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

Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide Learn to train and deploy neural network models in Python David Julian #Book #PyTorch @Machine_learn

24 499

با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.

24 499

Real‑time monitoring of traffic parameters #Paper #2021 @Machine_learn

24 499

An improved YOLO-based road traffic monitoring system #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

24 499

Road Traffic Condition Monitoring using Deep Learning #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

24 499

Traffic Monitoring using an Object Detection Framework with Limited Dataset #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

24 499

Deep Learning for Network Traffic Monitoring and Analysis (NTMA): A Survey #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

24 499

Artificial Intelligence Enabled Traffic Monitoring System #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

24 499

Deep Social Force Github: https://github.com/svenkreiss/socialforce Paper: https://arxiv.org/abs/2109.12081v1 @Machine_learn

24 499

تخفیف 50% دو روزه ی پکیچ، برای تهیه به ایدی بنده پیام بدین @Raminmousa

24 499

A novel ensemble deep learning model with dynamic error correction and multi-objective ensemble pruning for time series forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

24 499

CoBiD-net: a tailored deep learning ensemble model for time series forecasting of covid-19 #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

24 499

Multi-Time Resolution Ensemble LSTMs for Enhanced Feature Extraction in High-Rate Time Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

24 499

An Actor-Critic Ensemble Aggregation Model for Time-Series Forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

24 499

AI in Healthcare: Time-Series Forecasting Using Statistical, Neural, and Ensemble Architectures #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

24 499

DERN: Deep Ensemble Learning Model for Shortand Long-Term Prediction of Baltic Dry Index #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

24 499

Ensemble Deep Learning Models for Forecasting Cryptocurrency Time-Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

24 499

Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation Github: https://github.com/hongje/hmmn Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11404v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2016 @Machine_learn

24 499

Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS) Github: https://github.com/gist-ailab/uoais Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid Project: https://sites.google.com/view/uoais @Machine_learn

24 499

Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn #book #python #XGBoost @Machine_learn