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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 24 510 suscriptores, ocupando la posición 8 019 en la categoría Educación y el puesto 13 711 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 510 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -150, 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 6.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.73% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 551 visualizaciones. En el primer día suele acumular 424 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 28 junio, 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.

24 510
Suscriptores
+224 horas
-247 días
-15030 días
Archivo de publicaciones
با عرض سلام جایگاه ۲ از این مقاله باقی مونده و فردا سابمیت خواهد شد از دوستان کسی نیاز داشت به بنده اطلاع بدن..! @Machine_learn

🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations A new benchmark in class-unconditional image generation.
🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations A new benchmark in class-unconditional image generation. 🖥 Github: https://github.com/LTH14/rcg 📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet @Machine_learn

با عرض سلام این مقاله تا دو روز دیگه سابیمت میشه و ارکایوش هم تا ۱۵ روز دیگه چاد میشه. تنها دو‌جایگاه ازش باقی مونده...!

Data Mesh Delivering Data-Driven Value at Scale.pdf5.33 MB

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فقط دو جايگاه از اين باقي مونده...!

با عرض سلام يكي از مقالات بنده جهت سابمیت در ژورنال http://www.journal-aprie.com/ اماده می باشد. جایگاه های ۲ و ۳ این مقاله خالی هستش دوستانی که نیاز دارن می تونن به بنده پیام بدن. @Raminmousa

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قابل توجه كه مطالعات بسيار كمي تو اين حوزه انجام شده و ميشه گفت اين مدل جزو baseline هاي اين حوزه قرار ميگيره. دوستاني كه تو حوزه : سري ماني ، كريپتو، يادگيري عميق كار ميكنن مي تونن شركت كنن.

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