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 24 504 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 24 504 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.

24 504

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

24 504

اخرين تخفيف تا فردا شب #٥٠٪؜

24 504

Programming for Problem Solving.pdf1.50 MB

24 504

🪄 Investigating the Role of Image Retrieval for Visual Localization -- An exhaustive benchmark. Github: https://github.com/naver/kapture-localization Paper: https://arxiv.org/abs/2205.15761v1 Data: https://paperswithcode.com/dataset/inloc @Machine_learn

24 504

🦠 MaSIF- Molecular Surface Interaction Fingerprints: Geometric deep learning to decipher patterns in protein molecular surfaces. MaSIF is a proof-of-concept method to decipher patterns in protein surfaces important for specific biomolecular interactions. Github: https://github.com/LPDI-EPFL/masif Paper: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0666-6 Data: https://github.com/LPDI-EPFL/masif#MaSIF-data-preparation @Machine_learn

24 504

با عرض سلام هر دو پكيج يادگيري ماشين و يادگيري عميق تا اخر هفته تخفيف ٥٠٪؜ براي دوستان گذاشتم جهت تهيه مي تونين به ايدي بنده پيام بدين @Raminmousa

24 504

B978-0-12-810408-8.00023-7.pdf1.71 MB

24 504

B978-0-12-810408-8.00022-5.pdf1.46 MB

24 504

B978-0-12-810408-8.00020-1.pdf7.55 KB

24 504

📍 Perturbation Augmentation for Fairer NLP Responsible NLP projects from Meta AI. Github: https://github.com/facebookresearch/responsiblenlp Paper: https://arxiv.org/abs/2205.12586v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/glue @Machine_learn

24 504

[CVPR 2022] PoseTriplet: Co-evolving 3D Human Pose Estimation, Imitation, and Hallucination under Self-supervision (Oral) https://github.com/Garfield-kh/PoseTriplet @Machine_lean

24 504

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2️⃣ @AI_PYTHON 3️⃣ @HomeAI 4️⃣ @eventai ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2️⃣ @Programming4all_0to100 ‏❯ آموزش پایتون: ‏ 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python

24 504

📝 Automated Crossword Solving Pretrained models, precomputed FAISS embeddings, and a crossword clue-answer dataset. Github: https://github.com/albertkx/berkeley-crossword-solver Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09665v1 Dataset: https://www.xwordinfo.com/JSON/ @Machine_learn

24 504

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2️⃣ @ai_python 3️⃣ @HomeAI 4️⃣ @eventai ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2️⃣ @Programming4all_0to100 ‏❯ آموزش پایتون: ‏ 1⃣ @pythonchallenge

24 504

جهت درخواست اين پكيج مي توانين با ايدي بنده در ارتباط باشين

24 504

Weighted Deep Neural Network Ensemble Approach for Multi-Domain Sentiment Analysis Author: @Raminmousa Doi:https://dx.doi.org/10.22105/jarie.2021.288364.1332 cite: Mousa, Ramin, et al. "Weighted Deep Neural Network Ensemble Approach for Multi-Domain Sentiment Analysis." Journal of Applied Research on Industrial Engineering (2021).