¡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 24 518 suscriptores, ocupando la posición 8 056 en la categoría Educación y el puesto 13 757 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 518 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -165, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.78%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.90% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 663 visualizaciones. En el primer día suele acumular 465 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 25 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.
24 518
Suscriptores
-324 horas
-477 días
-16530 días
Archivo de publicaciones
2DMatGMM: An open-source robust machine learning platform for real-time detection and classification of 2D material flakes
🖥 Github: https://github.com/jaluus/2dmatgmm
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2412.09333v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/task/instance-segmentation
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام در راستاي ادامه تحقيقات مشترك سعي داريم از ١ ام دي ماه روي حوزه ي LLM مدل ها كار كنيم.
این کار تحت نظر استاد
Rex (Zhitao) Ying
انجام میشه.
link: https://scholar.google.com.au/citations?user=6fqNXooAAAAJ&hl=en
۲نفر براي همکاری نياز داريم.
BioPars: a pre-trained biomedical large language model for persian biomedical text mining.
١- مراحل اوليه: جمع اوري متن هاي فارسي بيولوژيكي از منابع (...)
٢- پيش پردازش متن ها و تميز كردن متن ها
٣- اموزش ترنسفورمرها ي مورد نظر
٤- استفاده از بردارها ي اموزش داده شده در سه تسك (...)
دوستاني كه مايل به مشاركت هستن مي تونين تا ١ دي بهم اطلاع بدن.
هزينه سرور به ازاي هر ساعت ١.٢ دلار مي باشد. و حدود ٢ هزار ساعت براي اموزش مدل زباني نياز ميباشد. هزينه به ترتيب براي نفرات علاوه بر انجام تسك ها به صورت زير مي باشد.
🔹نفر چهارم 500 دلار
🔺نفر پنجم 400 دلار
@Raminmousa
@Machine_learn
https://t.me/+SP9l58Ta_zZmYmY0
NPGPT: Natural Product-Like Compound Generation with GPT-based Chemical Language
Models
https://arxiv.org/pdf/2411.12886
@Machine_learn
🌟 BioNeMo: A Framework for Developing AI Models for Drug Design.
NVIDIA BioNeMo2 Framework is a set of tools, libraries, and models for computational drug discovery and design.
▶️ Pre-trained models:
🟢 ESM-2 is a pre-trained bidirectional encoder (BERT-like) for amino acid sequences. BioNeMo2 includes checkpoints with parameters 650M and 3B;
🟢 Geneformer is a tabular scoring model that generates a dense representation of a cell's scRNA by examining co-expression patterns in individual cells.
▶️ Datasets:
🟠 CELLxGENE is a collection of publicly available single-cell datasets collected by the CZI (Chan Zuckerberg Initiative) with a total volume of 24 million cells;
🟠 UniProt is a database of clustered sets of protein sequences from UniProtKB, created on the basis of translated genomic data.
🟡 Project page
🟡 Documentation
🖥 GitHub
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام در راستاي ادامه تحقيقات مشترك سعي داريم از ١ ام دي ماه روي حوزه ي LLM مدل ها كار كنيم.
این کار تحت نظر استاد
Rex (Zhitao) Ying
انجام میشه.
link: https://scholar.google.com.au/citations?user=6fqNXooAAAAJ&hl=en
۲نفر براي همکاری نياز داريم.
BioPars: a pre-trained biomedical large language model for persian biomedical text mining.
١- مراحل اوليه: جمع اوري متن هاي فارسي بيولوژيكي از منابع (...)
٢- پيش پردازش متن ها و تميز كردن متن ها
٣- اموزش ترنسفورمرها ي مورد نظر
٤- استفاده از بردارها ي اموزش داده شده در سه تسك (...)
دوستاني كه مايل به مشاركت هستن مي تونين تا ١ دي بهم اطلاع بدن.
هزينه سرور به ازاي هر ساعت ١.٢ دلار مي باشد. و حدود ٢ هزار ساعت براي اموزش مدل زباني نياز ميباشد. هزينه به ترتيب براي نفرات علاوه بر انجام تسك ها به صورت زير مي باشد.
