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 24 505 suscriptores, ocupando la posición 8 033 en la categoría Educación y el puesto 13 749 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 505 suscriptores.

Según los últimos datos del 03 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -99, 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 6.54%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.24% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 603 visualizaciones. En el primer día suele acumular 549 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 04 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.

24 505
Suscriptores
+224 horas
-107 días
-9930 días
Archivo de publicaciones
Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and
Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #boo
Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

@Machine_learn ​​New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodi
@Machine_learn ​​New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images: SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge. Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445 #GCPR2019 #Segmentation #CV

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen
Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

ensemble-machine-learning@netWorkArtificial #book @Machine_learn

hands-unsupervised-learning #book @Machine_learn

Machinelearning for text #book @Machine_learn

@Machine_learn #code #paper Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding Article: https://arxiv.org/abs/1907.10949 GitHub: https://github.com/mpatacchiola/Y-AE

@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the pe
@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #
Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn
Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn