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 24 518 підписників, посідаючи 8 056 місце в категорії Освіта та 13 757 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 518 підписників.

За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -165, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.78%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.90% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 663 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 465 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 25 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.

24 518

Підписники

-324 години

-477 днів

-16530 день

1 663

Перегляди допису

~ 46524 години

~ 57948 годин

6.78%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 518

نفرات ۲ و ۳ مربوط به GAN پر شد...! دوستانی که تمایل دارن به بنده مراجعه کنند @Raminmousa

24 518

Rewarding the Unlikely: Lifting GRPO Beyond Distribution Sharpening 📚 Read @Machine_learn

24 518

یکی از نفرات GAN پر شد...! دوستانی که تمایل دارن به بنده مراجعه کنند @Raminmousa

24 518

Repost from Papers

با عرض سلام دو موضوع رو می خواهیم به صورت گروهی ادامه بدیم. - survey on GAN methods for time series data generation - survey on highlights the advantages of foundation in new learning methods for time series data این دو مقاله به صورت جلسه ای برگزار میشه و هر هفته ۱.۵ ساعت تدریس رو خواهم داشت برای کسانی که می خوان شرکت کنند. هر مقاله ۶ نفر خواهد داشت و هزینه هر نفر ۲۰۰$ خواهد بود. دوستانی که اولین مقالشون و یا میخوان داخل این مقالات شرکت کنند به ایدی بنده مراجعه کنند. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

24 518

LINEAR ALGEBRA Jim Hefferon Fourth edition 📚 Read @Machine_learn

24 518

Article Title: s3: You Don't Need That Much Data to Train a Search Agent via RL PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2505.14146v1.pdf GitHub: • https://github.com/pat-jj/s3 Datasets: • Natural Questions • TriviaQA • HotpotQA • MedQA • PubMedQA ================================== @Machine_learn

24 518

Good papers Solving Video Inverse Problems Using Image Diffusion Models Deep Random Features for Scalable Interpolation of Spatiotemporal Data Century: A Framework and Dataset for Evaluating Ethical Contextualisation of Sensitive Images No Training, No Problem: Rethinking Classifier-Free Guidance for Diffusion Models Rare-to-Frequent: Unlocking Compositional Generation Power of Diffusion Models on Rare Concepts with LLM Guidance How much is a noisy image worth? Data Scaling Laws for Ambient Diffusion A Decade’s Battle on Dataset Bias: Are We There Yet? HD-Painter: High-Resolution and Prompt-Faithful Text-Guided Image Inpainting with Diffusion Models @Machine_learn

24 518

Forecasting: Principles and Practice 📚 Book @Machine_learn

24 518

Article Title: Uncertainty Quantification for Language Models: A Suite of Black-Box, White-Box, LLM Judge, and Ensemble Scorers PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2504.19254v2.pdf GitHub: • https://github.com/cvs-health/uqlm Datasets: • GSM8K • SVAMP • PopQA @Machine_learn

24 518

Repost from Machine learning books and papers

با عرض سلام تخفیف ۵۰٪ دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که شامل ۳۶ پروژه عملی در بحث پردازش تصویر و پردازش متن می باشند رو در نظر گرفتیم. دوستانی که نیاز به این دو پک دارند می تونن به بنده پیام بدن. ۱ ماه مشاوره ریکان راجع به این پروژه ها هم خواهیم داشت. @Raminmousa

24 518

Repost from Github LLMs

Owen 3 release 📖 Blog @LLM_learning

24 518

Repost from Papers

با عرض سلام برای یکی از کارهامون در Transfer learning based مدل ها و طبقه بندی تصاویر پزشکی نیازمند co-author هستیم . جهت هماهنگی با ایدی بنده در ارتباط باشین @Raminmousa

24 518

COUNTING THE NUMBER OF Zp-AND Fp[t]-FIXED POINTS OF A DISCRETE DYNAMICAL SYSTEM WITH APPLICATIONS FROM ARITHMETIC STATISTICS 📚 Read @Machine_learn

24 518

A Tutorial on Meta-Reinforcement Learning 📚 Read @Machine_learn

24 518

MuLoCo: Muon is a practical inner optimizer for DiLoCo 📚 Read @Machine_learn

24 518

System Card: Claude Opus 4 & Claude Sonnet 4 📚 Book @Machine_learn

24 518

TabSTAR: A Foundation Tabular Model With Semantically Target-Aware Representations 📚 Paper @Machine_learn

24 518

Repost from N/a

با عرض سلام براي ٣ مقاله در مرحله سابميت مي تونيم سايت بزنيم. Image classification NLP Stock market @Raminmousa @Machine_learn https://t.me/papercite

24 518

Repost from N/a

با عرض سلام براي ٣ مقاله در مرحله سابميت مي تونيم سابت بزنيم. Image classification NLP Stock market @Raminmousa @Machine_learn https://t.me/papercite

24 518