ru
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Открыть в Telegram

📈 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 24 505 подписчиков, занимая 8 033 место в категории Образование и 13 749 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 505 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -99, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.54%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.24% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 603 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 549 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 04 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.

24 505
Подписчики
+224 часа
-107 дней
-9930 день
Архив постов
StarAi: FREE Deep Reinforcement Learning Course --- @Machine_learn ---- https://www.starai.io/course/

Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem? #report #ML @Machine_learn

Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem
Handling imbalanced datasets in machine learning What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem? #report #ML @Machine_learn

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep network) 5:#Support Vector Machine(SVM) Generative: 1:#Hidden Markov model 2:#Naive bayes 3:#K-nearest neighbor(KNN) 4:#Generative adversarial networks(GANs) Deep learning: 1:CNN R_CNN Fast-RCNN Mask-RCNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data SVR DT(cart) Random Forest linear Bagging Boosting جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

@Machine_learn #paper #video We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

Augmented-Reality-Deep-Dream #Python #Code #caffe #DL @Machine_learn

آدرس وب سایت هاس خارجی ارایه دهنده کورس های آموزشی دیتاساینس: eu.udacity.com www.coursera.org www.datacamp.com www.udemy.com آدرس موسسات ایرانی ارایه دهنده آموزش های دیتاساینس : www.tihe.ac.ir faradars.org وب سایتی که کورس ها رو بصورت رایگان گذاشته: bitdownload.ir #Data_science @Machine_learn

🏛 یک دانشگاه در گوشی شما 📲 ⬅️ کلاس مناسب خود را انتخاب کنید و #رایگان متخصص شوید‼️ 🔻‏════════🔻 📙 درس : آموزش نرم افزارهای رشته °کامپیوتر° 🏫 محل برگزاری : @cofeeng ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه‌نویسی و طراحی‌وب از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @Computer_IT_Engineering ➖➖📖➖➖ 📙 درس: راهنمای تبدیل شدن به یک مهندس تمام عیار!!! 🏫 محل برگزاری: @ba1ClickBeyamooz ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آموزش هک و امنیت سایت از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @fullsecurity ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش طراحی به همراه فایل های لایه باز 🏫 محل برگزاری: @sorenagfx ➖➖📖➖➖ 📙درس: آموزش های صفر تا صد کامپیوتر 🏫محل برگزاری: @CEngineer93 ➖➖📖➖➖ 📙 درس: صفرتا100تکنیکهای فتوشاپ 🏫 محل برگزاری: @sefidcg ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه‌نویسی Python از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @PYTHONForever ➖➖📖➖➖ 📙 درس : منبع کامل مهندسی برق و کامپیوتر 🏫 محل برگزاری : @ketabestanbargh ➖➖📖➖➖ 📙درس: آموزش برنامه نویسی به سبک طنز 🏫محل برگزاری: @FunProGraminG ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش برنامه نویسی | ++C مخصوص مبتدیان 🏫 محل برگزاری: @WorldCode_Cpp ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تخصصی تست نفوذ 🏫 محل برگزاری: @Mx_Team ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش HACK و امنیت مخصوص بازار کار 🏫 محل برگزاری: @Vip_Security ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آناليز ، پياده سازى و امنيت در شبكه Microsoft 🏫 محل برگزارى @vueexam ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش طراحی وب و قالب نویسی از مقدماتی 🏫 محل برگزاری: @LearnFast ➖➖📖➖➖ 📙 درس : مدارمنطقی کنکور ارشد و دکترا 🏫 محل برگزاری : @manteghi01 ➖➖📖➖➖ 📙 درس : کتابخانه Python& Deep learning 🏫 محل برگزاری : @Machine_learn ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش شبکه و امنیت از مقدماتی 🏫 محل برگزاری: @ModirShabake ➖➖📖➖➖ 📙 درس: اخبار روز IT 🏫 محل برگزاری: @bytelearn ➖➖📖➖➖ 📙 درس: اصول و فنون استخدام در شرکت‌های معتبر 🏫 محل برگزاری: @EmploymentinIT ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش 0تا100 موبایل و کامپیوتر 🏫 محل برگزاری: @tec_show ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش برنامه نویسی پایتون مخصوص مبتدیان 🏫 محل برگزاری: @Python_0to100 ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تنظیم و کانفیگ cPanel 🏫 محل برگزاری: @FullPackage ➖➖📖➖➖ 📙 درس : برنامه نویسی پیشرفته 🏫 محل برگزاری : @Learncpp ➖➖📖➖➖ 📙 درس: چگونه هکر شویم ؟ از صفر تا صد ! 🏫 محل برگزاری: @Black_Security ➖➖📖➖➖ 📙درس : 0تا100 کالی linux و تست و نفوذ و هک و امنیت 🏫محل برگزاری : @kali_linuxxx ➖➖📖➖➖ 📙 درس : 0 تا 100 هک و تست نفوذ 🏫 محل برگزاری : @kaliboys ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش تعمیرات موبایل و ترفندهای روز 🏫 محل برگزاری: @apkgold ➖➖📖➖➖ 📙 درس: آموزش فتوشاپ از پایه تا پیشرفته 🏫 محل برگزاری: @iPschannel ➖➖📖➖➖ 📙 درس : استخدام و کسب درآمد مهندسین کامپیوتر 🏫 محل برگزاری : @engjobs ➖➖📖➖➖ 📙 درس : آموزش صفرتا صد «حسابداری » 🏫 محل برگزاری : @fileaccunting 🔺‏════════🔺 این دانشگاه مجازی و "رایگان" است برای شرکت در کلاس‌ها کافیست در کانال مورد نظر عضو شوید و هر روز از آموزش‌های کلاس رایگان بهرمند شوید.

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn
#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn

Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn
Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019 #book #python @Machine_learn

Pythia (Facebook) — Greek god doing Deep learning ___ @Machine_learn __ https://link.medium.com/dknDKSuVqX

Bayesian Deep Learning Benchmarks __ @Machine_learn ____ https://github.com/OATML/bdl-benchmarks

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) _ @Machine_learn _ https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep netw
discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep network) 5:#Support Vector Machine(SVM) Generative: 1:#Hidden Markov model 2:#Naive bayes 3:#K-nearest neighbor(KNN) 4:#Generative adversarial networks(GANs) Deep learning: 1:CNN R_CNN Fast-RCNN Mask-RCNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data SVR DT(cart) Random Forest linear Bagging Boosting جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper @Machine_learn

HoloGAN: Unsupervised learning of 3D representations from natural images #GAN #paper #DL @Machine_learn