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

🔸لیستی از کانال‌های فعال در حوزه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAi علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis تحلیل داده و تصمیم‌گیری داده‌محور: 1️⃣ @Mr_IE یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @Koolac_Org 4⃣ @Programming4all_0to100

24 506

@Machine_learn NeRF: Neural Radiance Fields http://www.matthewtancik.com/nerf Tensorflow implementation: https://github.com/bmild/nerf Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08934v1

24 506

@Machine_learn The TensorFlow tutorials are written as Jupyter notebooks and run directly in Google Colab—a hosted notebook environment that requires no setup. FROM BEGINNERS TO EXPERTS * Source Codes * Videos * Libraries and extensions https://www.tensorflow.org/tutorials

24 506

@Machine_learn In a chord diagram (or radial network), entities are arranged radially as segments with their relationships visualised by arcs that connect them. The size of the segments illustrates the numerical proportions, whilst the size of the arc illustrates the significance of the relationships1. Chord diagrams are useful when trying to convey relationships between different entities, and they can be beautiful and eye-catching. https://github.com/shahinrostami/chord #python

24 506

@Machine_learn Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding Github: https://github.com/JonghwanMun/LGI4temporalgrounding Paper: https://arxiv.org/abs/2004.07514

24 506

@Machine_learn Machine Learning and Data Science free online courses to do in quarantine A. Beginner courses 1. Machine Learning 2. Machine Learning with Python B. Intermediate courses 3. Neural Networks and Deep Learning 4. Convolutional Neural Networks C. Advanced course 5. Advanced Machine Learning Specialization

24 506

@Machine_learn Regularizing Meta-Learning via Gradient Dropout Code: https://github.com/hytseng0509/DropGrad Paper: https://arxiv.org/abs/2004.05859

24 506

@Machine_learn PUBG Data Analysis https://youtu.be/sah4m-9Il7o

24 506

@Machine_learn Hidden Markov Model - Implemented from scratch https://zerowithdot.com/hidden-markov-model/

24 506

@Machine_learn Python Machine Learning Published by: John Wiley & Sons, Inc.

24 506

@Machine_learn Free course Deep Unsupervised Learning https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home

24 506

@Machine_learn TVR: A Large-Scale Dataset for Video-Subtitle Moment Retrieval Github: https://github.com/jayleicn/TVRetrieval PyTorch implementation : https://github.com/jayleicn/TVCaption Paper: https://arxiv.org/abs/2001.09099v1

24 506

Python Data Visualization Cookbook Second Edition @Machine_learn

24 506

@Machine_learn Deep unfolding network for image super-resolution Deep unfolding network inherits the flexibility of model-based methods to super-resolve blurry, noisy images for different scale factors via a single model, while maintaining the advantages of learning-based methods. Github: https://github.com/cszn/USRNet Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.10428.pdf

24 506

⚠️⚠️ANNOUNCEMENT⚠️⚠️ Learn machine Learning,AI,Data Science & more https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn music instruments https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Video Editing, photo Editing https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Programming Language https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Python https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Ethical Hacking https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn More & Develop your Mind https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ

24 506

@Machine_learn Advancing Self-Supervised and Semi-Supervised Learning with SimCLR https://ai.googleblog.com/2020/04/advancing-self-supervised-and-semi.html Code and Pretrained-Models: https://github.com/google-research/simclr Papare: https://arxiv.org/abs/2002.05709

24 506

artificial_vision_language_processing_robotics@NetworkArtificial.pdf5.57 MB

24 506

🔸لیستی از کانال‌های فعال در حوزه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2️⃣ @AI_PYTHON 3️⃣ @HomeAi علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis تحلیل داده و تصمیم‌گیری داده‌محور: 1️⃣ @Mr_IE یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision هوش تجاری و پایگاه داده: 1⃣ @BIMining 2⃣ @sql_server آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @Programming4all_0to100

24 506

Artificial Vision and Language Processing for Robotics #vision #languageprocessing #python @Machine_learn

24 506

! pip install covid ‌ 🦠 @Machine_learn