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 24 505 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 24 505 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.

24 505
مشترکین
+224 ساعت
-107 روز
-9930 روز
آرشیو پست ها
Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and
Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #boo
Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

@Machine_learn ​​New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodi
@Machine_learn ​​New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images: SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge. Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445 #GCPR2019 #Segmentation #CV

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen
Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

ensemble-machine-learning@netWorkArtificial #book @Machine_learn

hands-unsupervised-learning #book @Machine_learn

Machinelearning for text #book @Machine_learn

@Machine_learn #code #paper Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding Article: https://arxiv.org/abs/1907.10949 GitHub: https://github.com/mpatacchiola/Y-AE

@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the pe
@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #
Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn
Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn