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 24 505 подписчиков, занимая 8 033 место в категории Образование и 13 749 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 505 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -99, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.54%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.24% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 603 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 549 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 04 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.

24 505
Подписчики
+224 часа
-107 дней
-9930 день
Архив постов
Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and
Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #boo
Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

@Machine_learn ​​New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodi
@Machine_learn ​​New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images: SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge. Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445 #GCPR2019 #Segmentation #CV

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen
Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

ensemble-machine-learning@netWorkArtificial #book @Machine_learn

hands-unsupervised-learning #book @Machine_learn

Machinelearning for text #book @Machine_learn

@Machine_learn #code #paper Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding Article: https://arxiv.org/abs/1907.10949 GitHub: https://github.com/mpatacchiola/Y-AE

@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the pe
@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #
Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

@Machine_learn __________________________ How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn
Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn

Machine learning books and papers - Статистика и аналитика Telegram-канала @machine_learn