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 8 053 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 24 502 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.

24 502

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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Alpa: Automated Model-Parallel Deep Learning http://ai.googleblog.com/2022/05/alpa-automated-model-parallel-deep.html @Machine_learn

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1512.03385.pdf8.00 KB

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فقط تا #امشب شب فرصت تهيه پكيچ باقي مانده دوستاني كه نياز دارن به ايدي بنده مراجعه كنن. @Raminmousa

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Periodicity in Cryptocurrency Volatility and Liquidity #Paper @Machine_learn

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Cryptocurrency liquidity and volatility interrelationships during the COVID-19 pandemic #Paper @Machine_learn

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🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2️⃣ @ai_python 3️⃣ @HomeAI 4⃣ @eventai ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @Programming4all_0to100 ‏❯ تنسورفلو 1⃣ @cvision ‏❯ آموزش پایتون : 1️⃣ @pythony 2️⃣ @raspberry_python 3️⃣ @pythonchallenge

24 502

فقط تا فردا شب فرصت تهيه پكيچ باقي مانده دوستاني كه نياز دارن به ايدي بنده مراجعه كنن. @Raminmousa

24 502

https://web.njit.edu/~ym329/dlg_book/dlg_book.pdf

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Abstract: SuperpixelGridMasks. It is a data augmentation approach which permits to generate various complementary images from original sensor-based data of varied natures e.g. X-Ray scans, vehicular scenes, people images (see data samples). This approach allows to increase the size of your image-based training datasets towards expecting better performances in your analysis tasks. Experiments have shown that the approach can be efficient for image classification tasks. Link: https://www.researchgate.net/publication/360062941_SuperpixelGridCut_SuperpixelGridMean_and_SuperpixelGridMix_Data_Augmentation @Machine_learn

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فقط تا چند روز تا پایان تخفیف ویژه @Raminmousa

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Machine Learning for Mechanical Ventilation Control http://ai.googleblog.com/2022/02/machine-learning-for-mechanical.html @Machine_learn

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When the code works anyway ♥️😂 ~~@Machine_learn~~

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با عرض سلام تمامی مبلغ پیکج های تدریس بنده برای نیازمندان در نظر گرفته شده است. دوستانی که نیاز دارند می توانند به ایده ی بنده مراجعه کنند. این تخفیف تنها برای ماه #رمضان می باشد @Raminmousa

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A Survey on EEG Signal Processing Techniques and Machine Learning: Applications to the Neurofeedback of Autobiographical Memory Deficits in Schizophrenia #EEG #ML #DL @Machine_learn

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Deep Learning for EEG Data Analytics: A Survey #EEG #Deeplearing #Paper @Machine_learn