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 24 499 підписників, посідаючи 8 036 місце в категорії Освіта та 13 785 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 01 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -127, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.47%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.04% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 829 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 02 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
-524 години
-207 днів
-12730 день
Архів дописів
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide Learn to train and deploy neural network models in Python David Julian #Book #PyTorch @Machine_learn

با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.

Real‑time monitoring of traffic parameters #Paper #2021 @Machine_learn

An improved YOLO-based road traffic monitoring system #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Road Traffic Condition Monitoring using Deep Learning #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Traffic Monitoring using an Object Detection Framework with Limited Dataset #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Deep Learning for Network Traffic Monitoring and Analysis (NTMA): A Survey #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

Artificial Intelligence Enabled Traffic Monitoring System #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn

تخفیف 50% دو روزه ی پکیچ، برای تهیه به ایدی بنده پیام بدین @Raminmousa

A novel ensemble deep learning model with dynamic error correction and multi-objective ensemble pruning for time series forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

CoBiD-net: a tailored deep learning ensemble model for time series forecasting of covid-19 #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Multi-Time Resolution Ensemble LSTMs for Enhanced Feature Extraction in High-Rate Time Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

An Actor-Critic Ensemble Aggregation Model for Time-Series Forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

AI in Healthcare: Time-Series Forecasting Using Statistical, Neural, and Ensemble Architectures #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

DERN: Deep Ensemble Learning Model for Shortand Long-Term Prediction of Baltic Dry Index #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Ensemble Deep Learning Models for Forecasting Cryptocurrency Time-Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn

Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation Github: https://github.com/hongje/hmmn Paper: https://arxi
Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation Github: https://github.com/hongje/hmmn Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11404v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2016 @Machine_learn

Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn #book #python #XGBoost @Machine_learn

Machine learning books and papers - Статистика та аналітика Telegram каналу @machine_learn