Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine learning books and papers

Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 499 підписників, посідаючи 8 053 місце в категорії Освіта та 13 774 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 499 підписників.

За останніми даними від 30 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -131, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.24%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.98% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 773 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 484 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.

24 499

Підписники

-424 години

-187 днів

-13130 день

1 773

Перегляди допису

~ 48424 години

~ 59648 годин

7.24%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 499

The fashion industry is on the verge of an unprecedented change. The implementation of machine learning, computer vision, and artificial intelligence (AI) in fashion applications is opening lots of new opportunities for this industry. This paper provides a comprehensive survey on this matter, categorizing more than 580 related articles into 22 well-defined fashion-related tasks. Such structured task-based multi-label classification of fashion research articles provides researchers with explicit research directions and facilitates their access to the related studies, improving the visibility of studies simultaneously. For each task, a time chart is provided to analyze the progress through the years. Furthermore, we provide a list of 86 public fashion datasets accompanied by a list of suggested applications and additional information for each. link: https://arxiv.org/abs/2111.00905 @Machine_learn

24 499

🔊 Torchaudio: an audio library for PyTorch Github: https://github.com/pytorch/audio Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15018v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech @Machine_learn

24 499

تفخیف 50% برای دوستان عزیز با زمان محدود. جهت خرید به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

24 499

GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification http://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html @Machine_learn

24 499

#RNN #Slide and #Survey @Machine_learn

24 499

Recurrent Neural Networks for Edge Intelligence: A Survey #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Survey on Recurrent Neural Network in Natural Language Processing #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Time Series Data Imputation: A Survey on Deep Learning Approaches #RNN #Survey @Machine_learn

24 499

A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning #Survey #RNN @Machine_learn

24 499

Recurrent Neural Network TINGWU WANG, MACHINE LEARNING GROUP, UNIVERSITY OF TORONTO #Slide #RNN @Machine_learn

24 499

Computational Tutorial: An introduction to LSTMs in Tensorflow #Slide #RNN @Machine_learn

24 499

Introduction to RNNs! Arun Mallya! #RNN #Slide @Machine_learn

24 499

AlphaRotate: A Rotation Detection Benchmark using TensorFlow Github: https://github.com/yangxue0827/RotationDetection Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11906v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dota Documentation: https://rotationdetection.readthedocs.io/en/latest/ @Machine_learn

24 499

https://t.me/kdnuggets

24 499

Unified Data Collection for Visual-Inertial Calibration via Deep Reinforcement Learning Github: https://github.com/ethz-asl/Learn-to-Calibrate Paper: https://arxiv.org/abs/2109.14974v1 @Machine_learn

24 499

TensorFlow Model Optimization Toolkit — Collaborative Optimization API https://blog.tensorflow.org/2021/10/Collaborative-Optimizations.html @Machine_learn

24 499

تخفیف ۵۰٪ پکیچ تا پایان امشب @Raminmousa

24 499

Transfer Learning for Natural Language Processing #Book @Machine_learn

24 499

Discover the world of Machine Learning using Python algorithm analysis, ide and libraries. Projects focused on beginners. #Book @Machine_learn

24 499

Distributed Artificial Intelligence A Modern Approach Edited by Satya Prakash Yadav, Dharmendra Prasad Mahato, and Nguyen Thi Dieu Linh #Book @Machine_learn