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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Applied Machine Learning with Python #book #ml Andrea Giussani (2020) @Machine_learn

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PIFuHD: new state of the art high-quality 3D reconstruction of humans from a single image 🌐 github.com/facebookresearch/pifuhd 📝 arxiv.org/abs/2004.00452 📉 @Machine_learn

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نسأل الله أن يتقبل منا ومنكم صالح الأعمال، عيدكم مبارك🤍. @Raminmousa

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👶 BabyAI 1.1 ➡️@Machine_learn BabyAI is a platform used to study the sample efficiency of grounded language acquisitio Github: https://github.com/mila-iqia/babyai https://github.com/mila-iqia/babyai Paper: https://arxiv.org/abs/2007.12770v1 @ai_machinelearning_big_data

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TensorFlow 2.3 is now officially released @Machine_learn https://blog.tensorflow.org/2020/07/whats-new-in-tensorflow-2-3.html

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PyTorch 1.6.0 Release @Machine_learn https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.6.0

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Deep Learning and the Game of Go #book #Dl @Machine_learn

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Learning perturbation sets for robust machine learning ➡️@Machine_learn Git: https://locuslab.github.io/2020-07-20-perturbation/ Code: https://github.com/locuslab/perturbation_learning Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08450

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Data Analysis A Model Comparison Approach to Regression, ANOVA, and Beyond Third Edition #book @Machine_learn

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Private prediction methods: A systematic study by Facebook Research ➡️@Machine_learn https://ai.facebook.com/blog/private-prediction-methods-a-systematic-study/ Github: https://github.com/facebookresearch/private_prediction Paper: https://arxiv.org/pdf/2007.05089.pdf @ai_machinelearning_big_data

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Learn Data Analysis with Python Lessons in Coding #book #python @Machine_learn

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(Re)Discovering Protein Structure and Function Through Language Modeling @Machine_learn Blog: https://blog.einstein.ai/provis/ Paper: https://arxiv.org/abs/2006.15222 Code: https://github.com/salesforce/provis #DL #NLU #proteinmodelling #bio #biolearning #insilico

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

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Fast and Accurate Neural CRF Constituency Parsing @Machine_learn Github: https://github.com/yzhangcs/parser Paper: https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/560

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📘 :Introduction To Graph Neural Network #book #Graph @Machine_learn

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@Machine_learn Auto Rotate Images Using Deep Learning https://www.kdnuggets.com/2020/07/auto-rotate-images-deep-learning.html

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Call For Chapter #Machine_learn @Machine_learn

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Building Machine Learning Powered Applications Going from Idea to Product Emmanuel Ameisen #book #ML @Machine_learn

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Jukebox: a new generative model for audio from OpenAI. @Machine_learn openai.com/blog/jukebox Article: cdn.openai.com/papers/jukebox.pdf Examples: https://jukebox.openai.com/ Code: https://github.com/openai/jukebox

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🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis 2️⃣ @python4finance 3⃣ @mr_ie ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1️⃣ @pythony 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @Programming4all_0to100