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

30780512.pdf29.69 MB

24 508

🔸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

24 508

با عرض سلام نفر دوم این مقاله مونده و امشب سابیمت میشه اگه کسی نیاز داشت به ایدی بنده اعلام کنه. @Raminmousa

24 508

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2️⃣ @eventai ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2️⃣ @Programming4all_0to100 ‏❯ علم داده : 1️⃣ @BigDataSchool ‏❯ آموزش پایتون: ‏ 1⃣ @raspberry_python ‏

24 508

فقط نفر دوم از اين جايگاه موند ...!

24 508

با عرض سلام مقاله E‏yes estimation and tracking جهت ارکایو شدن تموم شده و نفرات ۲ و ۳ باقی مونده از دوستانی که پردازش تصویر کار میکنن و یا به حوزه دیپ علاقه دارند می تونن در این مقاله شرکت کنند. به زودی نسخه ژورنالش هم اماده میکنیم Abstract E‏yes estimation and tracking are important research issues in computer vision and human-computer interaction. In this paper, a transfer-based learning model is proposed for this purpose. In the proposed approach, the two ResNet50 networks, whose initial weights are taken from ImageNet, are taught in parallel and finally merged into a layer called feature fusion, the output of the two networks. The proposed approach results show that this approach is better than other approaches on the MPIIGaze dataset. The proposed approach achieved an angle error of 5.83, which resulted in a lower error than other approaches. دوستانی که تمایل به شرکت دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن. @Raminmousa

24 508

30340466.pdf5.14 MB

24 508

🔥 DEGramNet: A Novel Convolutional Architecture for Audio Analysis 🚀 📄 Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-023-08849-7 🔥 PyTorch code: https://github.com/robertanto/DEGramNet-torch 📦 TensorFlow code: https://github.com/MiviaLab/DEGramNet 🔗 Google Colab: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-023-08849-7 @Machine_learn

24 508

This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers. 0- Python 1- Data Science 2- Machine Learning 3- Data Visualization 4- Artificial Intelligence 5- Data Analysis 6- Statistics 7- Deep Learning 8- programming Languages ✅ Data Science Channels: https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0 ✅ Main Channel: https://t.me/DataScienceM

24 508

با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد 1: introduction to machine learning 2: Regression (linear and non-linear) 3: Tensorflow introduction 4: Tensorflow computaion graph 5: Tensorflow optimizer and loss function 6: Tensorflow linear and non linear regression 7: logistic regression 8: Tensorflow regression ___________ 9: introduction to traditional machine learning *10: knn and desicion tree *11: desicion tree and Naive bayes *12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation *13: k-means *14: Guassion Mixture Model(GMM) *15: implementation K-means and GMM _ 16: introduction to Artificial Neural Network 17: Multi-level Neural Network 18: Introduction to Convolution Neural Network 19: Tensorflow Multi-level Neural Network 20:Tensorflow CNN 21:CNN image clasaification 22: Cnn text clasaification 23: Recurrent Neural Network(RNN) جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

24 508

Mathematics of Deep Learning.pdf10.81 MB

24 508