Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Machine learning books and papers
Відкрити в Telegram
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
Показати більше📈 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 24 505 підписників, посідаючи 8 033 місце в категорії Освіта та 13 749 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 505 підписників.
За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -99, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.24% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 603 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 549 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 04 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.
24 505
Підписники
+224 години
-107 днів
-9930 день
Архів дописів
StarAi: FREE Deep Reinforcement Learning Course
---
@Machine_learn
----
https://www.starai.io/course/
Handling imbalanced datasets in
machine learning
What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem?
#report #ML
@Machine_learn
Handling imbalanced datasets in
machine learning
What should and should not be done when facing an imbalanced classes problem?
#report #ML
@Machine_learn
discriminative :
1:#Regression
2:#Logistic regression
3:#decision tree(Hunt)
4:#neural network(traditional network, deep network)
5:#Support Vector Machine(SVM)
Generative:
1:#Hidden Markov model
2:#Naive bayes
3:#K-nearest neighbor(KNN)
4:#Generative adversarial networks(GANs)
Deep learning:
1:CNN
R_CNN
Fast-RCNN
Mask-RCNN
2:RNN
3:LSTM
4:CapsuleNet
5:Siamese:
siamese cnn
siamese lstm
siamese bi-lstm
siamese CapsuleNet
6:time series data
SVR
DT(cart)
Random Forest linear
Bagging
Boosting
جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید
@Raminmousa
@Machine_learn
#paper #video
We Can All Become Video Game Characters With This AI
Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI
Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379
Augmented-Reality-Deep-Dream
#Python #Code
#caffe #DL
@Machine_learn
آدرس وب سایت هاس خارجی ارایه دهنده کورس های آموزشی دیتاساینس:
eu.udacity.com
www.coursera.org
www.datacamp.com
www.udemy.com
آدرس موسسات ایرانی ارایه دهنده آموزش های دیتاساینس :
www.tihe.ac.ir
faradars.org
وب سایتی که کورس ها رو بصورت رایگان گذاشته:
bitdownload.ir
#Data_science
@Machine_learn
🏛 یک دانشگاه در گوشی شما 📲
⬅️ کلاس مناسب خود را انتخاب کنید و #رایگان متخصص شوید‼️
🔻════════🔻
📙 درس : آموزش نرم افزارهای رشته °کامپیوتر°
🏫 محل برگزاری : @cofeeng
➖➖📖➖➖
📙 درس : برنامهنویسی و طراحیوب از پایه تا پیشرفته
🏫 محل برگزاری : @Computer_IT_Engineering
➖➖📖➖➖
📙 درس: راهنمای تبدیل شدن به یک مهندس تمام عیار!!!
🏫 محل برگزاری: @ba1ClickBeyamooz
➖➖📖➖➖
📙 درس : آموزش هک و امنیت سایت از پایه تا پیشرفته
🏫 محل برگزاری : @fullsecurity
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش طراحی به همراه فایل های لایه باز
🏫 محل برگزاری: @sorenagfx
➖➖📖➖➖
📙درس: آموزش های صفر تا صد کامپیوتر
🏫محل برگزاری: @CEngineer93
➖➖📖➖➖
📙 درس: صفرتا100تکنیکهای فتوشاپ
🏫 محل برگزاری: @sefidcg
➖➖📖➖➖
📙 درس : برنامهنویسی Python از پایه تا پیشرفته
🏫 محل برگزاری : @PYTHONForever
➖➖📖➖➖
📙 درس : منبع کامل مهندسی برق و کامپیوتر
🏫 محل برگزاری : @ketabestanbargh
➖➖📖➖➖
📙درس: آموزش برنامه نویسی به سبک طنز
🏫محل برگزاری: @FunProGraminG
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش برنامه نویسی | ++C مخصوص مبتدیان
🏫 محل برگزاری: @WorldCode_Cpp
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش تخصصی تست نفوذ
