Machine learning books and papers

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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 24 502 suscriptores, ocupando la posición 8 028 en la categoría Educación y el puesto 13 775 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 502 suscriptores.

Según los últimos datos del 02 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -109, 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 6.29%. 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 1 541 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 03 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.

24 502

Suscriptores

+524 horas

-147 días

-10930 días

1 541

Visitas de la publicación

~ 50024 horas

~ 61348 horas

6.29%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

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beta

Archivo de publicaciones

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🔸 معرفی برترین کانالهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی ، پایتون و یادگیری ماشین ••➪📡 @Ai_Tv ••➪📡 @pythony ••➪📡 @Machine_learn ••➪📡 @HomeAI ••➪📡 @pythonchallenge ••➪📡 @Programming4all_0to100

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Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging Github: https://github.com/yikaiw/CEN Dataset: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html Paper: https://arxiv.org/abs/2011.05005 @Machine_learn

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📈 کارگاه داده کاوی (Data Mining: from data bricks to castles of information) 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه و جمعه 6 و 7 آذر و همچنین پنج شنبه و جمعه 13 و 14 آذر از ساعت ۱۰ الی ۱۶:۳۰ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید! ⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. ❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد. 🕙 مدت این دوره: 24 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

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Experimental design for MRI by greedy policy search Github: https://github.com/Timsey/pg_mri Paper: https://arxiv.org/abs/2010.16262v1 @Machine_learn

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Disentangling Latent Space for Unsupervised Semantic Face Editing Github: https://github.com/max-liu-112/STGAN-WO Paper: https://arxiv.org/abs/2011.02638 @Machine_learn

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XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning | TensorFlow https://www.tensorflow.org/xla @Machine_learn

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Data Ethics course: https://t.co/1vLF2rzuTd Deep Learning course: https://t.co/KgtHR2B9Vk Data Science blog: https://t.co/ZWYKPXufDW Diversity blog: https://t.co/cCuOAEtEAj NLP: https://t.co/zC31JsKLwz Talks: https://t.co/msa2Sh3UCI Medicine, AI, & Bias: https://t.co/w1yK7GP5i0 @Machine_learn

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New Coral APIs and tools for AI at the edge https://blog.tensorflow.org/2020/11/new-coral-apis-and-tools-for-ai-at-edge.html @Machine_learn

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Machine Learning Cheat Sheet Classical equations, diagrams and tricks in machine learning #ML #Cheat_Sheet @Machine_learn

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با عرض سلام دوستانی که تمایل به مشارکت در کار پژوهشی به عنوان اسپانسر دارند می توانند به بنده جهت هماهنگی پیام بدهند. @Raminmousa

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Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning #thesis @Machine_learn

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Dealing with Imbalanced Data in Machine Learning https://www.kdnuggets.com/2020/10/imbalanced-data-machine-learning.html Code: https://github.com/mwitiderrick/imbalanced-data @Machine_learn

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🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @pythony 4⃣ @Programming4all_0to100

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The Roadmap of Mathematics for Deep Learning @Machine_learn

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Trajectory-wise Multiple Choice Learning for Generalization in Reinforcement Learning https://github.com/younggyoseo/trajectory_mcl @Machine_learn

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📡 Athena is an open-source implementation of end-to-end speech processing engine Github: https://github.com/athena-team/athena Paper: https://arxiv.org/abs/2010.13991v1 @Machine_learn

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Advanced YouTube Video Downloader using Python https://morioh.com/p/4e7657ecf335 Code: https://github.com/Spidy20/IPL_Score_Notifier @Machine_learn

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New Approaches to Object Detection source code: https://github.com/Ximilar-com/xcenternet paper : https://arxiv.org/abs/1904.07850 https://towardsdatascience.com/new-approaches-to-object-detection-f5cbc925e00e join:@Machine_learn

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How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System @Machine_learn

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Management Science: The Legacy of the Past and Challenge of the Future #paper @Machine_learn