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 24 502 підписників, посідаючи 8 028 місце в категорії Освіта та 13 775 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 502 підписників.

За останніми даними від 02 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -109, а за останні 24 години на 5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.29%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.04% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 541 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 500 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 03 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.

24 502

Підписники

+524 години

-147 днів

-10930 день

1 541

Перегляди допису

~ 50024 години

~ 61348 годин

6.29%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 501

📈 کارگاه Kernel Methods for Pattern Analysis 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه ۲۷ آذر از ساعت ۱۳ الی ۱۶.۳۰ و جمعه ۲۸ آذر ۱۰ الی ۱۶.۳۰ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید! ⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. ❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد. 🕙 مدت این دوره: 8 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

24 501

Lipton, A., & de Prado, M. L. (2020). A closed-form solution for optimal mean-reverting trading strategies. #paper @Machine_learn

24 501

AN INTRODUCTION TO ALGORITHMIC TRADING Basic to Advanced Strategies #book @Machine_learn

24 501

Weight Agnostic Neural Networks link: https://weightagnostic.github.io/ @Machine_learn

24 501

Implementation of Adam and AMSGrad Optimizers Project: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/adam.html AMSGrad: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/amsgrad.html GitHub: https://github.com/lab-ml/nn Full list: https://lab-ml.com/labml_nn/index.html 👌 @Machine_learn

24 501

pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images. Github: https://github.com/sxyu/pixel-nerf Paper: http://arxiv.org/abs/2012.02190 @Machine_learn

24 501

Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation. Github: https://github.com/yanwei-li/PanopticFCN Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf @Machine_learn

24 501

Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

24 501

This channel has launced to introduce books and educational videos in the field of artificial intelligence.

24 501

Animating Pictures with Eulerian Motion Fields New method for single image animation. Authors promised to release code soon! Website: https://eulerian.cs.washington.edu Paper: https://eulerian.cs.washington.edu/animating_pictures_2020.pdf ArXiV: https://arxiv.org/abs/2011.15128 YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=4zKliOMilGY #DL #animation #WashingtonUni @Machine_learn

24 501

Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

24 501

CraCking Codes with Python #book #python @Machine_learn

24 501

Text Extraction from a Table Image, using PyTesseract and OpenCV https://levelup.gitconnected.com/text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv-3342870691ae @Machine_learn

24 501

https://arxiv.org/pdf/2011.09055.pdf #GAN #Paper @Machine_learn

24 501

Tutorial on Generative Adversarial Networks (GANs) with Keras and TensorFlow Nice tutorial with enough theory to understand what you are doing and code to get it done. Link: https://www.pyimagesearch.com/2020/11/16/gans-with-keras-and-tensorflow/ #Keras #TensorFlow #tutorial #wheretostart #GAN @Machine_learn

24 501

Free Course Advanced Computer Vision with TensorFlow https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow @Machine_learn

24 501

Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and Co-Attention Distillation Github: https://github.com/SJLeo/DMAD Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08382 @Machine_learn

24 501

Using GANs to Create Fantastical Creatures http://ai.googleblog.com/2020/11/using-gans-to-create-fantastical.html @Machine_learn

24 501

Edge AI Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence #book #AI @Machine_learn

24 501

Introduction to Deep Learning Using R A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R #book #DL @Machine_learn