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 24 502 подписчиков, занимая 8 036 место в категории Образование и 13 785 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 502 подписчиков.

Согласно последним данным от 01 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -127, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.04% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 829 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 500 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 02 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.

24 502

Подписчики

-524 часа

-207 дней

-12730 день

1 829

Просмотры поста

~ 50024 часа

~ 61348 часов

7.47%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

24 504

Machine Learning for Computer Architecture http://ai.googleblog.com/2021/02/machine-learning-for-computer.html @Machine_learn

24 504

Practices of the Python Pro #book #python @Machine_learn

24 504

WeNet open source, production first and production ready end-to-end (E2E) speech recognition toolkit Github: https://github.com/mobvoi/wenet Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01547v1 Tutorial: https://github.com/mobvoi/wenet/blob/main/docs/tutorial.md @Machine_learn

24 504

Open Datasets for Research During last week there were several news about newly open datasets for researchers. 1. Twitter opened “full history of public conversation” for academics (specifically, for academics): https://www.theverge.com/2021/1/26/22250203/twitter-academic-research-public-tweet-archive-free-access We can happily conduct researches about social networks graphs, users behavior and fake news (especially fake news🙃) without fighting with Twitter API. 2. Papers with code are now also Papers with Datasets: https://www.paperswithcode.com/datasets Not for only NLP, but for all fields structured for easy search and download. @Machine_learn

24 504

Feature Engineering for Machine Learning Principles and Techniques for Data Scientists #book @Machine_learn

24 504

Adaptive Checkpoint Adjoint Method for Gradient Estimation in Neural ODE #paper @Machine_learn

24 504

#Pandas #python @Machine_learn

24 504

Evaluating Design Trade-offs in Visual Model-Based Reinforcement Learning http://ai.googleblog.com/2021/02/evaluating-design-trade-offs-in-visual.html @Machin_learn

24 504

Improving Mobile App Accessibility with Icon Detection http://ai.googleblog.com/2021/01/improving-mobile-app-accessibility-with.html @Machine_learn

24 504

TIN: Transferable Interactiveness Network Github: https://github.com/DirtyHarryLYL/Transferable-Interactiveness-Network HOI-Learning-List: https://github.com/DirtyHarryLYL/HOI-Learning-List Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10292v1 @Machine_learn

24 504

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision ‏❯ علم داده: 1⃣ @mr_ie ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythony 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @Programming4all_0to100

24 504

Stabilizing Live Speech Translation in Google Translate http://ai.googleblog.com/2021/01/stabilizing-live-speech-translation-in.html @Machine_learn

24 504

Self-Adaptive Training Github: https://github.com/LayneH/self-adaptive-training Paper: https://arxiv.org/abs/2101.08732v1 @Machine_learn

24 504

سلام از دوستان كسي هست كه به #رايانش_تكاملي مسلط باشه ممنون ميشم بهم پيام بده @Raminmousa

24 504

A Visual Intro to NumPy and Data Representation . Link : https://jalammar.github.io/visual-numpy/ @Machine_learn

24 504

👉Lecture Notes for Linear Algebra Featuring Python . GitHub link : https://github.com/MacroAnalyst/Linear_Algebra_With_Python @Machine_learn

24 504

🔥 Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml Github: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml Paper: https://arxiv.org/abs/2101.05108v1 Documentation: https://fastmachinelearning.org/hls4ml/ @Machine_learn

24 504

Alex_Thomas_Natural_Language_Processing_with_Spark_NLP_Learn.pdf #book #NLP @Machine_learn

24 504

Superpixel-based Refinement for Object Proposal Generation Github: https://github.com/chwilms/superpixelRefinement Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04574v1 @Machine_learn

24 504

Gender recognition in the wild: a robustness evaluation over corrupted images Github: https://github.com/MiviaLab/GenderRecognitionFramework Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s12652-020-02750-0 @Machine_lear