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

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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AdaBelief Optimizer Project page: https://juntang-zhuang.github.io/adabelief/ Paper: https://arxiv.org/abs/2010.07468 GitHub: https://github.com/juntang-zhuang/Adabelief-Optimizer @Machine_learn

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An Empirical Analysis of Visual Features for Multiple Object Tracking in Urban Scenes Github: https://github.com/Guepardow/Visual-features Paper: https://arxiv.org/abs/2010.07881 @Machine_learn

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Recreating Historical Streetscapes Using Deep Learning and Crowdsourcing http://ai.googleblog.com/2020/10/recreating-historical-streetscapes.html @Machine_learn

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Partial FC Distributed deep learning training framework for face recognition. Github: https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/recognition/partial_fc Paper: https://arxiv.org/abs/2010.05222v1 Largest Face Recognition Dataset: https://www.dropbox.com/sh/gdix4jabzlwtk72/AAAXEItN1zwdo_tzOx5-QqHWa?dl=0 @Machine_learn

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Transforming sounds into musical instruments used in a variety of styles, from Baroque to jazz using machine learning, created by the Magenta and AIUX team within Google Research. https://sites.research.google/tonetransfer Intro Video: https://youtu.be/bXBliLjImio Blog post: https://magenta.tensorflow.org/ddsp Colab: https://colab.research.google.com/github/magenta/ddsp/blob/master/ddsp/colab/demos/timbre_transfer.ipynb https://github.com/magenta/ddsp/tree/master/ddsp/colab/tutorials Github: https://github.com/magenta/ddsp @Machine_learn

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1) bit.ly/fund_dataProc 2) bit.ly/2XY4Suw 3) leaps.analyttica.com/courses/overview/Fundamentals-of-Data-Analytics?auth_modal=true&register=true&utm_source=Ins_PraFDA&utm_ 4) bit.ly/31W6yH1 5) https://bit.ly/2FHfrM1 @Machine_learn

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This is a list of awesome articles about object detection. If you want to read the paper according to time https://github.com/amusi/awesome-object-detection 👉@Machine_learn

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Cool New Features in Python 3.9 https://realpython.com/courses/cool-new-features-python-39/ @Machine_learn

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#Datamining @Machine_learn

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Real-time semantic segmentation in the browser - Made With TensorFlow.js https://www.youtube.com/watch?v=3XzQQlh_p1c 🆔@Machine_learn

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Boosting quantum computer hardware performance with TensorFlow https://blog.tensorflow.org/2020/10/boosting-quantum-computer-hardware.html @Machine_learn

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👁 S E E I N G T H E O R Y #book @Machine_learn

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Seeing Theory 🎲 A visual introduction to probability and statistics https://seeing-theory.brown.edu/index.html#4thPage 📗 Free book: https://seeing-theory.brown.edu/doc/seeing-theory.pdf @Machine_learn

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http://www.cs.toronto.edu/~jungao/def-grid/ @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 ‏❯ علم داده 1⃣ @DataAnalysis 2⃣ @mr_ie ‏❯ تنسورفلو و پایگاه داده : 1⃣ @cvision 2⃣ @SQL_SERVER ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @Raspberry_Python 3⃣ @Programming4all_0to100

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Measuring dataset similarity using optimal transport https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/measuring-dataset-similarity-using-optimal-transport/ @Machine_learn

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Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment Releases the pre-trained first-stage pytorch models of MobileNet-V1 structure, the pre-processed training&testing dataset and codebase. Github: https://github.com/cleardusk/3DDFA Paper: https://arxiv.org/abs/2009.09960v1 @Machine_learn

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Link : bit.ly/3hKhoVn @Machine_learn

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Pixelopolis, a self-driving car demo from Google I/O built with TF-Lite @Machine_learn https://blog.tensorflow.org/2020/07/pixelopolis-self-driving-car-demo-tensorflow-lite.html

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Improving Sparse Training with RigL https://ai.googleblog.com/2020/09/improving-sparse-training-with-rigl.html Github: https://github.com/google-research/rigl Paper: https://arxiv.org/abs/1911.11134 @Machine_learn