es
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

📈 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
Archivo de publicaciones
photo content

Enthought-v1.0.2.pdf2.42 MB

با عرض سلام تخفيف ٧٠٪؜ دو پكچ يادگيري رو براي كساني كه نتونستن تهيه كنند رو تا شب در نظر گرفتيم كسايي كه نياز دارن ميتونن به ايدي بنده پيام بدن. @Raminmousa

photo content

MLBasicsBook.pdf3.26 MB

photo content

photo content

photo content

با عرض سلام موضوعات پيشنهادي تز برای دوستانی که نیاز دارن در ادامه اورده شده است. master thesis پيش بيني بار كوتاه مدت با استفاده از رويكردهاي يادگيري تركيبي طبقه بندي رضايت مشتريان بانكي و موسسات اعتباري با استفاده از رويكردهاي بازگشتي طبقه بندي اخبار جعل با استفاده از رويكرد تنسور سه بعدي و bert پيشبيني قيمت سهام با استفاده از اطلاعات تويتر و ماركت پيش بيني قيمت crypto با استفاده از اطلاعات hashrate phd thesis بهبود رویکردهای یادگیری عمیق بر روی اخبار جعل و شایعات بهبود رویکرد های یادگیری عمیق ترکیبی جهت دستیابی به پورتوفولی بهینه بهبود رویکردهای ترکیبی یادگیری عمیق برای طبقه بندی crypto با استفاده از اطلاعات hashrate ارائه رویکردهای مبتنی بر وزن دهی غیر تصادفی در یادگیری عمیق بهبود یادگیری انتقالی در سری زمانی ارائه مدل های انتقالی برای طبقه بندی های سری زمانی جهت مشاوره موضوعات می تونین با بنده در ارتباط باشین @Raminmousa

photo content

⭐️ScrollNet: Dynamic Weight Importance for Continual Learning git clone https://github.com/FireFYF/ScrollNet.git cd ScrollNet 🖥 Github: https://github.com/firefyf/scrollnet 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.16567v1 🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/tiny-imagenet @Machine_learn

photo content

این تخفیف تا اخر شب پا برجاست

photo content

photo content

تخفيف ويژه دو پكيچ يادگيري عميق ٤٥ جلسه اي و ياديگيري عميق با ٣٦ پروژه عملي براي دوستاني كه نياز دارند. @Raminmousa

photo content

30780512.pdf29.69 MB

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی:  1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @ai_python 3⃣ @HomeAI 4⃣ @eventai ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯  تنسورفلو  : 1⃣ @cvision ‏❯ علم داده : 1️⃣ @BigDataSchool ‏❯ آموزش پایتون: ‏ 1⃣ @Programming4all_0to100 2⃣  @raspberry_python ❯ منابع یادگیری برنامه‌نویسی : 1️⃣ @pythony