🏫 محل برگزاری: @Mx_Team
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش HACK و امنیت مخصوص بازار کار
🏫 محل برگزاری: @Vip_Security
➖➖📖➖➖
📙 درس : آناليز ، پياده سازى و امنيت در شبكه Microsoft
🏫 محل برگزارى @vueexam
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش طراحی وب و قالب نویسی از مقدماتی
🏫 محل برگزاری: @LearnFast
➖➖📖➖➖
📙 درس : مدارمنطقی کنکور ارشد و دکترا
🏫 محل برگزاری : @manteghi01
➖➖📖➖➖
📙 درس : کتابخانه Python& Deep learning
🏫 محل برگزاری : @Machine_learn
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش شبکه و امنیت از مقدماتی
🏫 محل برگزاری: @ModirShabake
➖➖📖➖➖
📙 درس: اخبار روز IT
🏫 محل برگزاری: @bytelearn
➖➖📖➖➖
📙 درس: اصول و فنون استخدام در شرکتهای معتبر
🏫 محل برگزاری: @EmploymentinIT
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش 0تا100 موبایل و کامپیوتر
🏫 محل برگزاری: @tec_show
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش برنامه نویسی پایتون مخصوص مبتدیان
🏫 محل برگزاری: @Python_0to100
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش تنظیم و کانفیگ cPanel
🏫 محل برگزاری: @FullPackage
➖➖📖➖➖
📙 درس : برنامه نویسی پیشرفته
🏫 محل برگزاری : @Learncpp
➖➖📖➖➖
📙 درس: چگونه هکر شویم ؟ از صفر تا صد !
🏫 محل برگزاری: @Black_Security
➖➖📖➖➖
📙درس : 0تا100 کالی linux و تست و نفوذ و هک و امنیت
🏫محل برگزاری : @kali_linuxxx
➖➖📖➖➖
📙 درس : 0 تا 100 هک و تست نفوذ
🏫 محل برگزاری : @kaliboys
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش تعمیرات موبایل و ترفندهای روز
🏫 محل برگزاری: @apkgold
➖➖📖➖➖
📙 درس: آموزش فتوشاپ از پایه تا پیشرفته
🏫 محل برگزاری: @iPschannel
➖➖📖➖➖
📙 درس : استخدام و کسب درآمد مهندسین کامپیوتر
🏫 محل برگزاری : @engjobs
➖➖📖➖➖
📙 درس : آموزش صفرتا صد «حسابداری »
🏫 محل برگزاری : @fileaccunting
🔺════════🔺
این دانشگاه مجازی و "رایگان" است
برای شرکت در کلاسها کافیست در کانال مورد نظر عضو شوید و هر روز از آموزشهای کلاس رایگان بهرمند شوید.
Adapters: A Compact and Extensible Transfer Learning Method for NLP
____
@Machine_learn
___
https://medium.com/dair-ai/adapters-a-compact-and-extensible-transfer-learning-method-for-nlp-6d18c2399f62
Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019
#book #python @Machine_learn
Math Adventures with Python — Peter Farrell (en) 2019
#book #python @Machine_learn
Pythia (Facebook) — Greek god doing Deep learning
___
@Machine_learn
__
https://link.medium.com/dknDKSuVqX
Bayesian Deep Learning Benchmarks
__
@Machine_learn
____
https://github.com/OATML/bdl-benchmarks
A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)
_
@Machine_learn
_
https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/
discriminative :
1:#Regression
2:#Logistic regression
3:#decision tree(Hunt)
4:#neural network(traditional network, deep network)
5:#Support Vector Machine(SVM)
Generative:
1:#Hidden Markov model
2:#Naive bayes
3:#K-nearest neighbor(KNN)
4:#Generative adversarial networks(GANs)
Deep learning:
1:CNN
R_CNN
Fast-RCNN
Mask-RCNN
2:RNN
3:LSTM
4:CapsuleNet
5:Siamese:
siamese cnn
siamese lstm
siamese bi-lstm
siamese CapsuleNet
6:time series data
SVR
DT(cart)
Random Forest linear
Bagging
Boosting
جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید
@Raminmousa
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks #GAN #StyleGAN #paper
@Machine_learn
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
#GAN #StyleGAN #paper
@Machine_learn
HoloGAN: Unsupervised learning of 3D representations from natural images
#GAN #paper #DL
@Machine_learn
