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 24 509 suscriptores, ocupando la posición 8 019 en la categoría Educación y el puesto 13 748 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 509 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -101, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.50%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 594 visualizaciones. En el primer día suele acumular 541 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
  • 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 05 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.

24 509
Suscriptores
+324 horas
-97 días
-10130 días
Archivo de publicaciones
✅ مروری مختصر بر مباحثی که در دوره ي تخصصی " پیاده سازی شبکه های عصبی در متلب" آموزش داده خواهد شد. تئوری ➕ پیاده‌سازی ➕ پروژه عملی مدرس: محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران #شبکه_عصبی #دوره #پروژه_محور #کلاسبندی #پیشبینی #خوشه_بندی #کاهش_بعد #مدلسازی #استخراج_ویژگی #تئوری #پیاده_سازی #پروژه_عملی #mlp #perceptron #rbf #elm #pnn #som #recurrent #jordan #elman ظرفیت باقی مانده: 4 نفر زمان برگزاری: چهارشنبه ها (هر جلسه 5 ساعت ) مدت دوره: 25 ساعت جهت کسب اطلاعات بیشتر با شماره زیر تماس بگیرید: 0936-038-2687 @onlinebme_admin 🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q

#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification #paper @Machine_learn

#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification #paper @Machine_learn
#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification #paper @Machine_learn

#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016 #book #python #beginner @Machine_learn

#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016 #book #python #beginner @Machine_learn
#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016 #book #python #beginner @Machine_learn

#Machine learning in scikit-learn #python library #tutorial @machine_learn http://gaelvaroquaux.github.com/scikit-learn-tutor
#Machine learning in scikit-learn #python library #tutorial @machine_learn http://gaelvaroquaux.github.com/scikit-learn-tutorial/

#Deep Learning Papers Reading Roadmap #Roadmap #deeplearning #papers @Machine_learn http://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

#Deep Learning #NATURE #paper @Machine_learn

#Segmentation of bone structure in X-ray images using #convolutional neural network #CNN #DL #Xray #image_classification @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 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data 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

#How to build an image #classifier with greater than #97% accuracy 🤔 @Machine_learn https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55

#From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets #CapsuleNet #Dynamic_Routing @Machine_learn https://staff.
#From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets #CapsuleNet #Dynamic_Routing @Machine_learn https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108

#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning #book @Machine_learn

#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning #book @Machine_learn
#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning #book @Machine_learn

#Hot topic for project, thesis, and research – Machine Learning #thesis #research #DL @Machine_learn https://www.techsparks.c
#Hot topic for project, thesis, and research – Machine Learning #thesis #research #DL @Machine_learn https://www.techsparks.co.in/hot-topic-for-project-and-thesis-machine-learning/

#Sentiment Analysis approaches #single domain and multi-domain #slide #Author:@Raminmousa @Machine_learn

#Sentiment Analysis approaches #single domain and multi-domain #slide #Author:@Raminmousa @Machine_learn
#Sentiment Analysis approaches #single domain and multi-domain #slide #Author:@Raminmousa @Machine_learn

#Introduction To Machine Learning classification and clustering #slide #Author:@Raminmousa @Machine_learn