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 24 515 подписчиков, занимая 8 015 место в категории Образование и 13 708 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 515 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -150, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.33%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.73% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 551 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 424 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 28 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.
24 515
Подписчики
+224 часа
-247 дней
-15030 день
Архив постов
با عرض سلام هر دو پکیج تدریسی(یادگیری ماشین و یادگیری عمیق) به همراه ۳۶ پروژه عملی با داکیومنت تخفیف ۵۰٪ خورده. دوستانی که نیاز دارند به ایده بنده پیام بدن.
@Machine_learn
با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد
1: introduction to machine learning
2: Regression (linear and non-linear)
3: Tensorflow introduction
4: Tensorflow computaion graph
5: Tensorflow optimizer and loss function
6: Tensorflow linear and non linear regression
7: logistic regression
8: Tensorflow regression
___________
9: introduction to traditional machine learning
*10: knn and desicion tree
*11: desicion tree and Naive bayes
*12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation
*13: k-means
*14: Guassion Mixture Model(GMM)
*15: implementation K-means and GMM
_
16: introduction to Artificial Neural Network
17: Multi-level Neural Network
18: Introduction to Convolution Neural Network
19: Tensorflow Multi-level Neural Network
20:Tensorflow CNN
21:CNN image clasaification
22: Cnn text clasaification
23: Recurrent Neural Network(RNN)
جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین
@Raminmousa
🔹 دومین جایزه سالانهی هوش مصنوعی ایران(iAAA) با همکاری بنیاد ملی نخبگان و 600 میلیون تومان جایزه
⏰ بیش از ۱۲۰ساعت آموزش:
⬅️ مبانی و مقدمات
⬅️ پایتون
⬅️ ماشین لرنینگ
⬅️ دیپ لرنینگ
⬅️ شبکههای عصبی
⬅️ گیت
⬅️ حل تمرین و رفع اشکال
همراه با اعطای:
🎖 گواهینامه با اعتبار وزارت علوم
🎖 امتیاز نخبگانی
🎖 سرمایهگذاری روی تیمها
🎖 کارآموزی و استخدام
💎 با آموزش اساتید، محققان و دانش آموختگان دانشگاههای شریف، شهید بهشتی و مراکز تحقیقاتی آمریکا
💢👈 همین حالا ثبت نام کنید 👉 💢
☎️شماره تماس: ۹۱۰۶۵۱۶۰_۰۲۱
🟣جایزه سالانه هوش مصنوعی ایران (iAAA)|
🆔@iaaa_ai
با عرض سلام اخرین سری از تخفیف ۵۰٪ از پکیچ های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستش دوستانی که نیاز دارن با بنده در ارتباط باشند.
@Raminmousa
با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد
1: introduction to machine learning
2: Regression (linear and non-linear)
3: Tensorflow introduction
4: Tensorflow computaion graph
5: Tensorflow optimizer and loss function
6: Tensorflow linear and non linear regression
7: logistic regression
8: Tensorflow regression
___________
9: introduction to traditional machine learning
*10: knn and desicion tree
*11: desicion tree and Naive bayes
*12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation
*13: k-means
*14: Guassion Mixture Model(GMM)
*15: implementation K-means and GMM
_
16: introduction to Artificial Neural Network
17: Multi-level Neural Network
18: Introduction to Convolution Neural Network
19: Tensorflow Multi-level Neural Network
20:Tensorflow CNN
21:CNN image clasaification
22: Cnn text clasaification
23: Recurrent Neural Network(RNN)
جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین
@Raminmousa
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
3⃣ @MrArtificialintelligence
4⃣ @Ai_NewsTv
❯ علم داده :
1️⃣ @DataPlusScience
❯ یادگیری ماشین :
1️⃣@Machine_learn
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @raspberry_python
2⃣ @Python4all_pro
❯ منابع و کتابهای پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین :
1⃣ @programmingPDF
Repost from Machine learning books and papers
با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد
1: introduction to machine learning
2: Regression (linear and non-linear)
3: Tensorflow introduction
4: Tensorflow computaion graph
5: Tensorflow optimizer and loss function
6: Tensorflow linear and non linear regression
7: logistic regression
8: Tensorflow regression
___________
9: introduction to traditional machine learning
*10: knn and desicion tree
*11: desicion tree and Naive bayes
*12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation
*13: k-means
*14: Guassion Mixture Model(GMM)
*15: implementation K-means and GMM
_
16: introduction to Artificial Neural Network
17: Multi-level Neural Network
18: Introduction to Convolution Neural Network
19: Tensorflow Multi-level Neural Network
20:Tensorflow CNN
21:CNN image clasaification
22: Cnn text clasaification
23: Recurrent Neural Network(RNN)
جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین
@Raminmousa
Machine_Learning_For_Financial_Risk_Management_With_Python_Algorithms.pdf3.59 MB
