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
🔸لیستی از کانالهای فعال در حوزههای هوشمصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین
هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAi
علم داده:
1️⃣ @DataAnalysis
تحلیل داده و تصمیمگیری دادهمحور:
1️⃣ @Mr_IE
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
2⃣ @cvision
آموزش پایتون و برنامه نویسی :
1⃣ @pythonchallenge
2⃣ @raspberry_python
3⃣ @Koolac_Org
4⃣ @Programming4all_0to100
@Machine_learn
NeRF: Neural Radiance Fields
http://www.matthewtancik.com/nerf
Tensorflow implementation: https://github.com/bmild/nerf
Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08934v1
@Machine_learn
The TensorFlow tutorials are written as Jupyter notebooks and run directly in Google Colab—a hosted notebook environment that requires no setup.
FROM BEGINNERS TO EXPERTS
* Source Codes
* Videos
* Libraries and extensions
https://www.tensorflow.org/tutorials
@Machine_learn
In a chord diagram (or radial network), entities are arranged radially as segments with their relationships visualised by arcs that connect them. The size of the segments illustrates the numerical proportions, whilst the size of the arc illustrates the significance of the relationships1.
Chord diagrams are useful when trying to convey relationships between different entities, and they can be beautiful and eye-catching.
https://github.com/shahinrostami/chord
#python
@Machine_learn
Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding
Github: https://github.com/JonghwanMun/LGI4temporalgrounding
Paper: https://arxiv.org/abs/2004.07514
@Machine_learn
Machine Learning and Data Science free online courses to do in quarantine
A. Beginner courses
1. Machine Learning
2. Machine Learning with Python
B. Intermediate courses
3. Neural Networks and Deep Learning
4. Convolutional Neural Networks
C. Advanced course
5. Advanced Machine Learning Specialization
@Machine_learn
Regularizing Meta-Learning via Gradient Dropout
Code: https://github.com/hytseng0509/DropGrad
Paper: https://arxiv.org/abs/2004.05859
@Machine_learn
PUBG Data Analysis
https://youtu.be/sah4m-9Il7o
@Machine_learn
Hidden Markov Model - Implemented from scratch
https://zerowithdot.com/hidden-markov-model/
@Machine_learn
Python Machine Learning
Published by:
John Wiley & Sons, Inc.
@Machine_learn
Free course Deep Unsupervised Learning
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home
@Machine_learn
TVR: A Large-Scale Dataset for Video-Subtitle Moment Retrieval
Github: https://github.com/jayleicn/TVRetrieval
PyTorch implementation : https://github.com/jayleicn/TVCaption
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.09099v1
Python Data Visualization
Cookbook Second Edition
@Machine_learn
@Machine_learn
Deep unfolding network for image super-resolution
Deep unfolding network inherits the flexibility of model-based methods to super-resolve blurry, noisy images for different scale factors via a single model, while maintaining the advantages of learning-based methods.
Github: https://github.com/cszn/USRNet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.10428.pdf
⚠️⚠️ANNOUNCEMENT⚠️⚠️
Learn machine Learning,AI,Data Science & more
https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ
Learn music instruments
https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ
Learn Video Editing, photo Editing
https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ
Learn Programming Language
https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ
Learn Python
https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ
Learn Ethical Hacking
https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ
Learn More & Develop your Mind
https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ
@Machine_learn
Advancing Self-Supervised and Semi-Supervised Learning with SimCLR
https://ai.googleblog.com/2020/04/advancing-self-supervised-and-semi.html
Code and Pretrained-Models: https://github.com/google-research/simclr
Papare: https://arxiv.org/abs/2002.05709
artificial_vision_language_processing_robotics@NetworkArtificial.pdf5.57 MB
🔸لیستی از کانالهای فعال در حوزههای هوشمصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین
هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2️⃣ @AI_PYTHON
3️⃣ @HomeAi
علم داده:
1️⃣ @DataAnalysis
تحلیل داده و تصمیمگیری دادهمحور:
1️⃣ @Mr_IE
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
2⃣ @cvision
هوش تجاری و پایگاه داده:
1⃣ @BIMining
2⃣ @sql_server
آموزش پایتون و برنامه نویسی :
1⃣ @pythonchallenge
2⃣ @raspberry_python
3⃣ @Programming4all_0to100
Artificial Vision and Language Processing for Robotics
#vision
#languageprocessing
#python
@Machine_learn
