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 24 510 suscriptores, ocupando la posición 8 019 en la categoría Educación y el puesto 13 711 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 510 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -150, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.73% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 551 visualizaciones. En el primer día suele acumular 424 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 28 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.

24 510

Suscriptores

+224 horas

-247 días

-15030 días

1 551

Visitas de la publicación

~ 42424 horas

~ 52748 horas

6.33%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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با عرض سلام از این هزینه ۲.۵ میلیون کم داریم اگر کسی مایل به همکاری بثد ممنون میشم دریغ نکنن @Raminmousa

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Prometheus-Vision: Vision-Language Model as a Judge for Fine-Grained Evaluation 🖥 Github: https://github.com/kaistai/prometheus-vision 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.06591v1 🔥Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/ok-vqa @Machine_learn

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با سر فصل هاي تدريس شده 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)

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Language Tool LanguageTool is an Open Source proofreading software for English, Spanish, French, German, Portuguese, Polish, Dutch, and more than 20 other languages. It finds many errors that a simple spell checker cannot detect. Creator: LanguageTool Stars: ⭐️ 9.8k Forked by: 1.1k GitHub repo: https://github.com/languagetool-org/languagetool #tools #LanguageTools ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ @Machine_learn

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با عرض سلام براي يكي از روستاهاي اطراف نياز به تخته وايت برد داريم از اين جهت پكيچ هاي تدريسم رو تخفيف ٧٥٪؜ گذاشتم و تمامي هزينه فروش رو جهت تهيه وسايل در نظر ميگيرم. دوستاني كه مي تونن كمك كنن به بنده پيام بدن. @Raminmousa

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Fight Fraud with Machine Learning.pdf32.05 MB

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Fight Fraud with Machine Learning.pdf32.05 MB

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🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI 3⃣ @ai_python 4⃣ @Ai_NewsTv ‏❯ علم داده : 1️⃣ @DataSciSchool 2⃣ @DataPlusScience ‏❯ یادگیری ماشین : 1⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون: 1⃣ @raspberry_python 2⃣ @Python4all_pro ‏❯ یادگیری عمیق : 1️⃣ @cvision ‏❯ منابع و کتابهای پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین : 1⃣ @programmingPDF

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با عرض سلام يكي از مقالات بنده جهت سابمیت در ژورنال https://link.springer.com/journal/42044 اماده می باشد. جایگاه های ۲ این مقاله خالی هستش دوستانی که نیاز دارن می تونن به بنده پیام بدن. @Raminmousa

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تخفيف ٧٥٪؜ پك هاي يادگيري ماشين و يادگيري عميق تا اخر امشب ...! @Raminmousa