es
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

📈 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 24 505 suscriptores, ocupando la posición 8 033 en la categoría Educación y el puesto 13 749 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 505 suscriptores.

Según los últimos datos del 03 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -99, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.54%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.24% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 603 visualizaciones. En el primer día suele acumular 549 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 04 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.

24 505
Suscriptores
+224 horas
-107 días
-9930 días
Archivo de publicaciones
StarAi: FREE Deep Reinforcement Learning Course --- @Machine_learn ---- https://www.starai.io/course/

Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem? #report #ML @Machine_learn

Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem
Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem? #report #ML @Machine_learn

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep network) 5:#Support Vector Machine(SVM) Generative: 1:#Hidden Markov model 2:#Naive bayes 3:#K-nearest neighbor(KNN) 4:#Generative adversarial networks(GANs) Deep learning: 1:CNN R_CNN Fast-RCNN Mask-RCNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data SVR DT(cart) Random Forest linear Bagging Boosting جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

@Machine_learn #paper #video We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

Augmented-Reality-Deep-Dream #Python #Code #caffe #DL @Machine_learn

آدرس وب سایت هاس خارجی ارایه دهنده کورس های آموزشی دیتاساینس: eu.udacity.com www.coursera.org www.datacamp.com www.udemy.com آدرس موسسات ایرانی ارایه دهنده آموزش های دیتاساینس : www.tihe.ac.ir faradars.org وب سایتی که کورس ها رو بصورت رایگان گذاشته: bitdownload.ir #Data_science @Machine_learn

🏛 یک دانشگاه در گوشی شما 📲 ⬅️ کلاس مناسب خود را انتخاب کنید و #رایگان متخصص شوید‼️ 🔻‏════════🔻 📙 درس : آموزش نرم افزارهای رشته °کامپیوتر° 🏫 محل برگزاری : @cofeeng ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه‌نویسی و طراحی‌وب از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @Computer_IT_Engineering ➖➖📖➖➖ 📙 درس: راهنمای تبدیل شدن به یک مهندس تمام عیار!!! 🏫 محل برگزاری: @ba1ClickBeyamooz ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آموزش هک و امنیت سایت از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @fullsecurity ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش طراحی به همراه فایل های لایه باز 🏫 محل برگزاری: @sorenagfx ➖➖📖➖➖ 📙درس: آموزش های صفر تا صد کامپیوتر 🏫محل برگزاری: @CEngineer93 ➖➖📖➖➖ 📙 درس: صفرتا100تکنیکهای فتوشاپ 🏫 محل برگزاری: @sefidcg ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه‌نویسی Python از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @PYTHONForever ➖➖📖➖➖ 📙 درس : منبع کامل مهندسی برق و کامپیوتر 🏫 محل برگزاری : @ketabestanbargh ➖➖📖➖➖ 📙درس: آموزش برنامه نویسی به سبک طنز 🏫محل برگزاری: @FunProGraminG ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش برنامه نویسی | ++C مخصوص مبتدیان 🏫 محل برگزاری: @WorldCode_Cpp ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تخصصی تست نفوذ 🏫 محل برگزاری: @Mx_Team ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش HACK و امنیت مخصوص بازار کار 🏫 محل برگزاری: @Vip_Security ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آناليز ، پياده سازى و امنيت در شبكه Microsoft 🏫 محل برگزارى @vueexam ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش طراحی وب و قالب نویسی از مقدماتی 🏫 محل برگزاری: @LearnFast ➖➖📖➖➖ 📙 درس : مدارمنطقی کنکور ارشد و دکترا 🏫 محل برگزاری : @manteghi01 ➖➖📖➖➖ 📙 درس : کتابخانه Python& Deep learning 🏫 محل برگزاری : @Machine_learn ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش شبکه و امنیت از مقدماتی 🏫 محل برگزاری: @ModirShabake ➖➖📖➖➖ 📙 درس: اخبار روز IT 🏫 محل برگزاری: @bytelearn ➖➖📖➖➖ 📙 درس: اصول و فنون استخدام در شرکت‌های معتبر 🏫 محل برگزاری: @EmploymentinIT ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش 0تا100 موبایل و کامپیوتر 🏫 محل برگزاری: @tec_show ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش برنامه نویسی پایتون مخصوص مبتدیان 🏫 محل برگزاری: @Python_0to100 ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تنظیم و کانفیگ cPanel 🏫 محل برگزاری: @FullPackage ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه نویسی پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @Learncpp ➖➖📖➖➖ 📙 درس: چگونه هکر شویم ؟ از صفر تا صد ! 🏫 محل برگزاری: @Black_Security ➖➖📖➖➖ 📙درس : 0تا100 کالی linux و تست و نفوذ و هک و امنیت 🏫محل برگزاری : @kali_linuxxx ➖➖📖➖➖ 📙 درس : 0 تا 100 هک و تست نفوذ 🏫 محل برگزاری : @kaliboys ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تعمیرات موبایل و ترفندهای روز 🏫 محل برگزاری: @apkgold ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش فتوشاپ از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری: @iPschannel ➖➖📖➖➖ 📙 درس : استخدام و کسب درآمد مهندسین کامپیوتر 🏫 محل برگزاری : @engjobs ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آموزش صفرتا صد «حسابداری » 🏫 محل برگزاری : @fileaccunting 🔺‏════════🔺 این دانشگاه مجازی و "رایگان" است برای شرکت در کلاس‌ها کافیست در کانال مورد نظر عضو شوید و هر روز از آموزش‌های کلاس رایگان بهرمند شوید.

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn
#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn
Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn

Pythia (Facebook) — Greek god doing Deep learning ___ @Machine_learn __ https://link.medium.com/dknDKSuVqX

Bayesian Deep Learning Benchmarks __ @Machine_learn ____ https://github.com/OATML/bdl-benchmarks

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) _ @Machine_learn _ https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep network) 5:#Support Vector Machine(SVM) Generative: 1:#Hidden Markov model 2:#Naive bayes 3:#K-nearest neighbor(KNN) 4:#Generative adversarial networks(GANs) Deep learning: 1:CNN R_CNN Fast-RCNN Mask-RCNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data SVR DT(cart) Random Forest linear Bagging Boosting جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn

HoloGAN: Unsupervised learning of 3D representations from natural images #GAN #paper #DL @Machine_learn