fa
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

رفتن به کانال در Telegram

📈 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
discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
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

Can Celebrities Reduce Prejudice? The case of Mohamed Salah A pre-analysis plan #Mohamed_Salah  "الحمد لله كثيرا"  #paper @Machine_learn

Can Celebrities Reduce Prejudice? The case of Mohamed Salah A pre-analysis plan #Mohamed_Salah "الحمد لله كثيرا" #paper @Mach
Can Celebrities Reduce Prejudice? The case of Mohamed Salah A pre-analysis plan #Mohamed_Salah  "الحمد لله كثيرا"  #paper @Machine_learn

#Deep Learning with Theano Build the artificial brain of the future, today #Christopher Bourez #DL #book @Machine_learn

#Deep Learning with Theano Build the artificial brain of the future, today #Christopher Bourez #DL #book @Machine_learn
#Deep Learning with Theano Build the artificial brain of the future, today #Christopher Bourez #DL #book @Machine_learn

#Deep Learning Innovations and Their Convergence with Big Data #DL #book @Machine_learn

#Deep Learning Innovations and Their Convergence with Big Data #DL #book @Machine_learn
#Deep Learning Innovations and Their Convergence with Big Data #DL #book @Machine_learn

ODSC is bringing you Blockbuster workshop in Quantitative Finance+ Data Science absolutely FREE. The workshop has three presenters from diverse domains coming together to deliver it to you on June 29th ..Hurry Up!!! Limited seats Only. Pankaj is Quantitative Finance researcher for State Street who is also one CFA level 2 candidate Abinash Panda is CEO and Founder of Prodios is the Founding member of the famous pgmpy package. He has also written two books for Pakt publications in Probabilistic Graphical Models and Markov Models Usha Rengaraju is an expert in Quantitative Finance and Bayesian Networks. The workshop will also be followed by the AMA session by Swiggy Data Science Leaders. RSVP here : https://bit.ly/2IiAzGc #datascience #odsc #openai #neuralnetworks #ml #deeplearning #analytics #machinelearning #ai #artificialintelligence @Machine_learn

@Machine_learn How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks #CNN #DL #Tools https://machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/

🔴 گلچین بهترین کانالهای #تخصصی در بهار 98 می توانید برای افزایش دانش خود کانالهای مورد علاقه خود را انتخاب کنید. ➖➖🔻➖➖ 💢 آموزش HACK از 0 تا 100 برای مبتدیان (رایگان) 🔘 @Computer_IT_Engineering 💢 استاد فتوشاپ بشید (رایگان) 🔘 @ipschannel 💢 دنیای ترفندهای کامپیوتری 🔘 @ba1clickbeyamooz 💢 آموزش رایگان و پیشرفته "فتوشاپ" 🔘 @Photoshop_drive 💢 دنیای فایل های لایه باز PSD 🔘 @negarpsd 💢 معتبر ترین آموزش های "Hack" در ایران 🔘 @FullSecurity 💢 یادگیری "HACK" و تست نفوذ از پایه تا پیشرفته 🔘 @kaliboys 💢 فتوشاپ و طراحی (لایه باز های رایگان) 🔘 @sorenagfx 💢 0تا100 کالی LINUX و هک و ‌‌‌‌امنیت(رایگان) بیاموزید 🔘 @kali_linuxxx 💢 تسلط رایگان به عکاسی و فتوشاپ 🔘 @akasee_ir 💢 1000ساعت فیلم و آموزش هوش مصنوعی 🔘 @AI_PYTHON 💢 هک و امنیت، معرفی ابزارهای Hack 🔘 @Black_Security 💢 تمامی‌کتب‌وجزوه های‌دانشگاهی(رایگان) 🔘 @unibookss 💢 آموزش بی سابقه برنامه نویسی 🔘 @Learncpp 💢 درخواست کتاب| جزوه | آموزش رایگان 🔘 @jozve_bazan 💢 آموزش Python از صفر تا صد (کاملا رایگان) 🔘 @PythonForever 💢 کاملترین مرجع مهندسین برق و کامپیوتر 🔘 @ketabestanbargh 💢 نقشه راه دوره های هک و امنیت 🔘 @itroadmap 💢 سورس کد‌ ¦ اسکریپت ¦ پروژه دانشجویی 🔘 @ProjeYaab 💢 کتاب های آموزشی شبکه و امنیت و.. 🔘 @Mx_Team 💢 اخبار جنجالی و داغ تکنولوژی 🔘 @codingco 💢 دنیای ترفند و تکنولوژی (-^- HACK) 🔘 @tec_show 💢 برنامه نویسی / طراحی وب / سورس کد 🔘 @bytelearn 💢 آموزش [ Hack ] از 0 تا 100 (کاملا رایگان) 🔘 @Vip_Security 💢 آموزش شبکه و امنیت به زبان ساده (کاملا رایگان) 🔘 @ModirShabake 💢 آزمون ها و مدارك تخصصى Python و Microsft 🔘 @vueexam 💢 کانال deep learning books and papers 🔘 @Machine_learn 💢 آموزش تخصصی فتوشاپ ۲۰۱۹ 🔘 @Architect_City 💢 فیلم های رایگان ارشد (مدارمنطقی) 🔘 @manteghi01 ➖➖➖➖ 🔴 لیست را برای دوستان خود Forward کنید تا انها نیز از آموزش ها بهره مند شوند 🔴

@Machine_learn PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more https://github.com/rwightman/pytorch-image-models?fbclid=IwAR0QNx9Hui3Tucr04-yR5RlSXF9ApTNcXbMAilZrDnhFDiTy5QduNQQjgqA

IINTRODUCTION TO DEEP COMPUTER VISION John Olafenwa & Moses Olafenwa #book #DL #Deep @Machine_learn

IINTRODUCTION TO DEEP COMPUTER VISION John Olafenwa & Moses Olafenwa #book #DL #Deep @Machine_learn
IINTRODUCTION TO DEEP COMPUTER VISION John Olafenwa & Moses Olafenwa #book #DL #Deep @Machine_learn

#Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization #Paper @Machine_learn

#Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization #Paper @Machine_learn
#Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization #Paper @Machine_learn

Bottle Documentation — Marcel Hellkamp (en) 2019 #book #middle #python #web_framework @Machine_learn

Bottle Documentation — Marcel Hellkamp (en) 2019 #book #middle #python #web_framework @Machine_learn
Bottle Documentation — Marcel Hellkamp (en) 2019 #book #middle #python #web_framework @Machine_learn

Chapter 21: The One-Time Pad Cipher Chapter 22: Finding and Generating Prime Numbers Chapter 23: Generating Keys for the Public Key Cipher Chapter 24: Programming the Public Key @Machine_learn #book #python