Machine learning books and papers

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Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning books and papers

El canal Machine learning books and papers (@machine_learn) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 499 suscriptores, ocupando la posición 8 053 en la categoría Educación y el puesto 13 774 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 499 suscriptores.

Según los últimos datos del 30 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -131, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 773 visualizaciones. En el primer día suele acumular 484 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 01 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

24 499

Suscriptores

-424 horas

-187 días

-13130 días

1 773

Visitas de la publicación

~ 48424 horas

~ 59648 horas

7.24%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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The fashion industry is on the verge of an unprecedented change. The implementation of machine learning, computer vision, and artificial intelligence (AI) in fashion applications is opening lots of new opportunities for this industry. This paper provides a comprehensive survey on this matter, categorizing more than 580 related articles into 22 well-defined fashion-related tasks. Such structured task-based multi-label classification of fashion research articles provides researchers with explicit research directions and facilitates their access to the related studies, improving the visibility of studies simultaneously. For each task, a time chart is provided to analyze the progress through the years. Furthermore, we provide a list of 86 public fashion datasets accompanied by a list of suggested applications and additional information for each. link: https://arxiv.org/abs/2111.00905 @Machine_learn

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🔊 Torchaudio: an audio library for PyTorch Github: https://github.com/pytorch/audio Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15018v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech @Machine_learn

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تفخیف 50% برای دوستان عزیز با زمان محدود. جهت خرید به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

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GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification http://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html @Machine_learn

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#RNN #Slide and #Survey @Machine_learn

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Recurrent Neural Networks for Edge Intelligence: A Survey #Survey #RNN @Machine_learn

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Survey on Recurrent Neural Network in Natural Language Processing #Survey #RNN @Machine_learn

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Time Series Data Imputation: A Survey on Deep Learning Approaches #RNN #Survey @Machine_learn

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A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning #Survey #RNN @Machine_learn

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Recurrent Neural Network TINGWU WANG, MACHINE LEARNING GROUP, UNIVERSITY OF TORONTO #Slide #RNN @Machine_learn

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Computational Tutorial: An introduction to LSTMs in Tensorflow #Slide #RNN @Machine_learn

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Introduction to RNNs! Arun Mallya! #RNN #Slide @Machine_learn

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AlphaRotate: A Rotation Detection Benchmark using TensorFlow Github: https://github.com/yangxue0827/RotationDetection Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11906v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dota Documentation: https://rotationdetection.readthedocs.io/en/latest/ @Machine_learn

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https://t.me/kdnuggets

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Unified Data Collection for Visual-Inertial Calibration via Deep Reinforcement Learning Github: https://github.com/ethz-asl/Learn-to-Calibrate Paper: https://arxiv.org/abs/2109.14974v1 @Machine_learn

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TensorFlow Model Optimization Toolkit — Collaborative Optimization API https://blog.tensorflow.org/2021/10/Collaborative-Optimizations.html @Machine_learn

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تخفیف ۵۰٪ پکیچ تا پایان امشب @Raminmousa

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Transfer Learning for Natural Language Processing #Book @Machine_learn

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Discover the world of Machine Learning using Python algorithm analysis, ide and libraries. Projects focused on beginners. #Book @Machine_learn

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Distributed Artificial Intelligence A Modern Approach Edited by Satya Prakash Yadav, Dharmendra Prasad Mahato, and Nguyen Thi Dieu Linh #Book @Machine_learn