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
Bitvec: a proposed vector based on Hashrate and linguistic features for time-series forecasting of Bitcoin prices با عرض سلام
Bitvec: a proposed vector based on Hashrate and linguistic features for time-series forecasting of Bitcoin prices با عرض سلام جهت مشارکت در مقاله ی فوق دوستان می تونن با بنده در ارتباط باشن. اسامی ۲ تا ۵ جا هست و ژورنال مورد نظر هم : soft computing IEEE ایدی بنده جهت هماهنگی @Raminmousa @Raminmousa

با عرض سلام خيلي از دوستان سوالاتي در رابطه با شروع دوره هاي بنده رو داشتن. دورهاي بنده شامل دو بخش هستش پكيچ مقدماتي كه به مباحث پايتون و يادگيري ماشين پرداختم و كل پياده سازي ها در سطح پايين برنامه نويسي(بدون بسته ي نرم افزاري) نوشته شده اند. پكيچ دوم ٣٦ پروژه عملي هستش كه اين چندسال نوشتم و به صورت داكيومنت فارسي دراوردم. سوالي در رابطه با نحوه ي تهيه داشتين مي تونين به بنده پيام بدين. با تشكر @Raminmousa

Packt.Applied.Machine.Learning.and.High.Performance.pdf20.53 MB

photo content

با عرض سلام براي cite زدن به يك سري مقالاتمون نيازمند كمك دوستان هستيم ممنون ميشم از دوستاني كه ميتونن سايت بدن بهم پيام بدن

photo content

photo content

photo content

با عرض سلام بسياري از دوستان درخواست تخفيف دو پكيج رو داشتن، از اين رو تا فردا شب تخفيف ٧٠٪؜ گذاشتيم. دوستاني كه نياز دارن مي تونن به ايدي بنده مراجعه كنن @Raminmousa

photo content

photo content

عيدكم مبارك @Machine_learn

با عرض سلام تخفيف ٥٠٪؜ ويژه دو پكيچ كدنويسي و پروژه نويسي تا اخر شب. از میتدی تا پیشرفته. جهت تهیه به ايدي بنده پيام بدين . @Raminmousa

Apress.Applied.Recommender.Systems.with.Python.pdf12.30 MB

⚜️ OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-sol
⚜️ OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-solving result as feedback to improve the LLM's task-solving ability !git clone https://github.com/agiresearch/OpenAGI.git 🖥 Github: https://github.com/agiresearch/openagi ⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.04370.pdf ⭐️ Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1AjT6y7qLIMxcmHhUBG5IE1_5SnCPR57e?usp=share_link @Machine_learn

با عرض سلام موضوعاتی‌که برای‌مقالات به دوستان پیشنهاد میکنم رو در ادامه اوردم . #کریپتو_کارنسی ۱- ارائه رویکرد ترکیبی برای پیش بینی عدم نقدشوندگی‌کریپتوکارنسی(رگرسیونی/طبقه بندی) ۲-استفاده از اطلاعات تحلیل‌احساس و اطلاعات هش ریت در پیش بینی قیمت کریپتو کارنسی #ترافیک_شبکه ۳-استفاده از یادگیری فدرالی برای پیش بینی جریان بسته ۴-استفاده از رویکردهای همگن و غیر همگن fusion برای طبقه بندی ترافیک شبکه ۵- استفاده از رویکردهای complex valued neural net‌برای پیش بینی جریان بسته #تصویر و متن در کل میشه بالا ۱۰۰ پروژه در این حوزه تعریف کرد و بسته به دیتاهای متفاوت میشه از رویکردهای مبتنی بر fusion, transformer, capsule,.... استفاده کرد.

photo content

AW.Pandas.for.Everyone.Python.Data.Analysis.pdf75.05 MB

با عرض سلام دوستانی که نیاز به نگارش مقالات مشابه و ایده های جدید در حوزه ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستن می تونن با بنده در ارتباط باشن.

TM-Vector Else١.pdf1.79 MB