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 24 508 подписчиков, занимая 8 039 место в категории Образование и 13 757 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 508 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -102, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.85%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.11% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 433 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 516 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
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 12 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.

24 508

Подписчики

-124 часа

-57 дней

-10230 день

1 433

Просмотры поста

~ 51624 часа

~ 63648 часов

5.85%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

24 508

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

24 508

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

24 508

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

24 508

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

24 508

🔸 معرفی برترین کانالهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی ، پایتون و یادگیری ماشین ••➪📡 @Ai_Tv ••➪📡 @pythony ••➪📡 @Machine_learn ••➪📡 @HomeAI ••➪📡 @pythonchallenge ••➪📡 @Programming4all_0to100

24 508

Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging Github: https://github.com/yikaiw/CEN Dataset: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html Paper: https://arxiv.org/abs/2011.05005 @Machine_learn

24 508

📈 کارگاه داده کاوی (Data Mining: from data bricks to castles of information) 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه و جمعه 6 و 7 آذر و همچنین پنج شنبه و جمعه 13 و 14 آذر از ساعت 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: 24 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

24 508

Experimental design for MRI by greedy policy search Github: https://github.com/Timsey/pg_mri Paper: https://arxiv.org/abs/2010.16262v1 @Machine_learn

24 508

Disentangling Latent Space for Unsupervised Semantic Face Editing Github: https://github.com/max-liu-112/STGAN-WO Paper: https://arxiv.org/abs/2011.02638 @Machine_learn

24 508

XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning | TensorFlow https://www.tensorflow.org/xla @Machine_learn

24 508

Data Ethics course: https://t.co/1vLF2rzuTd Deep Learning course: https://t.co/KgtHR2B9Vk Data Science blog: https://t.co/ZWYKPXufDW Diversity blog: https://t.co/cCuOAEtEAj NLP: https://t.co/zC31JsKLwz Talks: https://t.co/msa2Sh3UCI Medicine, AI, & Bias: https://t.co/w1yK7GP5i0 @Machine_learn

24 508

New Coral APIs and tools for AI at the edge https://blog.tensorflow.org/2020/11/new-coral-apis-and-tools-for-ai-at-edge.html @Machine_learn

24 508

Machine Learning Cheat Sheet Classical equations, diagrams and tricks in machine learning #ML #Cheat_Sheet @Machine_learn

24 508

با عرض سلام دوستانی که تمایل به مشارکت در کار پژوهشی به عنوان اسپانسر دارند می توانند به بنده جهت هماهنگی پیام بدهند. @Raminmousa

24 508

Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning #thesis @Machine_learn

24 508

Dealing with Imbalanced Data in Machine Learning https://www.kdnuggets.com/2020/10/imbalanced-data-machine-learning.html Code: https://github.com/mwitiderrick/imbalanced-data @Machine_learn

24 508

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @pythony 4⃣ @Programming4all_0to100

24 508

The Roadmap of Mathematics for Deep Learning @Machine_learn

24 508

Trajectory-wise Multiple Choice Learning for Generalization in Reinforcement Learning https://github.com/younggyoseo/trajectory_mcl @Machine_learn

24 508

📡 Athena is an open-source implementation of end-to-end speech processing engine Github: https://github.com/athena-team/athena Paper: https://arxiv.org/abs/2010.13991v1 @Machine_learn