uk
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

📈 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
Архів дописів
Neural Networks and Deep Learning A Textbook #book #DL @Machine_learn

A Smooth Representation of SO(3) for Deep Rotation Learning with Uncertainty @Machine_learn Website: https://papers.starslab.
A Smooth Representation of SO(3) for Deep Rotation Learning with Uncertainty @Machine_learn Website: https://papers.starslab.ca/bingham-rotation-learning/ Paper: https://arxiv.org/abs/2006.01031 Github: https://github.com/utiasSTARS/bingham-rotation-learn

First Contact with Deep Learning Practical Introduction with Keras #book #keras #DL @Machine_learn

@Machine_learn Acme: A research framework for reinforcement learning Github: https://github.com/deepmind/acme Paper: https://
@Machine_learn Acme: A research framework for reinforcement learning Github: https://github.com/deepmind/acme Paper: https://arxiv.org/abs/2006.00979

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv ‏❯ علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis 2️⃣ @python4finance ‏❯ تحلیل داده و تصمیم‌گیری داده‌محور: 1️⃣ @Mr_IE ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2️⃣ @cvision ‏❯ پایگاه داده : 1️⃣ @Sql_server ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1️⃣ @pythony 2️⃣ @Programming4all_0to100

Praise for Deep Learning Illustrated #book #DL @Machine_learn

@Machine_learn GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners Github: https://github.com/openai/gpt-3 Paper: https://arxiv.org/abs/2005.14165v1

CURL: Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning @Machine_learn This paper introduces a new method that significantly improves the sample efficiency of RL algorithms when learning from raw pixel data. Paper: https://arxiv.org/abs/2004.04136.pdf Code: https://github.com/MishaLaskin/curl #rl #agent #reinforcement #learning

با عرض سلام جمع اوری داده های مربوط به #Covide_19 یکی از اساسی ترین گام ها برای یک تحقیق می باشد. ما مجموعه ای از ابزارها و‌مدل ها برای جمع اوری داده ها و پیش بینی ها را طراحی کرده ایم که می تواند در این زمینه به کمک محقیق بیایند. این ابزار ها و‌مدل ها از قرار زیر می باشند: 1) Twitter #Covid_19 : این ابزار برای استخراج نامحدود داده های تویتر و ویژگی های هر تویت و هر شخص مورد استفاده قرار می گیرد. خوبی این ابزار این است که می تواند مختص چند شهر خاص نیز تنظیم شود. 2) Instagram #Covid_19 این ابزار برای جمع اوری داده ها از پست های خاص اينستاگرام طراحی شده است بدین گونه که تمامی کامنت های پست شده، تعداد لایک، تاریخ و صاحب نظران را استخراج می کند. این ابزار می تواند به صورت همزمان لیستی از پست ها را استخراج کند. 3) Weather #Covide_19 با توجه به اهمیت اب و هوا بر روی شیوع این اپیدمی ابزار فوق برای جمع اوری داده های اب و هوا مورد استفاده قرار می گیرد 4) Stock #Covide_19 بازار بورس یکی دیگر از حوزه هایی است که دست خوش تغییراتی براساس این اپیدمی بوده است. این ابزار امکان جمع اوری‌دادههای ۱۳ شاخص FX# را فراهم می آورد. __ همچنین مجموعه ای از داده ها نیز برای این منظور جمع اوری شده است. 1) Who #Covide_19 داده های اصلی سازمان بهداشت جهانی شامل ۷ ویژگی 2) Sars history داده های بیماری سارس برای جبران اطلاعات ناقص مدل ها با ۷ ویژگی 3)Countries of world داده هاي مربوط به اطلاعات اجتماعي، سياسي، اقتصادي و جغرافيايي تمامي كشورهاي دنيا شامل ٢٩ ويژگي 4)Weather #Covide_19 داده هاي مربوط به اب و هواي هر شهر و هر كشور از شروع اين اپيدمي با ٦٠ ويژگي از جمله (دما، رطوبت، فشار، اوزون و....) ___ همچنین مجموعه ای از مدلها نیز برای پیش بینی طراحی شده اند از جمله 1) LSTM Seq2Seq model(multi-Regression) 2) GRU Seq2Seq model(multi-Regression) 3) Hi-Attention Seq2Seq model(multi-Regression) 4) SVR(single-Regression) 5) Lasso(single-Regression) 6) Random forest Regression(single-Regression) 7) Decision tree Regression(single-Regression) دوستانی که نیاز به این ابزار ها دارن می توانند برای سفارش به بنده مراجعه کنند @Raminmousa

@Machine_learn Deep Learning System to Screen Coronavirus Disease 2019 Pneumonia #Paper

@Machine_learn Modified SEIR and AI prediction of the epidemics trend of COVID-19 in China under public health interventions #paper

TensorFlow 2.0 Pocket Primer #Tensorflow #python #Book @Machine_learn

@Machine_learn Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/
@Machine_learn Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/

سلام ظرفیت مقاله فوق یک نفر مانده اگر کسی تمایل داشت به بنده اطلاع بده

Little Ball of Fur Little Ball of Fur consists of methods to do sampling of graph structured data Documentation : https://little-ball-of-fur.readthedocs.io/en/latest/#little-ball-of-fur-documentation github: https://github.com/benedekrozemberczki/littleballoffur paper: https://arxiv.org/abs/2005.05257v1 @Machine_learn

با عرض سلام به يك حامي مالي جهت ثبت اين مقاله نيازمنديم @Raminmousa
با عرض سلام به يك حامي مالي جهت ثبت اين مقاله نيازمنديم @Raminmousa