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 24 499 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
Архив постов
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide Learn to train and deploy neural network models in Python David Julian #Book #PyTorch @Machine_learn

با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.

Real‑time monitoring of traffic parameters #Paper #2021 @Machine_learn

An improved YOLO-based road traffic monitoring system #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Road Traffic Condition Monitoring using Deep Learning #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Traffic Monitoring using an Object Detection Framework with Limited Dataset #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Deep Learning for Network Traffic Monitoring and Analysis (NTMA): A Survey #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Artificial Intelligence Enabled Traffic Monitoring System #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

تخفیف 50% دو روزه ی پکیچ، برای تهیه به ایدی بنده پیام بدین @Raminmousa

A novel ensemble deep learning model with dynamic error correction and multi-objective ensemble pruning for time series forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

CoBiD-net: a tailored deep learning ensemble model for time series forecasting of covid-19 #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Multi-Time Resolution Ensemble LSTMs for Enhanced Feature Extraction in High-Rate Time Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

An Actor-Critic Ensemble Aggregation Model for Time-Series Forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

AI in Healthcare: Time-Series Forecasting Using Statistical, Neural, and Ensemble Architectures #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

DERN: Deep Ensemble Learning Model for Shortand Long-Term Prediction of Baltic Dry Index #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Ensemble Deep Learning Models for Forecasting Cryptocurrency Time-Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation Github: https://github.com/hongje/hmmn Paper: https://arxi
Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation Github: https://github.com/hongje/hmmn Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11404v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2016 @Machine_learn

Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn #book #python #XGBoost @Machine_learn