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Machine learning books and papers

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📈 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 8 017 en la categoría Educación y el puesto 13 739 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 06 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -100, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.32%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.04% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 548 visualizaciones. En el primer día suele acumular 500 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 07 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
+124 horas
+17 días
-10030 días
Archivo de publicaciones
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فصلها 1,2,4,5,6,7,8,9,11,13 کتاب یادگیری عمیق در آنالیز تصاویر پزشکی #یادگیری_عمیق_در_آنالیز_تصاویر_پزشکی #Deep_Learning_for_Medical_Image_Analysis @Machine_learn

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