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Machine learning books and papers
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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 24 502 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
Archivo de publicaciones
DENet: a deep architecture for audio surveillance applications
GIthub: https://github.com/MiviaLab/DENet
Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-020-05572-5
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👉Lecture Notes for Linear Algebra Featuring Python
.
GitHub link : https://github.com/MacroAnalyst/Linear_Algebra_With_Python
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TensorFlow Lite on GPU
https://www.tensorflow.org/lite/performance/gpu_advanced
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🔇 Deep Noise Suppression Challenge – ICASSP 2021
Github: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.01902v1
Training and test datasets: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge/tree/master/datasets
Challenge: https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/deep-noise-suppression-challenge-icassp-2021/
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🚀 DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions
Introduction: https://openai.com/blog/tags/multimodal/
Deepmind Blog: https://openai.com/blog/dall-e/
Github: https://github.com/openai/CLIP
Paper: https://cdn.openai.com/papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language.pdf
Colab: https://colab.research.google.com/github/openai/clip/blob/master/Interacting_with_CLIP.ipynb
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Not All Memories are Created Equal: Learning to Expire
Github: https://github.com/lucidrains/learning-to-expire-pytorch
Paper: https://openreview.net/forum?id=ZVBtN6B_6i7
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How to Create Custom Real-time Plots in Deep Learning
https://www.kdnuggets.com/2020/12/create-custom-real-time-plots-deep-learning.html
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180 Data Science and Machine Learning Projects with Python
https://medium.com/coders-camp/180-data-science-and-machine-learning-projects-with-python-6191bc7b9db9
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Generating Beautiful Neural Network Visualizations
https://www.kdnuggets.com/2020/12/generating-beautiful-neural-network-visualizations.html
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💉 MeDAL: Medical Abbreviation Disambiguation Dataset for Natural Language Understanding Pretraining
Github: https://github.com/BruceWen120/medal
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.13978v1
Dataset: https://www.kaggle.com/xhlulu/medal-emnlp
Pre-trained: https://huggingface.co/xhlu/electra-medal
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Feature Selection with Stochastic Optimization Algorithms
https://machinelearningmastery.com/feature-selection-with-optimization/
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Adversarial Examples in Deep Learning.
https://blog.djsarkar.ai/adversarial-learning-attacks-1/
Github: https://github.com/dipanjanS/adversarial-learning-robustness
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Rotated Binary Neural Network
Github (Pytorch implementation): https://github.com/lmbxmu/RBNN
Paper: https://arxiv.org/abs/2009.13055
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Visualisation of the attention patterns of Vision Transformer
link: https://epfml.github.io/attention-cnn/
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🌐 Optimization Algorithms in Neural Networks
https://datascience-enthusiast.com/DL/Optimization_methods.html
Most used optimizers: https://www.theaidream.com/post/optimization-algorithms-in-neural-networks
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🤩 7 Awesome Open Source Machine Learning Project Repos👍
1. DeOldify - https://github.com/jantic/DeOldify
2. Real-Time Voice Cloning - https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning
3. Face Recognition - https://github.com/ageitgey/face_recognition
4. NeuralTalk2 - https://github.com/karpathy/neuraltalk2
5. U-GAT-IT - https://github.com/taki0112/UGATIT
6. Srez - https://github.com/david-gpu/srez
7. TecoGAN - https://github.com/thunil/TecoGAN
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MIT launched a New free Course on Machine learning : Click here
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📈 کارگاه Kernel Methods for Pattern Analysis
📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه ۲۷ آذر از ساعت ۱۳ الی ۱۶.۳۰ و جمعه ۲۸ آذر ۱۰ الی ۱۶.۳۰
🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد.
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⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید.
❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد.
🕙 مدت این دوره: 8 ساعت
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@LoopAcademy
