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 24 506 подписчиков, занимая 8 028 место в категории Образование и 13 775 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 506 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -109, а за последние 24 часа — 5, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.29%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.04% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 541 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 03 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.

24 506

Подписчики

+524 часа

-147 дней

-10930 день

1 541

Просмотры поста

~ 50024 часа

~ 61348 часов

6.29%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

24 502

Learning Automata Based Sentiment Analysis for Recommender System on Cloud #Paper #SA @Machine_learn

24 502

@Machine_learn 8 Top Books on Data Cleaning and Feature Engineering https://machinelearningmastery.com/books-on-data-cleaning-data-preparation-and-feature-engineering/

24 502

Semantic Bottleneck Layers: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations #paper @Machin_learn

24 502

Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding @Machine_learn Dataset: https://github.com/facebookresearch/anli Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14599

24 502

Deep Chernoff Faces @Machine_learn https://www.ihatethefuture.com/2020/06/deep-chernoff-faces.html

24 502

Mastering Python Scripting for System Administrators - 2019 #book #python @Machine_learn

24 502

Object oriented python tutorial #Python #book @Machine_learn

24 502

Forecasting.pdf0.13 KB

24 502

Denoising Diffusion Probabilistic Models @Machine_learn https://hojonathanho.github.io/diffusion/ Github: https://github.com/hojonathanho/diffusion Paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239

24 502

کانال خوبی در مورد معرفی رویدادهای مرتبط با هوش مصنوعی @eventai

24 502

@Machine_learn BentoML BentoML is an open-source platform for high-performance ML model serving. https://github.com/bentoml/BentoML bentoml/BentoML

24 502

@Mchine_learn Neural Manifold Ordinary Differential Equations Article: https://arxiv.org/abs/2006.10254 Github: https://github.com/CUVL/Neural-Manifold-Ordinary-Differential-Equations

24 502

Python for Signal Processing #book #python @Machine_learn

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی : 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ یادگیری ماشین : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @Programming4all_0to100 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @raspberry_python 4⃣ @Koolac_Org

24 502

Hands-On Meta Learning with Python #tensorflow #ML #book @Machine_learn

24 502

Segmentation Loss Odyssey @Machine_learn Github: https://github.com/JunMa11/SegLoss Paper: https://arxiv.org/abs/2005.13449v1

24 502

Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras Second Edition #book #keras #DL #tensorflow @Machine_learn

24 502

@Macine_learn Fine-tuning ResNet with Keras, TensorFlow, and Deep Learning https://www.pyimagesearch.com/2020/04/27/fine-tuning-resnet-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

24 502

https://t.me/Machine_learn

24 502

@Machine_learn VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations https://kdexd.github.io/virtex/ Github: https://github.com/kdexd/virtex Paper: arxiv.org/abs/2006.06666