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 24 509 підписників, посідаючи 8 029 місце в категорії Освіта та 13 742 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 509 підписників.

За останніми даними від 28 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -144, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.91% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 623 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 468 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 29 червня, 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.

24 509
Підписники
-924 години
-317 днів
-14430 день
Архів дописів
با عرض سلام جایگاه ۲ از این مقاله باقی مونده و فردا سابمیت خواهد شد از دوستان کسی نیاز داشت به بنده اطلاع بدن..! @Machine_learn

🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations A new benchmark in class-unconditional image generation.
🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations A new benchmark in class-unconditional image generation. 🖥 Github: https://github.com/LTH14/rcg 📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet @Machine_learn

با عرض سلام این مقاله تا دو روز دیگه سابیمت میشه و ارکایوش هم تا ۱۵ روز دیگه چاد میشه. تنها دو‌جایگاه ازش باقی مونده...!

Data Mesh Delivering Data-Driven Value at Scale.pdf5.33 MB

photo content

فقط دو جايگاه از اين باقي مونده...!

با عرض سلام يكي از مقالات بنده جهت سابمیت در ژورنال http://www.journal-aprie.com/ اماده می باشد. جایگاه های ۲ و ۳ این مقاله خالی هستش دوستانی که نیاز دارن می تونن به بنده پیام بدن. @Raminmousa

photo content

photo content

photo content

photo content

قابل توجه كه مطالعات بسيار كمي تو اين حوزه انجام شده و ميشه گفت اين مدل جزو baseline هاي اين حوزه قرار ميگيره. دوستاني كه تو حوزه : سري ماني ، كريپتو، يادگيري عميق كار ميكنن مي تونن شركت كنن.

photo content

photo content

photo content