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 24 510 مشترک است و جایگاه 8 033 را در دسته آموزش و رتبه 13 749 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 510 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 03 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -99 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 2 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.54% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.24% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 603 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 549 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 04 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.
24 510
مشترکین
+224 ساعت
-107 روز
-9930 روز
آرشیو پست ها
✅ مروری مختصر بر مباحثی که در دوره ي تخصصی " پیاده سازی شبکه های عصبی در متلب" آموزش داده خواهد شد.
تئوری ➕ پیادهسازی ➕ پروژه عملی
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
#شبکه_عصبی
#دوره
#پروژه_محور
#کلاسبندی
#پیشبینی
#خوشه_بندی
#کاهش_بعد
#مدلسازی
#استخراج_ویژگی
#تئوری #پیاده_سازی #پروژه_عملی
#mlp #perceptron #rbf #elm #pnn #som #recurrent #jordan #elman
ظرفیت باقی مانده: 4 نفر
زمان برگزاری: چهارشنبه ها (هر جلسه 5 ساعت )
مدت دوره: 25 ساعت
جهت کسب اطلاعات بیشتر با شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for
Text Classification
#paper
@Machine_learn
#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for
Text Classification
#paper
@Machine_learn
#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016
#book #python #beginner
@Machine_learn
#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016
#book #python #beginner
@Machine_learn
#Machine learning in scikit-learn
#python library
#tutorial
@machine_learn
http://gaelvaroquaux.github.com/scikit-learn-tutorial/
#Deep Learning Papers Reading Roadmap
#Roadmap
#deeplearning
#papers
@Machine_learn
http://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
#Segmentation of bone structure in X-ray images using #convolutional neural network
#CNN #DL #Xray #image_classification
@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
2:RNN
3:LSTM
4:CapsuleNet
5:Siamese:
siamese cnn
siamese lstm
siamese bi-lstm
siamese CapsuleNet
6:time series data
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
#How to build an image #classifier with greater than #97% accuracy
🤔
@Machine_learn
https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55
#From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets
#CapsuleNet
#Dynamic_Routing
@Machine_learn
https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108
#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning
#book
@Machine_learn
#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning
#book
@Machine_learn
#Hot topic for project, thesis, and research – Machine Learning
#thesis #research #DL
@Machine_learn
https://www.techsparks.co.in/hot-topic-for-project-and-thesis-machine-learning/
#A Gentle Introduction to Computer Vision
#CV
@Machine_learn
https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/
#Sentiment Analysis approaches
#single domain and multi-domain
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
#Sentiment Analysis approaches
#single domain and multi-domain
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
#Introduction To Machine Learning
classification and clustering
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
