Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 24 502 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 24 502 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.
24 502
Подписчики
+524 часа
-147 дней
-10930 день
Архив постов
LaSOT
Large-scale Single Object Tracking (LaSOT) aims to provide a dedicated platform for training data-hungry deep trackers as well as assessing long-term tracking performance.
http://vision.cs.stonybrook.edu/~lasot/
Github: https://github.com/HengLan/LaSOT_Evaluation_Toolkit
Dataset: http://vision.cs.stonybrook.edu/~lasot/download.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2009.03465
@Machine_learn
Must Download : CheatSheet Collection For Data Science in ZIP
Total Folder - 22
Total Size - 216 MB
- Artificial Intelligence
- Machine learning
- Big Data
- OpenCV CheetSheet
- Dev Ops
- Data Analytics
- Python Cheetsheet
- Mathematics
- Excel
- Probability
- SQL
- Statistics
- Deep learning
- Data Warehouse
- Linux
- Interview Question
- Docker & Kubernetes
- Matlab & R Cheatsheet
- Scala CheetSheet
@Machine_learn
This AI Creates Human Faces From Your Sketches!
https://www.youtube.com/watch?v=5NM_WBI9UBE
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.01047
@Machine_learn
🧙♂️ How to Create a Cartoonizer with TensorFlow Lite
https://blog.tensorflow.org/2020/09/how-to-create-cartoonizer-with-tf-lite.html
Code: https://github.com/margaretmz/cartoonizer-with-tflite
E2E TFLite Tutorials: https://github.com/ml-gde/e2e-tflite-tutorials
@Machine_learn
MushroomRL
Reinforcement Learning Python library
Github: https://github.com/MushroomRL/mushroom-rl
Project page: https://github.com/openai/mujoco-py
@Machine_learn
TensorFlow 2.0 Complete Course - Python Neural Networks for Beginners Tutorial
👉👉 Watch Here 👉👉
https://youtu.be/tPYj3fFJGjk
⭐️ About the Author ⭐️
The author of this course is Tim Ruscica, otherwise known as “Tech With Tim” from his educational programming YouTube channel. Tim has a passion for teaching and loves to teach about the world of machine learning and artificial intelligence. Learn more about Tim from the links below:
🔗 YouTube: https://www.youtube.com/channel/UC4JX...
🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tim-ruscica/
⭐️ Course Contents ⭐️
⌨️ Module 1: Machine Learning Fundamentals (00:03:25)
⌨️ Module 2: Introduction to TensorFlow (00:30:08)
⌨️ Module 3: Core Learning Algorithms (01:00:00)
⌨️ Module 4: Neural Networks with TensorFlow (02:45:39)
⌨️ Module 5: Deep Computer Vision - Convolutional Neural Networks (03:43:10)
⌨️ Module 6: Natural Language Processing with RNNs (04:40:44)
⌨️ Module 7: Reinforcement Learning with Q-Learning (06:08:00)
⌨️ Module 8: Conclusion and Next Steps (06:48:24)
TensorFlow 2.0 Complete Course - Python Neural Networks for Beginners Tutorial
@Machine_learn
The Little W-Net that Could
State-of-the-Art Retinal Vessel Segmentation with Minimalistic Models.
Github: https://github.com/agaldran/lwnet
Paper: https://arxiv.org/abs/2009.01907v1
@Machine_learn
Machine learning – Linear Regression Course (Free)
.
Linear regression is perhaps one of the most popular and widely used algorithms in statistics and machine learning.
.
Link : https://bit.ly/31W6yH1
@Machine_learn
Introducing Opacus: A high-speed library for training PyTorch models with differential privacy
https://ai.facebook.com/blog/introducing-opacus-a-high-speed-library-for-training-pytorch-models-with-differential-privacy/
Github: https://github.com/pytorch/opacus
Differential Privacy Series Part 1 | DP-SGD Algorithm Explained: https://medium.com/pytorch/differential-privacy-series-part-1-dp-sgd-algorithm-explained-12512c3959a3
@Machine_learn
1. Cassie Kozyrkov : https://www.linkedin.com/in/cassie-kozyrkov-9531919/
• Medium : https://medium.com/@kozyrkov
2. Ben Taylor : https://www.linkedin.com/in/bentaylordata/
3. Dat Tran : https://www.linkedin.com/in/dat-tran-a1602320/
4. Ian Goodfellow : https://www.linkedin.com/in/ian-goodfellow-b7187213
5. Jose Marcial Portilla : https://www.linkedin.com/in/jmportilla/
6. Koo Ping Shung : https://www.linkedin.com/in/koopingshung/
7. Lex Fridman : https://www.linkedin.com/in/lexfridman/
8. Kristen Kehrer : https://www.linkedin.com/in/kristen-kehrer-datamovesme/
9. Srivatsan Srinivasan : https://www.linkedin.com/in/srivatsan-srinivasan-b8131b/
10. Andrew Ng : https://www.linkedin.com/in/andrewyng
@Machine_learn
Documentation:
1) https://bigml.com/developers
2) https://predictionio.apache.org/datacollection/eventapi/
3) https://docs.anaconda.com/
4) https://github.com/blue-yonder
5) https://docs.mljar.com/
6) http://nupic.docs.numenta.org/
7) https://docs.recombee.com/
8) https://indico.io/docs/
9) http://api.animetrics.com/documentation
10) http://face.eyedea.cz:8080/api/face/docs
11) https://www.betafaceapi.com/wpa/index.php/documentation
12) https://docs.imagga.com/
13) https://wit.ai/docs
14) https://docs.api.bitext.com/
15) https://api.geneea.com/
16) https://www.diffbot.com/dev/docs/
17) https://yactraq.com/contact-trial/
18) https://monkeylearn.com/api/v3/
19) https://help.hutoma.ai/article/ym34wr87lx-hutoma-chat-api
20) http://php-nlp-tools.com/documentation/
@Machine_learn
@Machine_learn
Axial-DeepLab: Long-Range Modeling in All Layers for Panoptic Segmentation
https://ai.googleblog.com/2020/08/axial-deeplab-long-range-modeling-in.html
A Smarter Way to Learn Python: Learn it faster. Remember it longer
#book #python
@Machine_learn
Free course on Data Visualisation Methods
@Machine_learn
Link : bit.ly/2XY4Suw
Top 20+ highly ranked Coursera Courses for Data Science & Machine Learning beginners and advanced
@Machine_learn
https://nuggetsnetwork.com/blog/Top-Coursera-DataScience-Courses.html
