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 24 508 suscriptores, ocupando la posición 8 019 en la categoría Educación y el puesto 13 748 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 508 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -101, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.50%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 594 visualizaciones. En el primer día suele acumular 541 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
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 05 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.

24 508

Suscriptores

+324 horas

-97 días

-10130 días

1 594

Visitas de la publicación

~ 54124 horas

~ 66448 horas

6.50%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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#Chest Radiograph Pathology Categorization via Transfer Learning #Chapter13 @Machine_learn

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#Scalable High Performance Image Registration Framework by Unsupervised Deep Feature Representations Learning #Chapter11 @Machine_learn

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#Deformable MR Prostate Segmentation via Deep Feature Learning and Sparse Patch Matching #Chapter9 @Machine_learn

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#Deep Learning Tissue Segmentation in Cardiac Histopathology Images #Chapter8 @Machine_learn

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#Deep Voting and Structured Regression for Microscopy Image Analysis #Chapter7 @Machine_learn

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#Deep Cascaded Networks for Sparsely Distributed Object Detection from Medical Images #Chapter6 @Machine_learn

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#Automatic Interpretation of Carotid Intima–Media Thickness Videos Using Convolutional Neural Networks #Chapter5 @Machine_learn

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#Multi-Instance Multi-Stage Deep Learning for Medical Image Recognition #Chapter4 @Machine_learn

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#An Introduction to Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision #Chapter2 @Machine_learn

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#An Introduction to Neural Networks and Deep Learning #Chapter1 @Machine_learn

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#deep learning adaptive computation #book @Machine_learn

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#Datascience #MachineLearning #Artificialintelligence #Statistics

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p.y.b: Here is a list of what I believe are the 10 Practical Steps for #DataScience: 1. Programming a. Python - https://lnkd.in/gGQ7cuv b. R - https://lnkd.in/giMGbph c. SQL - https://lnkd.in/gM8nMNP d. Command Line - https://lnkd.in/e3EQuis 2. Stats/Prob/Math a. Coursera's Statistics w/ R - https://lnkd.in/gGT9NEf b. edX's Probability - https://lnkd.in/gpUyC3P c. Khan Academy Linear Algebra - https://lnkd.in/gMshbX4 3. Data Viz a. Python Matplotlib- https://lnkd.in/gr3ifNt b. R ggplot2 - https://lnkd.in/eThJXNr 4. Data Manipulation a. Python Pandas - https://lnkd.in/g9kfpX4 b. R dplyr - https://lnkd.in/gAWusih 5. #MachineLearning a. Google Crash Course - https://lnkd.in/gSgkVcT b. Stanford Coursera - https://lnkd.in/g8ZG557 c. ISLR Book - https://lnkd.in/gk8GPZC 6. Experimental Design a. Udacity A/B Testing - https://lnkd.in/gCerh4f 7. Business Sense a. Metrics - https://lnkd.in/gZAG7bS 8. Communication a. Storytelling - https://lnkd.in/gwjxVUu 9. Profile Building a. GitHub - https://lnkd.in/g4r9naJ b. LinkedIn - https://lnkd.in/g-KHHEC c. Kaggle - https://lnkd.in/gBC77Hu d. DS Resume - https://lnkd.in/gU8WVAF 🏅 10. Job Search a. Daily Expert Tips & Advice - https://lnkd.in/g8z-xXD --- Hope this helps! 👍 Updated on my site - http://www.claoudml.co/

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#Adrian_Rosebrock #deep_Learning #book @Machine_learn

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#Reinforcement Learning Textbook - Sutton #book @Machine_learn

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سلام از دوستان اگر کسی پایان نامش مرتبط با موضوع«بهبود استخراج قوانین انجمني با استفاده از روش های تکاملي» هستش لطفا جهت همکاری به این ایدی پیام بدن. با تشکر @mahdi7_7_7

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#LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS - ICLR 2019 @Machine_learn

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