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 24 499 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
آرشیو پست ها
با عرض سلام دوستانی که می خواهند در مقاله ی بالا شرکت کنند می تونن به ایدی بنده جهت اسم نویسی پیام بدن نفر اول 500$ و نفر دوم 400$ جهت مشارکت. با تشکر
@Raminmousa
Sentiment analysis (SA) is a computational analysis of ideas, feelings and opinions, and uses natural language processing techniques, computational techniques and text analyses to extract polarity (positive, negative or neutral) from non-structured documents or textual comments. the purpose of the multi-domain SA is that the classifier training is based on a set of labelled data in a way that reduces the need for large amounts of data on specific domains and to address the challenges of data scarcity in them with the help of existing data on other domains. The purpose of this paper is to present a new method for analysing the Persian multi-domain SA using DL approaches. The proposed Bi-GRUCapsule approach uses the combination of two networks Bi-GRU and CapsuleNet to solve the multi-domain SA problem that Bi-GRU has the role of extracting features for CapsuleNet. the proposed approach was evaluated using the Digikala dataset and has received acceptable accuracy compared to the existing approaches.
Algorithms for Clustering Data #Book #Clustering @Machine_learn
DATA CLUSTERING Algorithms and Applications #Clustering #Book @Machine_learn
Cluster Analysis: Basic Concept #Clustering #book @Machine_learn
📑 Extreme Zero-Shot Learning for Extreme Text Classification
Github: https://github.com/amzn/pecos
Paper: https://arxiv.org/abs/2112.08652v1
@Machine_learn
📑 Extreme Zero-Shot Learning for Extreme Text Classification
Github: https://github.com/amzn/pecos
Paper: https://arxiv.org/abs/2112.08652v1
@Machine_learn
Training Machine Learning Models More Efficiently with Dataset Distillation
http://ai.googleblog.com/2021/12/training-machine-learning-models-more.html
@Machine_learn
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 ابده های جدید ، کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.
🕷 Bayesian Active Learning (BaaL)
Github: https://github.com/ElementAI/baal
Documentation: https://baal.readthedocs.io.
Paper: https://arxiv.org/abs/2112.06586v1
Blog: https://www.elementai.com/news/2019/element-ai-makes-its-bayesian-active-learning-library-open-source
@Machine_learn
🎓 GAN-Supervised Dense Visual Alignment
Github: https://github.com/wpeebles/gangealing
Project: https://www.wpeebles.com/gangealing
Paper: https://arxiv.org/abs/2112.04894v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/celeba
@Machine_learn
Movie Name Generation Using GPT-2
https://www.nbshare.io/notebook/976197999/Movie-Name-Generation-Using-GPT-2/
@Machine_learn
General and Scalable Parallelization for Neural Networks
http://ai.googleblog.com/2021/12/general-and-scalable-parallelization.html
@Machine_learn
Improving Vision Transformer Efficiency and Accuracy by Learning to Tokenize
http://ai.googleblog.com/2021/12/improving-vision-transformer-efficiency.html
@Machine_learn
A Deep Extreme Multi-Label Learning Framework Applied to Short Text Documents
Github: https://github.com/extreme-classification/deepxml
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06685v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/extreme-classification
@Machine_learn
🔹 LUMINOUS: Indoor Scene Generation for Embodied AI Challenges
Github: https://github.com/amazon-research/indoor-scene-generation-eai
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.05527v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ai2-thor
@Machine_learn
Deep Neural Networks to Detect Weeds from Crops in Agricultural Environments in Real-Time: A Review
Github: https://github.com/Ildaron/Laser_control
Paper: https://www.mdpi.com/2072-4292/13/21/4486
@Machine_learn
Deep Learning for disentangling Liquidity-constrained and Strategic Default #DL #Liquidity #Paper @Machine_learn
