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 24 506 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 24 506 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.
24 506
مشترکین
+524 ساعت
-147 روز
-10930 روز
آرشیو پست ها
Machine Learning and Security — C. Chio, D. Freeman (en) 2018
#book #ML
@Machine_learn
AI & Art
@Machine_learn
some artist use the large collections of #data & #ML #algorithms to create mesmerizing & dynamic #installations
watch the video —> https://youtu.be/I-EIVlHvHRM
Paper link:
https://arxiv.org/pdf/1904.02689.pdf
Github repo:
https://github.com/dbolya/yolact
YOLACT (You Only Look At CoefficienTs) - Real-time Instance Segmentation
Results are impressive, above 30 FPS on COCO test-dev
Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs — Ahmed Fawzy Gad (en) 2018
@Machine_learn
Uber AI Plug and Play Language Model (PPLM)
PPLM allows a user to flexibly plug in one or more simple attribute models representing the desired control objective into a large, unconditional language modeling (LM). The method has the key property that it uses the LM as is – no training or fine-tuning is required – which enables researchers to leverage best-in-class LMs even if they don't have the extensive hardware required to train them.
PPLM lets users combine small attribute models with an LM to steer its generation. Attribute models can be 100k times smaller than the LM and still be effective in steering it
PPLM algorithm entails three simple steps to generate a sample:
* given a partially generated sentence, compute log(p(x)) and log(p(a|x)) and the gradients of each with respect to the hidden representation of the underlying language model. These quantities are both available using an efficient forward and backward pass of both models;
* use the gradients to move the hidden representation of the language model a small step in the direction of increasing log(p(a|x)) and increasing log(p(x));
* sample the next word
more at paper: https://arxiv.org/abs/1912.02164
blogpost: https://eng.uber.com/pplm/
code: https://github.com/uber-research/PPLM
online demo: https://transformer.huggingface.co/model/pplm
@Machine_learn
#nlp #lm #languagemodeling #uber #pplm
Learning Singing From Speech
Article: https://arxiv.org/abs/1912.10128
Example: https://tencent-ailab.github.io/learning_singing_from_speech/
# Histogram-based Outlier Score (HBOS): A fastUnsupervised Anomaly Detection Algorithm #code #HBOS #Anomaly_Detection
رویکرد HBOS یک رویکرد بدون نظارت برای کشف انومالی می باشد در این jupyter notebook این الگوریتم بر روی ۹ میلیون تراکنش مربوط به جیرینگ اعمال شده است دیتای مربوط به تراکنش ها در دو دسته زیر قابل دانلود است:
داده های نمونه: https://ufile.io/4sv1ugpt
کل مجموعه داده ها:
https://ufile.io/4sv1ugpt
تشکر از خانم معارفیبرای مجموعه داده ها
@Machine_learn
# Histogram-based Outlier Score (HBOS): A fastUnsupervised Anomaly Detection Algorithm #Paper #HBOS #Anomaly_Detection @Machine_learn
discriminative :
1:#Regression
2:#Logistic regression
3:#decision tree(Hunt)
4:#neural network(traditional network, deep network)
5:#Support Vector Machine(SVM)
Generative:
1:#Hidden Markov model
2:#Naive bayes
3:#K-nearest neighbor(KNN)
4:#Generative adversarial networks(GANs)
Deep learning:
1:CNN
R_CNN
Fast-RCNN
Mask-RCNN
2:RNN
3:LSTM
4:CapsuleNet
5:Siamese:
siamese cnn
siamese lstm
siamese bi-lstm
siamese CapsuleNet
6:time series data
SVR
DT(cart)
Random Forest linear
Bagging
Boosting
جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید
@Raminmousa
@Machine_learn
A new open benchmark for speech recognition with limited or no supervision
https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-benchmark-for-speech-recognition-with-limited-or-no-supervision/
Code and dataset: https://ai.facebook.com/tools/libri-light
Full paper: https://arxiv.org/abs/1912.07875
T5: Text-To-Text Transfer Transformer
Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.10683
@Machine_learn
A collection of anomaly detection methods #Code #Python #Anomaly_detection @Machine_learn
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
https://arxiv.org/abs/1910.06922
SIte : https://ajolicoeur.wordpress.com/
Github : https://github.com/AlexiaJM/MaximumMarginGANs
Practical Machine Learning with Python
#ML #Python
@Machine_learn
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks
https://arxiv.org/abs/1903.03894
Github : https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer/
New book 🔥DEEP LEARNING WITH PYTORCH 2019 #DL #Python
#Book #CNN #RNN
@Machine_learn
👌Finding label errors in datasets and learning with noisy labels.
https://github.com/cgnorthcutt/cleanlab/