🔹نفر پنجم 500 دلار
🔺نفر ششم 400 دلار
@Raminmousa
@Machine_learn
https://t.me/+SP9l58Ta_zZmYmY0
Repost from Papers
با عرض سلام نفر ۳ از مقاله زیر رو نیاز داریم.
Title: hybrid deep learnings and machine learning frameworks
for air quality prediction
during the COVID‑19 pandemic
journal: https://www.sciencedirect.com/journal/expert-systems-with-applications
if:7.5
در این مقاله تاثیر ۲۶ مدل ansemble و ترکیبی رو برای پیش بینی کیفیت هوا در بازه ۱ روزه ۳ روزه و ۷ روزه بررسی کردیم. جهت شرکت در این مقاله به ایدی بنده پیام بدین.
@Raminmousa
@Machine_learn
https://t.me/+SP9l58Ta_zZmYmY0
📚Book Chapter:
Recent Advances in Computational Prediction of Secondary and Supersecondary Structures from Protein Sequences
📎 Study
@Machine_learn
🎓Ensemble approaches for Link Prediction
📎 Study thesis
@Machine_learn
📑Drug Discovery in the Age of Artificial Intelligence: Transformative Target-Based Approaches
📎 Study the paper
@Machine_learn
Repost from Github LLMs
🌟 GRIN MoE: Mixture-of-Experts от Microsoft.
🟢total parameters: 16x3.8B;
🟢active parameters: 6.6B;
🟢context length: 4096;
🟢number of embeddings 4096;
🟢number of layers: 32;
✅https://t.me/deep_learning_proj
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥Github
Repost from Papers
با عرض سلام در راستاي ادامه تحقيقات مشترك سعي داريم از ١ ام دي ماه روي حوزه ي LLM مدل ها كار كنيم.
این کار تحت نظر استاد
Rex (Zhitao) Ying
انجام میشه.
link: https://scholar.google.com.au/citations?user=6fqNXooAAAAJ&hl=en
۲نفر براي همکاری نياز داريم.
BioPars: a pre-trained biomedical large language model for persian biomedical text mining.
١- مراحل اوليه: جمع اوري متن هاي فارسي بيولوژيكي از منابع (...)
٢- پيش پردازش متن ها و تميز كردن متن ها
٣- اموزش ترنسفورمرها ي مورد نظر
٤- استفاده از بردارها ي اموزش داده شده در سه تسك (...)
دوستاني كه مايل به مشاركت هستن مي تونين تا ١ دي بهم اطلاع بدن.
هزينه سرور به ازاي هر ساعت ١.٢ دلار مي باشد. و حدود ٢ هزار ساعت براي اموزش مدل زباني نياز ميباشد. هزينه به ترتيب براي نفرات علاوه بر انجام تسك ها به صورت زير مي باشد.
🔹نفر چهارم 600 دلار
🔺نفر پنجم 500 دلار
@Raminmousa
@Machine_learn
https://t.me/+SP9l58Ta_zZmYmY0
با عرض سلام نفر سوم براي مقاله زير رو خالي داريم.
Title: Alzheimer’s disease (AD) classification
using swin transformer wavelet
and Improved Gray Wolf
Optimization (IGWO)
Abstract: Alzheimer’s disease (AD) is a slow neurological disorder that destroys the thought process, and consciousness, of a human. It directly affects the development of mental ability and neurocognitive functionality. The number of patients with Alzheimer’s disease is increasing day by day, especially in old aged people, who are above 60 years of age, and, gradually, it becomes cause of their death. In this research, our goal is to present ALzSwinTNet for Alzheimer’s classification based on FMRI images. The proposed approach uses wavelet fusion in the swin transformer network to extract features. The igwo and fox optimization approaches were used to find the hyperparameters of the model. ALzSwinTNet was able to achieve an accuracy of 0.98 in 4-class classification and 1 in 2-class classification.
journal: https://www.sciencedirect.com/journal/expert-systems-with-applications
if:7.5
هزینه مشارکت برای نفر سوم ۲۰ تومن می باشد. این هزینه صرف تسویه سرورها خواهد شد.
@Raminmousa
@Machine_learn
https://t.me/+SP9l58Ta_zZmYmY0
OminiControl: Minimal and Universal Control for Diffusion Transformer
🔗 Discover More:
* Source Code: GitHub
* Try Demo: Try it here
* Paper Page: Read Paper
@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
