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 8 019 место в категории Образование и 13 748 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 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -101, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.50%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.21% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 594 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 541 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 05 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

+324 часа

-97 дней

-10130 день

1 594

Просмотры поста

~ 54124 часа

~ 66448 часов

6.50%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

24 508

#Chest Radiograph Pathology Categorization via Transfer Learning #Chapter13 @Machine_learn

24 508

#Scalable High Performance Image Registration Framework by Unsupervised Deep Feature Representations Learning #Chapter11 @Machine_learn

24 508

#Deformable MR Prostate Segmentation via Deep Feature Learning and Sparse Patch Matching #Chapter9 @Machine_learn

24 508

#Deep Learning Tissue Segmentation in Cardiac Histopathology Images #Chapter8 @Machine_learn

24 508

#Deep Voting and Structured Regression for Microscopy Image Analysis #Chapter7 @Machine_learn

24 508

#Deep Cascaded Networks for Sparsely Distributed Object Detection from Medical Images #Chapter6 @Machine_learn

24 508

#Automatic Interpretation of Carotid Intima–Media Thickness Videos Using Convolutional Neural Networks #Chapter5 @Machine_learn

24 508

#Multi-Instance Multi-Stage Deep Learning for Medical Image Recognition #Chapter4 @Machine_learn

24 508

#An Introduction to Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision #Chapter2 @Machine_learn

24 508

#An Introduction to Neural Networks and Deep Learning #Chapter1 @Machine_learn

24 508

#deep learning adaptive computation #book @Machine_learn

24 508

#learning predictive analytics with python #book #Machine_learn

24 508

#Datascience #MachineLearning #Artificialintelligence #Statistics

24 508

p.y.b: Here is a list of what I believe are the 10 Practical Steps for #DataScience: 1. Programming a. Python - https://lnkd.in/gGQ7cuv b. R - https://lnkd.in/giMGbph c. SQL - https://lnkd.in/gM8nMNP d. Command Line - https://lnkd.in/e3EQuis 2. Stats/Prob/Math a. Coursera's Statistics w/ R - https://lnkd.in/gGT9NEf b. edX's Probability - https://lnkd.in/gpUyC3P c. Khan Academy Linear Algebra - https://lnkd.in/gMshbX4 3. Data Viz a. Python Matplotlib- https://lnkd.in/gr3ifNt b. R ggplot2 - https://lnkd.in/eThJXNr 4. Data Manipulation a. Python Pandas - https://lnkd.in/g9kfpX4 b. R dplyr - https://lnkd.in/gAWusih 5. #MachineLearning a. Google Crash Course - https://lnkd.in/gSgkVcT b. Stanford Coursera - https://lnkd.in/g8ZG557 c. ISLR Book - https://lnkd.in/gk8GPZC 6. Experimental Design a. Udacity A/B Testing - https://lnkd.in/gCerh4f 7. Business Sense a. Metrics - https://lnkd.in/gZAG7bS 8. Communication a. Storytelling - https://lnkd.in/gwjxVUu 9. Profile Building a. GitHub - https://lnkd.in/g4r9naJ b. LinkedIn - https://lnkd.in/g-KHHEC c. Kaggle - https://lnkd.in/gBC77Hu d. DS Resume - https://lnkd.in/gU8WVAF 🏅 10. Job Search a. Daily Expert Tips & Advice - https://lnkd.in/g8z-xXD --- Hope this helps! 👍 Updated on my site - http://www.claoudml.co/

24 508

#Adrian_Rosebrock #deep_Learning #book @Machine_learn

24 508

#Reinforcement Learning Textbook - Sutton #book @Machine_learn

24 508

سلام از دوستان اگر کسی پایان نامش مرتبط با موضوع«بهبود استخراج قوانین انجمني با استفاده از روش های تکاملي» هستش لطفا جهت همکاری به این ایدی پیام بدن. با تشکر @mahdi7_7_7

24 508

#LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS - ICLR 2019 @Machine_learn

24 508

#deep learning and convolutional #book @Machine_learn

24 508

#deep learning adaptive comoutation #book @Machine_learn