es
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

📈 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 24 499 suscriptores, ocupando la posición 8 053 en la categoría Educación y el puesto 13 774 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 499 suscriptores.

Según los últimos datos del 30 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -131, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 773 visualizaciones. En el primer día suele acumular 484 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 01 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.

24 499
Suscriptores
-424 horas
-187 días
-13130 días
Archivo de publicaciones
photo content

photo content

data-science-cheatsheet.pdf1.09 MB

keras.pdf5.53 KB

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

photo content

photo content

Art_Yudin_Building_Versatile_Mobile_Apps_with_Python_and_REST_RESTful.pdf9.69 MB

photo content

photo content

با عرض سلام با كمك اساتيد محترم كانال ليست ٥٠ كتاب برتر ٢٠٢٢ در حوزه ي ML و RL فراهم شده است هزينه ي اين كتاب ها ٤٤٠ دلار مي باشد كه بنا بر اين شد از طريق كمك دوستان و اساتيد فراهم شود دوستان عزيزي كه مي تونن كمك كنند پرداختي ها رو به شماره كارت زير واريز كنند. شماره كارت: 5894-6315-6219-8192 رامین موسی با تشكر از همه ي دوستان عزيز

Deep_RL.pdf3.38 MB

#تخفيف تا اخر شب!!!!!!!

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

photo content

👁 Real-time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers git clone --recursive git@github.com:zhaoyue-zephyrus/TeSTra.git ⚙️ Github 🗒 Paper 🦾 Dataset @Machine_learn

Stream_Processing_with_Apache_Flink_Fundamentals,_Implementation.epub6.90 MB

با عرض سلام نيازمند دو نفر اسپانسر براي مقالمون هستيم مقاله ريوايز خورده و فقط نياز به اسپانسر داريم @Raminmousa