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 24 522 підписників, посідаючи 8 070 місце в категорії Освіта та 13 771 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 522 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -150, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.45%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.90% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 829 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 465 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
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 23 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.

24 522

Підписники

-524 години

-417 днів

-15030 день

1 829

Перегляди допису

~ 46524 години

~ 57948 годин

7.45%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 522

Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning 24 Apr 2025 · Minju Seo, Jinheon Baek, Seongyun Lee, Sung Ju Hwang · Paper: https://arxiv.org/pdf/2504.17192v2.pdf Code: https://github.com/going-doer/paper2code @Machine_learn

24 522

🤼 مسابقه‌ برنامه‌نویسی کوئرا در حوزه هوش‌مصنوعی با همکاری فدراسیون کشتی ایران 🎁 بیش از ۶۰ میلیون تومان جایزه نقدی و کلی هدایای جذاب دیگه… ✔️ فرصت استخدام ✔️ گواهینامه معتبر ✔️ فینال حضوری جذاب در کنار بزرگان کشتی ایران! 🌐 اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام رایگان: 🔗 https://quera.org/r/qpey6 ➖➖➖➖ #Quera‏

24 522

فقط نفر سوم از این مقاله باقی مونده....!

24 522

🎓Advanced Applications of Machine Learning in Bioinformatics 🗓Publish year: 2025 📎 Study thesis @Machine_learn

24 522

فقط ٣ روز تا سابميت اين مقاله باقي مونده...!

24 522

Repost from Papers

با عرض سلام دوستانی که مقاله در حوزه پزشکی نیاز داشتن. Comparative analysis on transfer learning model and optimizer for multimodal wound image classification نفرات ۳ و ۴ قابل اضافه شدن می باشند. 3: 400$ 4: 300$ زمان تقریبی سابمیت ۵ روز دیگر. Jouranl: Scientific Report @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

24 522

The 2025 AI Index Report 📚 Read @Machine_learn

24 522

Reinforcement Learning: An Overview 📚 Book @Machine_learn

24 522

فقط ٢ جايگاه از اين مقاله باقي مونده...!

24 522

Deliberation on Priors: Trustworthy Reasoning of Large Language Models on Knowledge Graphs 🖥 Github: https://github.com/reml-group/deliberation-on-priors 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2505.15210v1 @Machine_learn

24 522

Repost from Papers

24 522

Probability Cheatsheet @Machine_learn

24 522

Full PyTorch Implementation of Compressive Transformer 📚 Link @Machine_learn

24 522

DeepSeek-Coder DeepSeek Coder is composed of a series of code language models, each trained from scratch on 2T tokens, with a composition of 87% code and 13% natural language in both English and Chinese. We provide various sizes of the code model, ranging from 1B to 33B versions. Each model is pre-trained on project-level code corpus by employing a window size of 16K and an extra fill-in-the-blank task, to support project-level code completion and infilling. For coding capabilities, DeepSeek Coder achieves state-of-the-art performance among open-source code models on multiple programming languages and various benchmarks. Creator: Deepseek-AI Stars ⭐️: 15.6k Forked by: 1.5k Github Repo: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder @Machine_learn

24 522

Exercises in Machine Learning Download, read, and practice: arxiv.org/pdf/2206.13446 GitHub Repo: https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises @Machine_learn

24 522

Brownian Motion 📚 Book @Machine_learn

24 522

اين مقاله تا فردا شب زمان مونده....!

24 522

Repost from Papers

با عرض سلام ما به يك نفر با قبولي شرايط براي مقاله جديدمون در حوزه شناسايي عوامل استرس زا و جلوگيري از خودكشي نياز داريم. مقاله قبليمون https://t.me/Machine_learn/3406 جهت بررسي شرايط با ايدي بنده در ارتباط باشين @Raminmousa

24 522

Comprehensive Analysis of Random Forest and XGBoost Performance with SMOTE, ADASYN, and GNUS Under Varying Imbalance Levels. 📕 Paper: https://www.mdpi.com/2227-7080/13/3/88 🔥 Dataset: https://www.kaggle.com/code/rinichristy/customer-churn-prediction-2020 @Machine_learn

24 522

A New Efficient Hybrid Technique for Human Action Recognition Using 2D Conv-RBM and LSTM with Optimized Frame Selection 📕 Paper: https://www.mdpi.com/2227-7080/13/2/53 🔥 Datasets: KTH: https://www.csc.kth.se/cvap/actions/ UCF Sports: https://www.crcv.ucf.edu/research/data-sets/ucf-sports-action/ HMDB51: https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/ @Machine_learn