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 24 506 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 24 506 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.

24 506

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

24 506

Python® Machine Learning #book #Python @Machine_learn

24 506

Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective #book #ML @Machine_learn

24 506

@Machine_learn Global explanations for discovering bias in data Github: https://github.com/agamiko/gebi Code: https://github.com/AgaMiko/GEBI/blob/master/notebooks/GEBI.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/2005.02269v1

24 506

deep learning in computer vision #book #DL @Machine_learn

24 506

@Machine_learn https://glitch.com/edit/#!/tm-wizard?path=README.md%3A1%3A0

24 506

Watsapp: +989333900804 ID: @Machine_learn

24 506

@Machine_learn The Best Deep Learning Papers from the ICLR 2020 Conference https://neptune.ai/blog/iclr-2020-deep-learning

24 506

@Machine_learn BASNet was already great for salient object detection and background removal. Repo: https://github.com/NathanUA/U-2-Net

24 506

@Machine_learn Reinforcement Learning with Augmented Data https://mishalaskin.github.io/rad Code: https://github.com/MishaLaskin/rad Paper: https://arxiv.org/abs/2004.14990

24 506

@Machine_learn Combinatorial 3D Shape Generation via Sequential Assembly https://arxiv.org/pdf/2004.07414.pdf https://arxiv.org/abs/2004.07414

24 506

@Machine_learn TFRT: A new TensorFlow runtime https://blog.tensorflow.org/2020/04/tfrt-new-tensorflow-runtime.html

24 506

Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019) #Book #NLP #Speech_Recognition @Machine_learn

24 506

Adversarial Latent Autoencoders (ALAE) not only generate 1024x1024 images with StyleGAN’s quality but also allow to manipulate real-world images in a feed-forward manner. Your move, StyleGAN team! paper: arxiv.org/abs/2004.04467 code: github.com/podgorskiy/ALAE @Machine_learn

24 506

پرسش و پاسخ در گروه MODERN COGITATION جلسه پنجم:پرسش وپاسخ : دکتر تقی کیمیایی اسدی _ متخصص مغز و اعصاب، فوق تخصص طب تشخیص الکترونیکی، استاد سابق دانشگاه، نویسنده و مترجم زمان :دوشنبه ۱۳۹۹/۲/۸ساعت ۲۱:۳۰ به وقت تهران #مکان_برگزاری: MODERN COGITATION https://t.me/joinchat/K-cfnlS607OEYYMHJL3KgA آرشیو سخنرانی‌ها و کنفرانس‌‌ها: @MODERN_COGITATION

24 506

Reinforcement Learning and Optimal Control by #book #RL @Machine_learn

24 506

@Machine_learn A Gentle Introduction to the Fbeta-Measure for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/fbeta-measure-for-machine-learning/

24 506

Training with quantization noise for extreme model compression @Machine_learn https://ai.facebook.com/blog/training-with-quantization-noise-for-extreme-model-compression/ Paper: https://arxiv.org/abs/2004.07320 GitHub: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/quant_noise

24 506

Python Artificial Intelligence Projects for Beginners #python #book #AI @Machine_learn

24 506

#شهر_رمضان