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 24 508 підписників, посідаючи 8 019 місце в категорії Освіта та 13 748 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 508 підписників.

За останніми даними від 04 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -101, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.50%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.21% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 594 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 541 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
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 05 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.

24 508

Підписники

+324 години

-97 днів

-10130 день

1 594

Перегляди допису

~ 54124 години

~ 66448 годин

6.50%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 508

#Chest Radiograph Pathology Categorization via Transfer Learning #Chapter13 @Machine_learn

24 508

#Scalable High Performance Image Registration Framework by Unsupervised Deep Feature Representations Learning #Chapter11 @Machine_learn

24 508

#Deformable MR Prostate Segmentation via Deep Feature Learning and Sparse Patch Matching #Chapter9 @Machine_learn

24 508

#Deep Learning Tissue Segmentation in Cardiac Histopathology Images #Chapter8 @Machine_learn

24 508

#Deep Voting and Structured Regression for Microscopy Image Analysis #Chapter7 @Machine_learn

24 508

#Deep Cascaded Networks for Sparsely Distributed Object Detection from Medical Images #Chapter6 @Machine_learn

24 508

#Automatic Interpretation of Carotid Intima–Media Thickness Videos Using Convolutional Neural Networks #Chapter5 @Machine_learn

24 508

#Multi-Instance Multi-Stage Deep Learning for Medical Image Recognition #Chapter4 @Machine_learn

24 508

#An Introduction to Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision #Chapter2 @Machine_learn

24 508

#An Introduction to Neural Networks and Deep Learning #Chapter1 @Machine_learn

24 508

#deep learning adaptive computation #book @Machine_learn

24 508

#learning predictive analytics with python #book #Machine_learn

24 508

#Datascience #MachineLearning #Artificialintelligence #Statistics

24 508

p.y.b: Here is a list of what I believe are the 10 Practical Steps for #DataScience: 1. Programming a. Python - https://lnkd.in/gGQ7cuv b. R - https://lnkd.in/giMGbph c. SQL - https://lnkd.in/gM8nMNP d. Command Line - https://lnkd.in/e3EQuis 2. Stats/Prob/Math a. Coursera's Statistics w/ R - https://lnkd.in/gGT9NEf b. edX's Probability - https://lnkd.in/gpUyC3P c. Khan Academy Linear Algebra - https://lnkd.in/gMshbX4 3. Data Viz a. Python Matplotlib- https://lnkd.in/gr3ifNt b. R ggplot2 - https://lnkd.in/eThJXNr 4. Data Manipulation a. Python Pandas - https://lnkd.in/g9kfpX4 b. R dplyr - https://lnkd.in/gAWusih 5. #MachineLearning a. Google Crash Course - https://lnkd.in/gSgkVcT b. Stanford Coursera - https://lnkd.in/g8ZG557 c. ISLR Book - https://lnkd.in/gk8GPZC 6. Experimental Design a. Udacity A/B Testing - https://lnkd.in/gCerh4f 7. Business Sense a. Metrics - https://lnkd.in/gZAG7bS 8. Communication a. Storytelling - https://lnkd.in/gwjxVUu 9. Profile Building a. GitHub - https://lnkd.in/g4r9naJ b. LinkedIn - https://lnkd.in/g-KHHEC c. Kaggle - https://lnkd.in/gBC77Hu d. DS Resume - https://lnkd.in/gU8WVAF 🏅 10. Job Search a. Daily Expert Tips & Advice - https://lnkd.in/g8z-xXD --- Hope this helps! 👍 Updated on my site - http://www.claoudml.co/

24 508

#Adrian_Rosebrock #deep_Learning #book @Machine_learn

24 508

#Reinforcement Learning Textbook - Sutton #book @Machine_learn

24 508

سلام از دوستان اگر کسی پایان نامش مرتبط با موضوع«بهبود استخراج قوانین انجمني با استفاده از روش های تکاملي» هستش لطفا جهت همکاری به این ایدی پیام بدن. با تشکر @mahdi7_7_7

24 508

#LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS - ICLR 2019 @Machine_learn

24 508

#deep learning and convolutional #book @Machine_learn

24 508

#deep learning adaptive comoutation #book @Machine_learn