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 24 506 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 24 506 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.

24 506

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

24 506

Python® Machine Learning #book #Python @Machine_learn

24 506

Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective #book #ML @Machine_learn

24 506

@Machine_learn Global explanations for discovering bias in data Github: https://github.com/agamiko/gebi Code: https://github.com/AgaMiko/GEBI/blob/master/notebooks/GEBI.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/2005.02269v1

24 506

deep learning in computer vision #book #DL @Machine_learn

24 506

@Machine_learn https://glitch.com/edit/#!/tm-wizard?path=README.md%3A1%3A0

24 506

Watsapp: +989333900804 ID: @Machine_learn

24 506

@Machine_learn The Best Deep Learning Papers from the ICLR 2020 Conference https://neptune.ai/blog/iclr-2020-deep-learning

24 506

@Machine_learn BASNet was already great for salient object detection and background removal. Repo: https://github.com/NathanUA/U-2-Net

24 506

@Machine_learn Reinforcement Learning with Augmented Data https://mishalaskin.github.io/rad Code: https://github.com/MishaLaskin/rad Paper: https://arxiv.org/abs/2004.14990

24 506

@Machine_learn Combinatorial 3D Shape Generation via Sequential Assembly https://arxiv.org/pdf/2004.07414.pdf https://arxiv.org/abs/2004.07414

24 506

@Machine_learn TFRT: A new TensorFlow runtime https://blog.tensorflow.org/2020/04/tfrt-new-tensorflow-runtime.html

24 506

Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019) #Book #NLP #Speech_Recognition @Machine_learn

24 506

Adversarial Latent Autoencoders (ALAE) not only generate 1024x1024 images with StyleGAN’s quality but also allow to manipulate real-world images in a feed-forward manner. Your move, StyleGAN team! paper: arxiv.org/abs/2004.04467 code: github.com/podgorskiy/ALAE @Machine_learn

24 506

پرسش و پاسخ در گروه MODERN COGITATION جلسه پنجم:پرسش وپاسخ : دکتر تقی کیمیایی اسدی _ متخصص مغز و اعصاب، فوق تخصص طب تشخیص الکترونیکی، استاد سابق دانشگاه، نویسنده و مترجم زمان :دوشنبه ۱۳۹۹/۲/۸ساعت ۲۱:۳۰ به وقت تهران #مکان_برگزاری: MODERN COGITATION https://t.me/joinchat/K-cfnlS607OEYYMHJL3KgA آرشیو سخنرانی‌ها و کنفرانس‌‌ها: @MODERN_COGITATION

24 506

Reinforcement Learning and Optimal Control by #book #RL @Machine_learn

24 506

@Machine_learn A Gentle Introduction to the Fbeta-Measure for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/fbeta-measure-for-machine-learning/

24 506

Training with quantization noise for extreme model compression @Machine_learn https://ai.facebook.com/blog/training-with-quantization-noise-for-extreme-model-compression/ Paper: https://arxiv.org/abs/2004.07320 GitHub: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/quant_noise

24 506

Python Artificial Intelligence Projects for Beginners #python #book #AI @Machine_learn

24 506

#شهر_رمضان