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 24 508 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
Archivo de publicaciones
#Deep Learning and Data Labeling #book @Machine_learn

PythonNotesForProfessionals.pdf5.34 MB

#Learning scientific with python #paper #Machine_learn

#Dream Formulations and Deep Neural Networks #paper #Machine_learn

#A Learning-Based Hierarchical Model for Vessel Segmentation by #Richard Socher #thesis @Machine_learn

#DeepLearning #Video #Tensorflow #Tutorial —------------------------------------------------ @Machine_learn

#machine_learning_2016 #book @Machine_learn

#data_mining #book @Machine_learn

#text_data_managment_and_analysis #book @Machine_learn

#data_security_in_mobile_cloud #book @Machine_learn

#data_mining_in_large_databases #book @Machine_learn

#machinelearning #python #tensorflow #logestic_regression #linear_regression @machine_learn

#Recurrent Neural Network Approach to Computation of Generalized Inverses #Predrag S. Stanimirovi´c #slide @Machine_learn

#An Introduction to Convolutional Neural Networks #paper @Machine_learn

#Convolutional neural networks #Jianxin Wu #book @Machine_learn

#learning generative adversarial networks #book @Machine_learn

#learning generative adversarial networks #book @Machine_learn
#learning generative adversarial networks #book @Machine_learn

#The effectiveness of data augmentation #book @Machine_learn