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 24 517 подписчиков, занимая 8 056 место в категории Образование и 13 757 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 517 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -165, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.78%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.90% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 663 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 465 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 25 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.
24 517
Подписчики
-324 часа
-477 дней
-16530 день
Архив постов
در پروژه MedicalRec ما نياز به يه نفر جهت مشاركت داريم(جايگاه ٧)
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
🔸 7- 200$❌
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
🧠🧠🧠🧠🧠
@Raminmousa
Foundations of Geometry. DAVID HILBERT, PH. D.
📚 Book
@Machine_learn
⭐️ Fast Think-on-Graph: Wider, Deeper and Faster Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph
🖥 Github: https://github.com/dosonleung/fasttog
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2501.14300v1
@Machine_learn
در این پروژه امکان اموزش کامل کد نویسی مدل هم برای کسانی که مشارکت میکنن فراهم
Repost from Papers
با عرض سلام پروژه MedicalRec تنها نفر ٤ ام باقي مونده و امشب استارت کار میباشد.
🫥🫥🫥🫥
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
🔹 2- 600$❌
🔺 3- 500$❌
💠 4- 400$✅
🔺 5- 300$▫️
🔹 6- 200$❌
🔸 7- 200$❌
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
🧠🧠🧠🧠🧠
@Raminmousa
📄A Survey of Genetic Programming Applications in Modern Biological Research
📎 Study the paper
@Machine_learn
Free access to our secret channels ✅
📚 Free Data Science Books
👨💻 Programming Handwritten Notes
🎁 Python Free Courses
🤖 Learn AI with ChatGPT
🏆 Data Science Projects
👩🎓 Coding Projects
💝 Free Coding Certified Courses
💪 Quiz and Job Opportunities
And Many More......
✅ Join now : https://t.me/machinelearning_deeplearning
✅ Data Science & AI Jobs
Join fast before I delete the link ❤️
📄 Deep Generative Models for Therapeutic Peptide Discovery: A Comprehensive Review
📎 Study the paper
@Machine_learn
Click-Calib: A Robust Extrinsic Calibration Method for Surround-View Systems
Surround-View System (SVS) is an essential component in Advanced Driver Assistance System (ADAS) and requires precise calibrations.
Paper: https://arxiv.org/pdf/2501.01557v2.pdf
Code: https://github.com/lwangvaleo/click_calib
Dataset: WoodScape
@Machine_learn
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/codeprogrammer
Lots of math for CS & ML. Looks pretty interesting.
📚 Book
@Machine_learn
با عرض سلام پروژه MedicalRec تنها نفر ٤ ام باقي مونده
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
🔹 2- 600$❌
🔺 3- 500$❌
💠 4- 400$✅
🔺 5- 300$▫️
🔹 6- 200$❌
🔸 7- 200$❌
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
تنها نفرات ۴ و ۵ باقی مانده....!
@Raminmousa
Physics IQ Benchmark: Do generative video models learn physical principles from watching videos
Book
@Machine_learn
📃 Demystifying the black box: A survey on explainable artificial intelligence (XAI) in bioinformatics
📎 Study the paper
@Machine_learn
