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 24 502 подписчиков, занимая 8 031 место в категории Образование и 13 740 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 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -131, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.97% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 718 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 30 июня, 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
-124 часа
-277 дней
-13130 день
Архив постов
Algorithms_for_Decision_Making_Mykel_J_Kochenderfer,_Tim_A_Wheeler.pdf8.00 MB

photo content

دوستان که نیاز به مشاوره در مقالات مشابه و یا نگارش چنین مقالاتی دارن می تونن با بنده در ارتباط باشن @Raminmousa

Designing Machine Learning Systems.pdf10.05 MB

photo content

pvector.pdf8.15 KB

با عرض سلام تخفيف ٥٠٪؜ ويژه دو پكيچ كدنويسي و پروژه نويسي . جهت خريد به ايدي بنده پيام بدين . @Raminmousa

lecun-20230324-nyuphil.pdf30.55 MB

فقط تا اخر امشب وقت داریم برای این مورد

با عرض سلام به یک نفر برای مقاله مون نیازمندیم جایگاه ۴ ام باقی مونده اگر کسی نیاز داشت به ایدی بنده پیام بده مقاله اخرین ریوایزد هستش @Raminmousa

Data-Mining-in-Python.pdf12.77 MB

Python Deep Learning.pdf23.96 MB

Book: Python Deep Learning Second Edition Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow Authors: Ivan Vasilev Daniel Slater Gianmario Spacagna Peter Roelants Valentino Zocca ISBN: 978-1-78934-846-0 year: 2019 pages: 379 Tags: #Python #Tensorflow #Keras #DL @Machine_learn

#Ramadan mobarak @Machine_learn

با عرض سلام تخفيف ٥٠٪؜ ويژه دو پكيچ كدنويسي و پروژه نويسي تا شب . جهت خريد به ايدي بنده پيام بدين . @Raminmousa

OReilly.Python.in.a.Nutshell.pdf5.85 MB

Apress.Explainable.AI.Recipes.pdf8.19 MB

Apress.Pro.Deep.Learning.pdf15.87 MB

GPT4 realise ! link: https://openai.com/research/gpt-4 #GPT4 #web @Machine_learn

⏩ OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception. OpenOccupancy first surrounding seman
OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception. OpenOccupancy first surrounding semantic occupancy perception benchmar. 🖥 Github: https://github.com/jeffwang987/openoccupancy Paper: https://arxiv.org/abs/2303.03991v1 ⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/synthcity 💨 Project: https://www.mmlab-ntu.com/project/styleganex/ @Machine_learn