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 24 502 suscriptores, ocupando la posición 8 028 en la categoría Educación y el puesto 13 775 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 502 suscriptores.

Según los últimos datos del 02 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -109, y en las últimas 24 horas de 5, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.29%. 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 1 541 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 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 03 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.

24 502

Suscriptores

+524 horas

-147 días

-10930 días

1 541

Visitas de la publicación

~ 50024 horas

~ 61348 horas

6.29%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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Machine Learning for Computer Architecture http://ai.googleblog.com/2021/02/machine-learning-for-computer.html @Machine_learn

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Practices of the Python Pro #book #python @Machine_learn

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WeNet open source, production first and production ready end-to-end (E2E) speech recognition toolkit Github: https://github.com/mobvoi/wenet Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01547v1 Tutorial: https://github.com/mobvoi/wenet/blob/main/docs/tutorial.md @Machine_learn

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Open Datasets for Research During last week there were several news about newly open datasets for researchers. 1. Twitter opened “full history of public conversation” for academics (specifically, for academics): https://www.theverge.com/2021/1/26/22250203/twitter-academic-research-public-tweet-archive-free-access We can happily conduct researches about social networks graphs, users behavior and fake news (especially fake news🙃) without fighting with Twitter API. 2. Papers with code are now also Papers with Datasets: https://www.paperswithcode.com/datasets Not for only NLP, but for all fields structured for easy search and download. @Machine_learn

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Feature Engineering for Machine Learning Principles and Techniques for Data Scientists #book @Machine_learn

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Adaptive Checkpoint Adjoint Method for Gradient Estimation in Neural ODE #paper @Machine_learn

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#Pandas #python @Machine_learn

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Evaluating Design Trade-offs in Visual Model-Based Reinforcement Learning http://ai.googleblog.com/2021/02/evaluating-design-trade-offs-in-visual.html @Machin_learn

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Improving Mobile App Accessibility with Icon Detection http://ai.googleblog.com/2021/01/improving-mobile-app-accessibility-with.html @Machine_learn

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TIN: Transferable Interactiveness Network Github: https://github.com/DirtyHarryLYL/Transferable-Interactiveness-Network HOI-Learning-List: https://github.com/DirtyHarryLYL/HOI-Learning-List Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10292v1 @Machine_learn

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🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision ‏❯ علم داده: 1⃣ @mr_ie ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythony 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @Programming4all_0to100

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Stabilizing Live Speech Translation in Google Translate http://ai.googleblog.com/2021/01/stabilizing-live-speech-translation-in.html @Machine_learn

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Self-Adaptive Training Github: https://github.com/LayneH/self-adaptive-training Paper: https://arxiv.org/abs/2101.08732v1 @Machine_learn

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سلام از دوستان كسي هست كه به #رايانش_تكاملي مسلط باشه ممنون ميشم بهم پيام بده @Raminmousa

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A Visual Intro to NumPy and Data Representation . Link : https://jalammar.github.io/visual-numpy/ @Machine_learn

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👉Lecture Notes for Linear Algebra Featuring Python . GitHub link : https://github.com/MacroAnalyst/Linear_Algebra_With_Python @Machine_learn

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🔥 Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml Github: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml Paper: https://arxiv.org/abs/2101.05108v1 Documentation: https://fastmachinelearning.org/hls4ml/ @Machine_learn

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Alex_Thomas_Natural_Language_Processing_with_Spark_NLP_Learn.pdf #book #NLP @Machine_learn

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Superpixel-based Refinement for Object Proposal Generation Github: https://github.com/chwilms/superpixelRefinement Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04574v1 @Machine_learn

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Gender recognition in the wild: a robustness evaluation over corrupted images Github: https://github.com/MiviaLab/GenderRecognitionFramework Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s12652-020-02750-0 @Machine_lear