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 24 502 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

1 541

Перегляди допису

~ 50024 години

~ 61348 годин

6.29%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 502

🔸 معرفی برترین کانالهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی ، پایتون و یادگیری ماشین ••➪📡 @Ai_Tv ••➪📡 @pythony ••➪📡 @Machine_learn ••➪📡 @HomeAI ••➪📡 @pythonchallenge ••➪📡 @Programming4all_0to100

24 502

Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging Github: https://github.com/yikaiw/CEN Dataset: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html Paper: https://arxiv.org/abs/2011.05005 @Machine_learn

24 502

📈 کارگاه داده کاوی (Data Mining: from data bricks to castles of information) 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه و جمعه 6 و 7 آذر و همچنین پنج شنبه و جمعه 13 و 14 آذر از ساعت ۱۰ الی ۱۶:۳۰ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید! ⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. ❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد. 🕙 مدت این دوره: 24 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

24 502

Experimental design for MRI by greedy policy search Github: https://github.com/Timsey/pg_mri Paper: https://arxiv.org/abs/2010.16262v1 @Machine_learn

24 502

Disentangling Latent Space for Unsupervised Semantic Face Editing Github: https://github.com/max-liu-112/STGAN-WO Paper: https://arxiv.org/abs/2011.02638 @Machine_learn

24 502

XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning | TensorFlow https://www.tensorflow.org/xla @Machine_learn

24 502

Data Ethics course: https://t.co/1vLF2rzuTd Deep Learning course: https://t.co/KgtHR2B9Vk Data Science blog: https://t.co/ZWYKPXufDW Diversity blog: https://t.co/cCuOAEtEAj NLP: https://t.co/zC31JsKLwz Talks: https://t.co/msa2Sh3UCI Medicine, AI, & Bias: https://t.co/w1yK7GP5i0 @Machine_learn

24 502

New Coral APIs and tools for AI at the edge https://blog.tensorflow.org/2020/11/new-coral-apis-and-tools-for-ai-at-edge.html @Machine_learn

24 502

Machine Learning Cheat Sheet Classical equations, diagrams and tricks in machine learning #ML #Cheat_Sheet @Machine_learn

24 502

با عرض سلام دوستانی که تمایل به مشارکت در کار پژوهشی به عنوان اسپانسر دارند می توانند به بنده جهت هماهنگی پیام بدهند. @Raminmousa

24 502

Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning #thesis @Machine_learn

24 502

Dealing with Imbalanced Data in Machine Learning https://www.kdnuggets.com/2020/10/imbalanced-data-machine-learning.html Code: https://github.com/mwitiderrick/imbalanced-data @Machine_learn

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @pythony 4⃣ @Programming4all_0to100

24 502

The Roadmap of Mathematics for Deep Learning @Machine_learn

24 502

Trajectory-wise Multiple Choice Learning for Generalization in Reinforcement Learning https://github.com/younggyoseo/trajectory_mcl @Machine_learn

24 502

📡 Athena is an open-source implementation of end-to-end speech processing engine Github: https://github.com/athena-team/athena Paper: https://arxiv.org/abs/2010.13991v1 @Machine_learn

24 502

Advanced YouTube Video Downloader using Python https://morioh.com/p/4e7657ecf335 Code: https://github.com/Spidy20/IPL_Score_Notifier @Machine_learn

24 502

New Approaches to Object Detection source code: https://github.com/Ximilar-com/xcenternet paper : https://arxiv.org/abs/1904.07850 https://towardsdatascience.com/new-approaches-to-object-detection-f5cbc925e00e join:@Machine_learn

24 502

How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System @Machine_learn

24 502

Management Science: The Legacy of the Past and Challenge of the Future #paper @Machine_learn