Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

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 24 509 suscriptores, ocupando la posición 8 029 en la categoría Educación y el puesto 13 742 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 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -144, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.91% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 623 visualizaciones. En el primer día suele acumular 468 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 29 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.

24 509

Suscriptores

-924 horas

-317 días

-14430 días

1 623

Visitas de la publicación

~ 46824 horas

~ 57648 horas

6.62%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

24 508

Bitvec: a proposed vector based on Hashrate and linguistic features for time-series forecasting of Bitcoin prices با عرض سلام جهت مشارکت در مقاله ی فوق دوستان می تونن با بنده در ارتباط باشن. اسامی ۲ تا ۵ جا هست و ژورنال مورد نظر هم : soft computing IEEE ایدی بنده جهت هماهنگی @Raminmousa @Raminmousa

24 508

با عرض سلام خيلي از دوستان سوالاتي در رابطه با شروع دوره هاي بنده رو داشتن. دورهاي بنده شامل دو بخش هستش پكيچ مقدماتي كه به مباحث پايتون و يادگيري ماشين پرداختم و كل پياده سازي ها در سطح پايين برنامه نويسي(بدون بسته ي نرم افزاري) نوشته شده اند. پكيچ دوم ٣٦ پروژه عملي هستش كه اين چندسال نوشتم و به صورت داكيومنت فارسي دراوردم. سوالي در رابطه با نحوه ي تهيه داشتين مي تونين به بنده پيام بدين. با تشكر @Raminmousa

24 508

Packt.Applied.Machine.Learning.and.High.Performance.pdf20.53 MB

24 508

با عرض سلام براي cite زدن به يك سري مقالاتمون نيازمند كمك دوستان هستيم ممنون ميشم از دوستاني كه ميتونن سايت بدن بهم پيام بدن

24 508

با عرض سلام بسياري از دوستان درخواست تخفيف دو پكيج رو داشتن، از اين رو تا فردا شب تخفيف ٧٠٪؜ گذاشتيم. دوستاني كه نياز دارن مي تونن به ايدي بنده مراجعه كنن @Raminmousa

24 508

عيدكم مبارك @Machine_learn

24 508

با عرض سلام تخفيف ٥٠٪؜ ويژه دو پكيچ كدنويسي و پروژه نويسي تا اخر شب. از میتدی تا پیشرفته. جهت تهیه به ايدي بنده پيام بدين . @Raminmousa

24 508

Apress.Applied.Recommender.Systems.with.Python.pdf12.30 MB

24 508

⚜️ OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-solving result as feedback to improve the LLM's task-solving ability !git clone https://github.com/agiresearch/OpenAGI.git 🖥 Github: https://github.com/agiresearch/openagi ⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.04370.pdf ⭐️ Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1AjT6y7qLIMxcmHhUBG5IE1_5SnCPR57e?usp=share_link @Machine_learn

24 508

با عرض سلام موضوعاتی‌که برای‌مقالات به دوستان پیشنهاد میکنم رو در ادامه اوردم . #کریپتو_کارنسی ۱- ارائه رویکرد ترکیبی برای پیش بینی عدم نقدشوندگی‌کریپتوکارنسی(رگرسیونی/طبقه بندی) ۲-استفاده از اطلاعات تحلیل‌احساس و اطلاعات هش ریت در پیش بینی قیمت کریپتو کارنسی #ترافیک_شبکه ۳-استفاده از یادگیری فدرالی برای پیش بینی جریان بسته ۴-استفاده از رویکردهای همگن و غیر همگن fusion برای طبقه بندی ترافیک شبکه ۵- استفاده از رویکردهای complex valued neural net‌برای پیش بینی جریان بسته #تصویر و متن در کل میشه بالا ۱۰۰ پروژه در این حوزه تعریف کرد و بسته به دیتاهای متفاوت میشه از رویکردهای مبتنی بر fusion, transformer, capsule,.... استفاده کرد.

24 508

AW.Pandas.for.Everyone.Python.Data.Analysis.pdf75.05 MB

24 508

با عرض سلام دوستانی که نیاز به نگارش مقالات مشابه و ایده های جدید در حوزه ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستن می تونن با بنده در ارتباط باشن.

24 508

TM-Vector Else١.pdf1.79 MB