اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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 24 502 مشترک است و جایگاه 8 028 را در دسته آموزش و رتبه 13 775 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 502 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 02 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -109 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.29% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.04% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 541 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 500 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 03 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.
24 502
مشترکین
+524 ساعت
-147 روز
-10930 روز
آرشیو پست ها
📈 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.
🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید!
⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید.
❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد.
🕙 مدت این دوره: 8 ساعت
➖➖➖➖➖➖➖➖
@LoopAcademy
Lipton, A., & de Prado, M. L. (2020). A closed-form solution for optimal mean-reverting trading strategies.
#paper
@Machine_learn
AN INTRODUCTION TO ALGORITHMIC TRADING
Basic to Advanced Strategies
#book
@Machine_learn
Weight Agnostic Neural Networks
link: https://weightagnostic.github.io/
@Machine_learn
Implementation of Adam and AMSGrad Optimizers
Project: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/adam.html
AMSGrad: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/amsgrad.html
GitHub: https://github.com/lab-ml/nn
Full list: https://lab-ml.com/labml_nn/index.html
👌
@Machine_learn
pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images.
Github: https://github.com/sxyu/pixel-nerf
Paper: http://arxiv.org/abs/2012.02190
@Machine_learn
Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation.
Github: https://github.com/yanwei-li/PanopticFCN
Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf
@Machine_learn
Using AutoML for Time Series Forecasting
http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html
@Machine_learn
This channel has launced to introduce books and educational videos in the field of artificial intelligence.
Animating Pictures with Eulerian Motion Fields
New method for single image animation. Authors promised to release code soon!
Website: https://eulerian.cs.washington.edu
Paper: https://eulerian.cs.washington.edu/animating_pictures_2020.pdf
ArXiV: https://arxiv.org/abs/2011.15128
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=4zKliOMilGY
#DL #animation #WashingtonUni
@Machine_learn
Using AutoML for Time Series Forecasting
http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html
@Machine_learn
Text Extraction from a Table Image, using PyTesseract and OpenCV
https://levelup.gitconnected.com/text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv-3342870691ae
@Machine_learn
Tutorial on Generative Adversarial Networks (GANs) with Keras and TensorFlow
Nice tutorial with enough theory to understand what you are doing and code to get it done.
Link: https://www.pyimagesearch.com/2020/11/16/gans-with-keras-and-tensorflow/
#Keras #TensorFlow #tutorial #wheretostart #GAN
@Machine_learn
Free Course Advanced Computer Vision with TensorFlow
https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow
@Machine_learn
Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and Co-Attention Distillation
Github: https://github.com/SJLeo/DMAD
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08382
@Machine_learn
Using GANs to Create Fantastical Creatures
http://ai.googleblog.com/2020/11/using-gans-to-create-fantastical.html
@Machine_learn
Edge AI
Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence
#book #AI
@Machine_learn
Introduction to Deep Learning Using R
A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R
#book #DL
@Machine_learn
