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 8 031 را در دسته آموزش و رتبه 13 740 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 29 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -131 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.97% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 718 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 30 ژوئن, 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

-124 ساعت

-277 روز

-13130 روز

1 718

نمایش های پست

~ 48424 ساعت

~ 59648 ساعت

7.01%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

24 508

Bitvec: a proposed vector based on Hashrate and linguistic features for time-series forecasting of Bitcoin prices با عرض سلام جهت مشارکت در مقاله ی فوق دوستان می تونن با بنده در ارتباط باشن. اسامی ۲ تا ۵ جا هست و ژورنال مورد نظر هم : soft computing IEEE ایدی بنده جهت هماهنگی @Raminmousa @Raminmousa

24 508

با عرض سلام خيلي از دوستان سوالاتي در رابطه با شروع دوره هاي بنده رو داشتن. دورهاي بنده شامل دو بخش هستش پكيچ مقدماتي كه به مباحث پايتون و يادگيري ماشين پرداختم و كل پياده سازي ها در سطح پايين برنامه نويسي(بدون بسته ي نرم افزاري) نوشته شده اند. پكيچ دوم ٣٦ پروژه عملي هستش كه اين چندسال نوشتم و به صورت داكيومنت فارسي دراوردم. سوالي در رابطه با نحوه ي تهيه داشتين مي تونين به بنده پيام بدين. با تشكر @Raminmousa

24 508

Packt.Applied.Machine.Learning.and.High.Performance.pdf20.53 MB

24 508

با عرض سلام براي cite زدن به يك سري مقالاتمون نيازمند كمك دوستان هستيم ممنون ميشم از دوستاني كه ميتونن سايت بدن بهم پيام بدن

24 508

با عرض سلام بسياري از دوستان درخواست تخفيف دو پكيج رو داشتن، از اين رو تا فردا شب تخفيف ٧٠٪؜ گذاشتيم. دوستاني كه نياز دارن مي تونن به ايدي بنده مراجعه كنن @Raminmousa

24 508

عيدكم مبارك @Machine_learn

24 508

با عرض سلام تخفيف ٥٠٪؜ ويژه دو پكيچ كدنويسي و پروژه نويسي تا اخر شب. از میتدی تا پیشرفته. جهت تهیه به ايدي بنده پيام بدين . @Raminmousa

24 508

Apress.Applied.Recommender.Systems.with.Python.pdf12.30 MB

24 508

⚜️ OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-solving result as feedback to improve the LLM's task-solving ability !git clone https://github.com/agiresearch/OpenAGI.git 🖥 Github: https://github.com/agiresearch/openagi ⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.04370.pdf ⭐️ Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1AjT6y7qLIMxcmHhUBG5IE1_5SnCPR57e?usp=share_link @Machine_learn

24 508

با عرض سلام موضوعاتی‌که برای‌مقالات به دوستان پیشنهاد میکنم رو در ادامه اوردم . #کریپتو_کارنسی ۱- ارائه رویکرد ترکیبی برای پیش بینی عدم نقدشوندگی‌کریپتوکارنسی(رگرسیونی/طبقه بندی) ۲-استفاده از اطلاعات تحلیل‌احساس و اطلاعات هش ریت در پیش بینی قیمت کریپتو کارنسی #ترافیک_شبکه ۳-استفاده از یادگیری فدرالی برای پیش بینی جریان بسته ۴-استفاده از رویکردهای همگن و غیر همگن fusion برای طبقه بندی ترافیک شبکه ۵- استفاده از رویکردهای complex valued neural net‌برای پیش بینی جریان بسته #تصویر و متن در کل میشه بالا ۱۰۰ پروژه در این حوزه تعریف کرد و بسته به دیتاهای متفاوت میشه از رویکردهای مبتنی بر fusion, transformer, capsule,.... استفاده کرد.

24 508

AW.Pandas.for.Everyone.Python.Data.Analysis.pdf75.05 MB

24 508

با عرض سلام دوستانی که نیاز به نگارش مقالات مشابه و ایده های جدید در حوزه ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستن می تونن با بنده در ارتباط باشن.

24 508

TM-Vector Else١.pdf1.79 MB