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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 24 499 suscriptores, ocupando la posición 8 036 en la categoría Educación y el puesto 13 785 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 499 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -127, 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 7.47%. 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 1 829 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 02 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.

24 499
Suscriptores
-524 horas
-207 días
-12730 días
Archivo de publicaciones
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide Learn to train and deploy neural network models in Python David Julian #Book #PyTorch @Machine_learn

با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.

Real‑time monitoring of traffic parameters #Paper #2021 @Machine_learn

An improved YOLO-based road traffic monitoring system #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Road Traffic Condition Monitoring using Deep Learning #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Traffic Monitoring using an Object Detection Framework with Limited Dataset #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Deep Learning for Network Traffic Monitoring and Analysis (NTMA): A Survey #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Artificial Intelligence Enabled Traffic Monitoring System #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

تخفیف 50% دو روزه ی پکیچ، برای تهیه به ایدی بنده پیام بدین @Raminmousa

A novel ensemble deep learning model with dynamic error correction and multi-objective ensemble pruning for time series forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

CoBiD-net: a tailored deep learning ensemble model for time series forecasting of covid-19 #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Multi-Time Resolution Ensemble LSTMs for Enhanced Feature Extraction in High-Rate Time Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

An Actor-Critic Ensemble Aggregation Model for Time-Series Forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

AI in Healthcare: Time-Series Forecasting Using Statistical, Neural, and Ensemble Architectures #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

DERN: Deep Ensemble Learning Model for Shortand Long-Term Prediction of Baltic Dry Index #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Ensemble Deep Learning Models for Forecasting Cryptocurrency Time-Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation Github: https://github.com/hongje/hmmn Paper: https://arxi
Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation Github: https://github.com/hongje/hmmn Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11404v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2016 @Machine_learn

Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn #book #python #XGBoost @Machine_learn