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 24 522 suscriptores, ocupando la posición 8 070 en la categoría Educación y el puesto 13 771 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 522 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 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 -5, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.90% 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 465 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
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 23 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.

24 522

Suscriptores

-524 horas

-417 días

-15030 días

1 829

Visitas de la publicación

~ 46524 horas

~ 57948 horas

7.45%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning 24 Apr 2025 · Minju Seo, Jinheon Baek, Seongyun Lee, Sung Ju Hwang · Paper: https://arxiv.org/pdf/2504.17192v2.pdf Code: https://github.com/going-doer/paper2code @Machine_learn

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🤼 مسابقه‌ برنامه‌نویسی کوئرا در حوزه هوش‌مصنوعی با همکاری فدراسیون کشتی ایران 🎁 بیش از ۶۰ میلیون تومان جایزه نقدی و کلی هدایای جذاب دیگه… ✔️ فرصت استخدام ✔️ گواهینامه معتبر ✔️ فینال حضوری جذاب در کنار بزرگان کشتی ایران! 🌐 اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام رایگان: 🔗 https://quera.org/r/qpey6 ➖➖➖➖ #Quera‏

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فقط نفر سوم از این مقاله باقی مونده....!

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🎓Advanced Applications of Machine Learning in Bioinformatics 🗓Publish year: 2025 📎 Study thesis @Machine_learn

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فقط ٣ روز تا سابميت اين مقاله باقي مونده...!

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Repost from Papers

با عرض سلام دوستانی که مقاله در حوزه پزشکی نیاز داشتن. Comparative analysis on transfer learning model and optimizer for multimodal wound image classification نفرات ۳ و ۴ قابل اضافه شدن می باشند. 3: 400$ 4: 300$ زمان تقریبی سابمیت ۵ روز دیگر. Jouranl: Scientific Report @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

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The 2025 AI Index Report 📚 Read @Machine_learn

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Reinforcement Learning: An Overview 📚 Book @Machine_learn

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فقط ٢ جايگاه از اين مقاله باقي مونده...!

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Deliberation on Priors: Trustworthy Reasoning of Large Language Models on Knowledge Graphs 🖥 Github: https://github.com/reml-group/deliberation-on-priors 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2505.15210v1 @Machine_learn

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Repost from Papers

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Probability Cheatsheet @Machine_learn

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Full PyTorch Implementation of Compressive Transformer 📚 Link @Machine_learn

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DeepSeek-Coder DeepSeek Coder is composed of a series of code language models, each trained from scratch on 2T tokens, with a composition of 87% code and 13% natural language in both English and Chinese. We provide various sizes of the code model, ranging from 1B to 33B versions. Each model is pre-trained on project-level code corpus by employing a window size of 16K and an extra fill-in-the-blank task, to support project-level code completion and infilling. For coding capabilities, DeepSeek Coder achieves state-of-the-art performance among open-source code models on multiple programming languages and various benchmarks. Creator: Deepseek-AI Stars ⭐️: 15.6k Forked by: 1.5k Github Repo: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder @Machine_learn

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Exercises in Machine Learning Download, read, and practice: arxiv.org/pdf/2206.13446 GitHub Repo: https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises @Machine_learn

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Brownian Motion 📚 Book @Machine_learn

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اين مقاله تا فردا شب زمان مونده....!

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Repost from Papers

با عرض سلام ما به يك نفر با قبولي شرايط براي مقاله جديدمون در حوزه شناسايي عوامل استرس زا و جلوگيري از خودكشي نياز داريم. مقاله قبليمون https://t.me/Machine_learn/3406 جهت بررسي شرايط با ايدي بنده در ارتباط باشين @Raminmousa

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Comprehensive Analysis of Random Forest and XGBoost Performance with SMOTE, ADASYN, and GNUS Under Varying Imbalance Levels. 📕 Paper: https://www.mdpi.com/2227-7080/13/3/88 🔥 Dataset: https://www.kaggle.com/code/rinichristy/customer-churn-prediction-2020 @Machine_learn

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A New Efficient Hybrid Technique for Human Action Recognition Using 2D Conv-RBM and LSTM with Optimized Frame Selection 📕 Paper: https://www.mdpi.com/2227-7080/13/2/53 🔥 Datasets: KTH: https://www.csc.kth.se/cvap/actions/ UCF Sports: https://www.crcv.ucf.edu/research/data-sets/ucf-sports-action/ HMDB51: https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/ @Machine_learn