Machine learning books and papers

Открыть в Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine learning books and papers

Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 499 подписчиков, занимая 8 053 место в категории Образование и 13 774 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 499 подписчиков.

Согласно последним данным от 30 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -131, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.24%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.98% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 773 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 484 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.

24 499

Подписчики

-424 часа

-187 дней

-13130 день

1 773

Просмотры поста

~ 48424 часа

~ 59648 часов

7.24%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

24 499

The fashion industry is on the verge of an unprecedented change. The implementation of machine learning, computer vision, and artificial intelligence (AI) in fashion applications is opening lots of new opportunities for this industry. This paper provides a comprehensive survey on this matter, categorizing more than 580 related articles into 22 well-defined fashion-related tasks. Such structured task-based multi-label classification of fashion research articles provides researchers with explicit research directions and facilitates their access to the related studies, improving the visibility of studies simultaneously. For each task, a time chart is provided to analyze the progress through the years. Furthermore, we provide a list of 86 public fashion datasets accompanied by a list of suggested applications and additional information for each. link: https://arxiv.org/abs/2111.00905 @Machine_learn

24 499

🔊 Torchaudio: an audio library for PyTorch Github: https://github.com/pytorch/audio Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15018v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech @Machine_learn

24 499

تفخیف 50% برای دوستان عزیز با زمان محدود. جهت خرید به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

24 499

GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification http://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html @Machine_learn

24 499

#RNN #Slide and #Survey @Machine_learn

24 499

Recurrent Neural Networks for Edge Intelligence: A Survey #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Survey on Recurrent Neural Network in Natural Language Processing #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Time Series Data Imputation: A Survey on Deep Learning Approaches #RNN #Survey @Machine_learn

24 499

A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Recurrent Neural Network TINGWU WANG, MACHINE LEARNING GROUP, UNIVERSITY OF TORONTO #Slide #RNN @Machine_learn

24 499

Computational Tutorial: An introduction to LSTMs in Tensorflow #Slide #RNN @Machine_learn

24 499

Introduction to RNNs! Arun Mallya! #RNN #Slide @Machine_learn

24 499

AlphaRotate: A Rotation Detection Benchmark using TensorFlow Github: https://github.com/yangxue0827/RotationDetection Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11906v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dota Documentation: https://rotationdetection.readthedocs.io/en/latest/ @Machine_learn

24 499

https://t.me/kdnuggets

24 499

Unified Data Collection for Visual-Inertial Calibration via Deep Reinforcement Learning Github: https://github.com/ethz-asl/Learn-to-Calibrate Paper: https://arxiv.org/abs/2109.14974v1 @Machine_learn

24 499

TensorFlow Model Optimization Toolkit — Collaborative Optimization API https://blog.tensorflow.org/2021/10/Collaborative-Optimizations.html @Machine_learn

24 499

تخفیف ۵۰٪ پکیچ تا پایان امشب @Raminmousa

24 499

Transfer Learning for Natural Language Processing #Book @Machine_learn

24 499

Discover the world of Machine Learning using Python algorithm analysis, ide and libraries. Projects focused on beginners. #Book @Machine_learn

24 499

Distributed Artificial Intelligence A Modern Approach Edited by Satya Prakash Yadav, Dharmendra Prasad Mahato, and Nguyen Thi Dieu Linh #Book @Machine_learn