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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Learning Automata Based Sentiment Analysis for Recommender System on Cloud #Paper #SA @Machine_learn

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@Machine_learn 8 Top Books on Data Cleaning and Feature Engineering https://machinelearningmastery.com/books-on-data-cleaning-data-preparation-and-feature-engineering/

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Semantic Bottleneck Layers: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations #paper @Machin_learn

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Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding @Machine_learn Dataset: https://github.com/facebookresearch/anli Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14599

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Deep Chernoff Faces @Machine_learn https://www.ihatethefuture.com/2020/06/deep-chernoff-faces.html

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Mastering Python Scripting for System Administrators - 2019 #book #python @Machine_learn

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Object oriented python tutorial #Python #book @Machine_learn

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Forecasting.pdf0.13 KB

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Denoising Diffusion Probabilistic Models @Machine_learn https://hojonathanho.github.io/diffusion/ Github: https://github.com/hojonathanho/diffusion Paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239

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کانال خوبی در مورد معرفی رویدادهای مرتبط با هوش مصنوعی @eventai

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@Machine_learn BentoML BentoML is an open-source platform for high-performance ML model serving. https://github.com/bentoml/BentoML bentoml/BentoML

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@Mchine_learn Neural Manifold Ordinary Differential Equations Article: https://arxiv.org/abs/2006.10254 Github: https://github.com/CUVL/Neural-Manifold-Ordinary-Differential-Equations

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Python for Signal Processing #book #python @Machine_learn

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🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی : 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ یادگیری ماشین : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @Programming4all_0to100 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @raspberry_python 4⃣ @Koolac_Org

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Hands-On Meta Learning with Python #tensorflow #ML #book @Machine_learn

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Segmentation Loss Odyssey @Machine_learn Github: https://github.com/JunMa11/SegLoss Paper: https://arxiv.org/abs/2005.13449v1

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Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras Second Edition #book #keras #DL #tensorflow @Machine_learn

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@Macine_learn Fine-tuning ResNet with Keras, TensorFlow, and Deep Learning https://www.pyimagesearch.com/2020/04/27/fine-tuning-resnet-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

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https://t.me/Machine_learn

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@Machine_learn VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations https://kdexd.github.io/virtex/ Github: https://github.com/kdexd/virtex Paper: arxiv.org/abs/2006.06666