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 24 502 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 24 502 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.

24 502

مشترکین

+524 ساعت

-147 روز

-10930 روز

1 541

نمایش های پست

~ 50024 ساعت

~ 61348 ساعت

6.29%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

24 502

Learning Automata Based Sentiment Analysis for Recommender System on Cloud #Paper #SA @Machine_learn

24 502

@Machine_learn 8 Top Books on Data Cleaning and Feature Engineering https://machinelearningmastery.com/books-on-data-cleaning-data-preparation-and-feature-engineering/

24 502

Semantic Bottleneck Layers: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations #paper @Machin_learn

24 502

Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding @Machine_learn Dataset: https://github.com/facebookresearch/anli Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14599

24 502

Deep Chernoff Faces @Machine_learn https://www.ihatethefuture.com/2020/06/deep-chernoff-faces.html

24 502

Mastering Python Scripting for System Administrators - 2019 #book #python @Machine_learn

24 502

Object oriented python tutorial #Python #book @Machine_learn

24 502

Forecasting.pdf0.13 KB

24 502

Denoising Diffusion Probabilistic Models @Machine_learn https://hojonathanho.github.io/diffusion/ Github: https://github.com/hojonathanho/diffusion Paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239

24 502

کانال خوبی در مورد معرفی رویدادهای مرتبط با هوش مصنوعی @eventai

24 502

@Machine_learn BentoML BentoML is an open-source platform for high-performance ML model serving. https://github.com/bentoml/BentoML bentoml/BentoML

24 502

@Mchine_learn Neural Manifold Ordinary Differential Equations Article: https://arxiv.org/abs/2006.10254 Github: https://github.com/CUVL/Neural-Manifold-Ordinary-Differential-Equations

24 502

Python for Signal Processing #book #python @Machine_learn

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی : 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ یادگیری ماشین : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @Programming4all_0to100 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @raspberry_python 4⃣ @Koolac_Org

24 502

Hands-On Meta Learning with Python #tensorflow #ML #book @Machine_learn

24 502

Segmentation Loss Odyssey @Machine_learn Github: https://github.com/JunMa11/SegLoss Paper: https://arxiv.org/abs/2005.13449v1

24 502

Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras Second Edition #book #keras #DL #tensorflow @Machine_learn

24 502

@Macine_learn Fine-tuning ResNet with Keras, TensorFlow, and Deep Learning https://www.pyimagesearch.com/2020/04/27/fine-tuning-resnet-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

24 502

https://t.me/Machine_learn

24 502

@Machine_learn VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations https://kdexd.github.io/virtex/ Github: https://github.com/kdexd/virtex Paper: arxiv.org/abs/2006.06666