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 24 502 suscriptores, ocupando la posición 8 028 en la categoría Educación y el puesto 13 775 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 502 suscriptores.

Según los últimos datos del 02 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -109, y en las últimas 24 horas de 5, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.29%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.04% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 541 visualizaciones. En el primer día suele acumular 500 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 03 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.

24 502

Suscriptores

+524 horas

-147 días

-10930 días

1 541

Visitas de la publicación

~ 50024 horas

~ 61348 horas

6.29%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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📈 کارگاه Kernel Methods for Pattern Analysis 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه ۲۷ آذر از ساعت ۱۳ الی ۱۶.۳۰ و جمعه ۲۸ آذر ۱۰ الی ۱۶.۳۰ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید! ⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. ❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد. 🕙 مدت این دوره: 8 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

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Lipton, A., & de Prado, M. L. (2020). A closed-form solution for optimal mean-reverting trading strategies. #paper @Machine_learn

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AN INTRODUCTION TO ALGORITHMIC TRADING Basic to Advanced Strategies #book @Machine_learn

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Weight Agnostic Neural Networks link: https://weightagnostic.github.io/ @Machine_learn

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Implementation of Adam and AMSGrad Optimizers Project: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/adam.html AMSGrad: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/amsgrad.html GitHub: https://github.com/lab-ml/nn Full list: https://lab-ml.com/labml_nn/index.html 👌 @Machine_learn

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pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images. Github: https://github.com/sxyu/pixel-nerf Paper: http://arxiv.org/abs/2012.02190 @Machine_learn

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Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation. Github: https://github.com/yanwei-li/PanopticFCN Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf @Machine_learn

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Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

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This channel has launced to introduce books and educational videos in the field of artificial intelligence.

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Animating Pictures with Eulerian Motion Fields New method for single image animation. Authors promised to release code soon! Website: https://eulerian.cs.washington.edu Paper: https://eulerian.cs.washington.edu/animating_pictures_2020.pdf ArXiV: https://arxiv.org/abs/2011.15128 YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=4zKliOMilGY #DL #animation #WashingtonUni @Machine_learn

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Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

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CraCking Codes with Python #book #python @Machine_learn

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Text Extraction from a Table Image, using PyTesseract and OpenCV https://levelup.gitconnected.com/text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv-3342870691ae @Machine_learn

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https://arxiv.org/pdf/2011.09055.pdf #GAN #Paper @Machine_learn

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Tutorial on Generative Adversarial Networks (GANs) with Keras and TensorFlow Nice tutorial with enough theory to understand what you are doing and code to get it done. Link: https://www.pyimagesearch.com/2020/11/16/gans-with-keras-and-tensorflow/ #Keras #TensorFlow #tutorial #wheretostart #GAN @Machine_learn

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Free Course Advanced Computer Vision with TensorFlow https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow @Machine_learn

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Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and Co-Attention Distillation Github: https://github.com/SJLeo/DMAD Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08382 @Machine_learn

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Using GANs to Create Fantastical Creatures http://ai.googleblog.com/2020/11/using-gans-to-create-fantastical.html @Machine_learn

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Edge AI Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence #book #AI @Machine_learn

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Introduction to Deep Learning Using R A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R #book #DL @Machine_learn