Machine learning books and papers

رفتن به کانال در Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Machine learning books and papers

کانال Machine learning books and papers (@machine_learn) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 499 مشترک است و جایگاه 8 053 را در دسته آموزش و رتبه 13 774 را در منطقه إيران دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 499 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 30 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -131 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.24% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.98% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 773 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 484 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 1 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند disorder, psy, مقاله, framework, graph تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 01 ژوئیه, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کرده‌اند.

24 499

مشترکین

-424 ساعت

-187 روز

-13130 روز

1 773

نمایش های پست

~ 48424 ساعت

~ 59648 ساعت

7.24%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

24 499

The fashion industry is on the verge of an unprecedented change. The implementation of machine learning, computer vision, and artificial intelligence (AI) in fashion applications is opening lots of new opportunities for this industry. This paper provides a comprehensive survey on this matter, categorizing more than 580 related articles into 22 well-defined fashion-related tasks. Such structured task-based multi-label classification of fashion research articles provides researchers with explicit research directions and facilitates their access to the related studies, improving the visibility of studies simultaneously. For each task, a time chart is provided to analyze the progress through the years. Furthermore, we provide a list of 86 public fashion datasets accompanied by a list of suggested applications and additional information for each. link: https://arxiv.org/abs/2111.00905 @Machine_learn

24 499

🔊 Torchaudio: an audio library for PyTorch Github: https://github.com/pytorch/audio Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15018v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech @Machine_learn

24 499

تفخیف 50% برای دوستان عزیز با زمان محدود. جهت خرید به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

24 499

GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification http://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html @Machine_learn

24 499

#RNN #Slide and #Survey @Machine_learn

24 499

Recurrent Neural Networks for Edge Intelligence: A Survey #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Survey on Recurrent Neural Network in Natural Language Processing #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Time Series Data Imputation: A Survey on Deep Learning Approaches #RNN #Survey @Machine_learn

24 499

A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Recurrent Neural Network TINGWU WANG, MACHINE LEARNING GROUP, UNIVERSITY OF TORONTO #Slide #RNN @Machine_learn

24 499

Computational Tutorial: An introduction to LSTMs in Tensorflow #Slide #RNN @Machine_learn

24 499

Introduction to RNNs! Arun Mallya! #RNN #Slide @Machine_learn

24 499

AlphaRotate: A Rotation Detection Benchmark using TensorFlow Github: https://github.com/yangxue0827/RotationDetection Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11906v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dota Documentation: https://rotationdetection.readthedocs.io/en/latest/ @Machine_learn

24 499

https://t.me/kdnuggets

24 499

Unified Data Collection for Visual-Inertial Calibration via Deep Reinforcement Learning Github: https://github.com/ethz-asl/Learn-to-Calibrate Paper: https://arxiv.org/abs/2109.14974v1 @Machine_learn

24 499

TensorFlow Model Optimization Toolkit — Collaborative Optimization API https://blog.tensorflow.org/2021/10/Collaborative-Optimizations.html @Machine_learn

24 499

تخفیف ۵۰٪ پکیچ تا پایان امشب @Raminmousa

24 499

Transfer Learning for Natural Language Processing #Book @Machine_learn

24 499

Discover the world of Machine Learning using Python algorithm analysis, ide and libraries. Projects focused on beginners. #Book @Machine_learn

24 499

Distributed Artificial Intelligence A Modern Approach Edited by Satya Prakash Yadav, Dharmendra Prasad Mahato, and Nguyen Thi Dieu Linh #Book @Machine_learn