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

🔸لیستی از کانال‌های فعال در حوزه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAi علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis تحلیل داده و تصمیم‌گیری داده‌محور: 1️⃣ @Mr_IE یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @Koolac_Org 4⃣ @Programming4all_0to100

24 506

@Machine_learn NeRF: Neural Radiance Fields http://www.matthewtancik.com/nerf Tensorflow implementation: https://github.com/bmild/nerf Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08934v1

24 506

@Machine_learn The TensorFlow tutorials are written as Jupyter notebooks and run directly in Google Colab—a hosted notebook environment that requires no setup. FROM BEGINNERS TO EXPERTS * Source Codes * Videos * Libraries and extensions https://www.tensorflow.org/tutorials

24 506

@Machine_learn In a chord diagram (or radial network), entities are arranged radially as segments with their relationships visualised by arcs that connect them. The size of the segments illustrates the numerical proportions, whilst the size of the arc illustrates the significance of the relationships1. Chord diagrams are useful when trying to convey relationships between different entities, and they can be beautiful and eye-catching. https://github.com/shahinrostami/chord #python

24 506

@Machine_learn Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding Github: https://github.com/JonghwanMun/LGI4temporalgrounding Paper: https://arxiv.org/abs/2004.07514

24 506

@Machine_learn Machine Learning and Data Science free online courses to do in quarantine A. Beginner courses 1. Machine Learning 2. Machine Learning with Python B. Intermediate courses 3. Neural Networks and Deep Learning 4. Convolutional Neural Networks C. Advanced course 5. Advanced Machine Learning Specialization

24 506

@Machine_learn Regularizing Meta-Learning via Gradient Dropout Code: https://github.com/hytseng0509/DropGrad Paper: https://arxiv.org/abs/2004.05859

24 506

@Machine_learn PUBG Data Analysis https://youtu.be/sah4m-9Il7o

24 506

@Machine_learn Hidden Markov Model - Implemented from scratch https://zerowithdot.com/hidden-markov-model/

24 506

@Machine_learn Python Machine Learning Published by: John Wiley & Sons, Inc.

24 506

@Machine_learn Free course Deep Unsupervised Learning https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home

24 506

@Machine_learn TVR: A Large-Scale Dataset for Video-Subtitle Moment Retrieval Github: https://github.com/jayleicn/TVRetrieval PyTorch implementation : https://github.com/jayleicn/TVCaption Paper: https://arxiv.org/abs/2001.09099v1

24 506

Python Data Visualization Cookbook Second Edition @Machine_learn

24 506

@Machine_learn Deep unfolding network for image super-resolution Deep unfolding network inherits the flexibility of model-based methods to super-resolve blurry, noisy images for different scale factors via a single model, while maintaining the advantages of learning-based methods. Github: https://github.com/cszn/USRNet Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.10428.pdf

24 506

⚠️⚠️ANNOUNCEMENT⚠️⚠️ Learn machine Learning,AI,Data Science & more https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn music instruments https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Video Editing, photo Editing https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Programming Language https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Python https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn Ethical Hacking https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ Learn More & Develop your Mind https://t.me/joinchat/AAAAAFJoS2BjRz1pa-hdwQ

24 506

@Machine_learn Advancing Self-Supervised and Semi-Supervised Learning with SimCLR https://ai.googleblog.com/2020/04/advancing-self-supervised-and-semi.html Code and Pretrained-Models: https://github.com/google-research/simclr Papare: https://arxiv.org/abs/2002.05709

24 506

artificial_vision_language_processing_robotics@NetworkArtificial.pdf5.57 MB

24 506

🔸لیستی از کانال‌های فعال در حوزه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2️⃣ @AI_PYTHON 3️⃣ @HomeAi علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis تحلیل داده و تصمیم‌گیری داده‌محور: 1️⃣ @Mr_IE یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision هوش تجاری و پایگاه داده: 1⃣ @BIMining 2⃣ @sql_server آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @Programming4all_0to100

24 506

Artificial Vision and Language Processing for Robotics #vision #languageprocessing #python @Machine_learn

24 506

! pip install covid ‌ 🦠 @Machine_learn