¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Machine learning books and papers
Ir al canal en Telegram
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
Mostrar más📈 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 24 510 suscriptores, ocupando la posición 8 019 en la categoría Educación y el puesto 13 711 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 510 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 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 2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.73% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 551 visualizaciones. En el primer día suele acumular 424 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 28 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.
24 510
Suscriptores
+224 horas
-247 días
-15030 días
Archivo de publicaciones
با عرض سلام هر دو پکیج تدریسی(یادگیری ماشین و یادگیری عمیق) به همراه ۳۶ پروژه عملی با داکیومنت تخفیف ۵۰٪ خورده. دوستانی که نیاز دارند به ایده بنده پیام بدن.
@Machine_learn
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
🔹 دومین جایزه سالانهی هوش مصنوعی ایران(iAAA) با همکاری بنیاد ملی نخبگان و 600 میلیون تومان جایزه
⏰ بیش از ۱۲۰ساعت آموزش:
⬅️ مبانی و مقدمات
⬅️ پایتون
⬅️ ماشین لرنینگ
⬅️ دیپ لرنینگ
⬅️ شبکههای عصبی
⬅️ گیت
⬅️ حل تمرین و رفع اشکال
همراه با اعطای:
🎖 گواهینامه با اعتبار وزارت علوم
🎖 امتیاز نخبگانی
🎖 سرمایهگذاری روی تیمها
🎖 کارآموزی و استخدام
💎 با آموزش اساتید، محققان و دانش آموختگان دانشگاههای شریف، شهید بهشتی و مراکز تحقیقاتی آمریکا
💢👈 همین حالا ثبت نام کنید 👉 💢
☎️شماره تماس: ۹۱۰۶۵۱۶۰_۰۲۱
🟣جایزه سالانه هوش مصنوعی ایران (iAAA)|
🆔@iaaa_ai
با عرض سلام اخرین سری از تخفیف ۵۰٪ از پکیچ های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستش دوستانی که نیاز دارن با بنده در ارتباط باشند.
@Raminmousa
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
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
3⃣ @MrArtificialintelligence
4⃣ @Ai_NewsTv
❯ علم داده :
1️⃣ @DataPlusScience
❯ یادگیری ماشین :
1️⃣@Machine_learn
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @raspberry_python
2⃣ @Python4all_pro
❯ منابع و کتابهای پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین :
1⃣ @programmingPDF
Repost from Machine learning books and papers
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
Machine_Learning_For_Financial_Risk_Management_With_Python_Algorithms.pdf3.59 MB
