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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 24 500 suscriptores, ocupando la posición 8 030 en la categoría Educación y el puesto 13 729 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 500 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -104, 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 6.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.02% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 502 visualizaciones. En el primer día suele acumular 495 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 09 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.

24 500
Suscriptores
+524 horas
+67 días
-10430 días
Archivo de publicaciones
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A guide to convolution arithmetic for deep learning.pdf8.58 KB

Sung Kim.zip70.12 MB

iispublic-160102031649.pdf2.83 MB

DeepLearningBook.pdf23.11 MB

Deep_Learning_Made_Easy_with_R_A.pdf5.88 MB

Neuron Model and Network Architectures.pdf11.27 MB

R Deep Learning Essentials - Dr. Joshua F. Wiley.pdf2.59 MB

Deep Learning in Python Prerequisites - LazyProgrammer.pdf4.66 KB

Deep Learning in Python - LazyProgrammer.pdf4.12 KB

Artificial Intelligence for Humans, Volume 3 - Jeff Heaton.pdf8.70 MB