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Machine learning books and papers

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📈 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 24 500 suscriptores, ocupando la posición 8 030 en la categoría Educación y el puesto 13 729 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 500 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -104, 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 6.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.02% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 502 visualizaciones. En el primer día suele acumular 495 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 09 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.

24 500
Suscriptores
+524 horas
+67 días
-10430 días
Archivo de publicaciones
DeepNeuralNetwork.py0.10 KB

استفاده ReLU در شبکه cnn (ALexNET)

مقاله آقای Hinton در رابطه با ReLU

DeepConvNet MNIST.zip0.23 KB

mnist.pkl.gz15.42 MB

اسلاید جلسه دوم کارگاه یادگیری عمیق-قسمت دوم

اسلاید جلسه دوم کارگاه یادگیری عمیق-قسمت اول

اسلایدهای جلسه اول کارگاه یادگیری عمیق

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ALEXNET 2012 @deeplearningiran

Neural Episodic Control.pdf2.42 MB

4_5951597037458817346.pdf1.35 MB

طبقه بندی مجموعه داده ImageNet با شبکه های عصبی ژرف کانولوشن #ImageNet_Classification_With_CNN @deeplearningiran
طبقه بندی مجموعه داده ImageNet با شبکه های عصبی ژرف کانولوشن #ImageNet_Classification_With_CNN @deeplearningiran

اصول یادگیری عمیق @deeplearningiran

معماری های یادگیری ژرف در هوش مصنوعی @deeplearningiran

کتاب خوب برای شروع شبکه های عصبی در TensorFlow @deeplearningiran

طبقه بندی مجموعه داده ImageNet با شبکه های عصبی ژرف کانولوشن @deeplearningiran http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html

Применение генетических алгоритмов совместо с обучением с подкрепления для поиска оптимальных стратегий. Интересно, что статья анонимная и подвергающаяся двойной слепой рецензии. https://openreview.net/pdf?id=ByOnmlWC-

Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications.pdf46.02 MB

ml_genetic2.ppt2.07 KB

ml_genetic1.ppt9.43 KB