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 24 508 подписчиков, занимая 8 014 место в категории Образование и 13 742 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 05 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -103, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.06%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.12% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 486 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 519 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 06 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
-124 часа
-17 дней
-10330 день
Архив постов
#deep learning and convolutional #book @Machine_learn

#deep learning adaptive comoutation #book @Machine_learn

#Deep Learning and Data Labeling #book @Machine_learn

PythonNotesForProfessionals.pdf5.34 MB

photo content

#Learning scientific with python #paper #Machine_learn

#Dream Formulations and Deep Neural Networks #paper #Machine_learn

#A Learning-Based Hierarchical Model for Vessel Segmentation by #Richard Socher #thesis @Machine_learn

#DeepLearning #Video #Tensorflow #Tutorial —------------------------------------------------ @Machine_learn

#machine_learning_2016 #book @Machine_learn

#data_mining #book @Machine_learn

#text_data_managment_and_analysis #book @Machine_learn

#data_security_in_mobile_cloud #book @Machine_learn

#data_mining_in_large_databases #book @Machine_learn

#machinelearning #python #tensorflow #logestic_regression #linear_regression @machine_learn

#Recurrent Neural Network Approach to Computation of Generalized Inverses #Predrag S. Stanimirovi´c #slide @Machine_learn

#An Introduction to Convolutional Neural Networks #paper @Machine_learn

#Convolutional neural networks #Jianxin Wu #book @Machine_learn

#learning generative adversarial networks #book @Machine_learn