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 24 502 подписчиков, занимая 8 028 место в категории Образование и 13 775 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 502 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -109, а за последние 24 часа — 5, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.29%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.04% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 541 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 500 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 03 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.

24 502

Подписчики

+524 часа

-147 дней

-10930 день

1 541

Просмотры поста

~ 50024 часа

~ 61348 часов

6.29%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

24 501

📈 کارگاه Kernel Methods for Pattern Analysis 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه ۲۷ آذر از ساعت ۱۳ الی ۱۶.۳۰ و جمعه ۲۸ آذر ۱۰ الی ۱۶.۳۰ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید! ⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. ❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد. 🕙 مدت این دوره: 8 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

24 501

Lipton, A., & de Prado, M. L. (2020). A closed-form solution for optimal mean-reverting trading strategies. #paper @Machine_learn

24 501

AN INTRODUCTION TO ALGORITHMIC TRADING Basic to Advanced Strategies #book @Machine_learn

24 501

Weight Agnostic Neural Networks link: https://weightagnostic.github.io/ @Machine_learn

24 501

Implementation of Adam and AMSGrad Optimizers Project: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/adam.html AMSGrad: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/amsgrad.html GitHub: https://github.com/lab-ml/nn Full list: https://lab-ml.com/labml_nn/index.html 👌 @Machine_learn

24 501

pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images. Github: https://github.com/sxyu/pixel-nerf Paper: http://arxiv.org/abs/2012.02190 @Machine_learn

24 501

Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation. Github: https://github.com/yanwei-li/PanopticFCN Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf @Machine_learn

24 501

Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

24 501

This channel has launced to introduce books and educational videos in the field of artificial intelligence.

24 501

Animating Pictures with Eulerian Motion Fields New method for single image animation. Authors promised to release code soon! Website: https://eulerian.cs.washington.edu Paper: https://eulerian.cs.washington.edu/animating_pictures_2020.pdf ArXiV: https://arxiv.org/abs/2011.15128 YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=4zKliOMilGY #DL #animation #WashingtonUni @Machine_learn

24 501

Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

24 501

CraCking Codes with Python #book #python @Machine_learn

24 501

Text Extraction from a Table Image, using PyTesseract and OpenCV https://levelup.gitconnected.com/text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv-3342870691ae @Machine_learn

24 501

https://arxiv.org/pdf/2011.09055.pdf #GAN #Paper @Machine_learn

24 501

Tutorial on Generative Adversarial Networks (GANs) with Keras and TensorFlow Nice tutorial with enough theory to understand what you are doing and code to get it done. Link: https://www.pyimagesearch.com/2020/11/16/gans-with-keras-and-tensorflow/ #Keras #TensorFlow #tutorial #wheretostart #GAN @Machine_learn

24 501

Free Course Advanced Computer Vision with TensorFlow https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow @Machine_learn

24 501

Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and Co-Attention Distillation Github: https://github.com/SJLeo/DMAD Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08382 @Machine_learn

24 501

Using GANs to Create Fantastical Creatures http://ai.googleblog.com/2020/11/using-gans-to-create-fantastical.html @Machine_learn

24 501

Edge AI Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence #book #AI @Machine_learn

24 501

Introduction to Deep Learning Using R A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R #book #DL @Machine_learn