Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Machine learning books and papers
Відкрити в Telegram
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
Показати більше📈 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 24 517 підписників, посідаючи 8 056 місце в категорії Освіта та 13 757 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 517 підписників.
За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -165, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.78%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.90% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 663 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 465 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 25 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.
24 517
Підписники
-324 години
-477 днів
-16530 день
Архів дописів
در پروژه MedicalRec ما نياز به يه نفر جهت مشاركت داريم(جايگاه ٧)
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
🔸 7- 200$❌
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
🧠🧠🧠🧠🧠
@Raminmousa
Foundations of Geometry. DAVID HILBERT, PH. D.
📚 Book
@Machine_learn
⭐️ Fast Think-on-Graph: Wider, Deeper and Faster Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph
🖥 Github: https://github.com/dosonleung/fasttog
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2501.14300v1
@Machine_learn
در این پروژه امکان اموزش کامل کد نویسی مدل هم برای کسانی که مشارکت میکنن فراهم
Repost from Papers
با عرض سلام پروژه MedicalRec تنها نفر ٤ ام باقي مونده و امشب استارت کار میباشد.
🫥🫥🫥🫥
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
🔹 2- 600$❌
🔺 3- 500$❌
💠 4- 400$✅
🔺 5- 300$▫️
🔹 6- 200$❌
🔸 7- 200$❌
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
🧠🧠🧠🧠🧠
@Raminmousa
📄A Survey of Genetic Programming Applications in Modern Biological Research
📎 Study the paper
@Machine_learn
Free access to our secret channels ✅
📚 Free Data Science Books
👨💻 Programming Handwritten Notes
🎁 Python Free Courses
🤖 Learn AI with ChatGPT
🏆 Data Science Projects
👩🎓 Coding Projects
💝 Free Coding Certified Courses
💪 Quiz and Job Opportunities
And Many More......
✅ Join now : https://t.me/machinelearning_deeplearning
✅ Data Science & AI Jobs
Join fast before I delete the link ❤️
📄 Deep Generative Models for Therapeutic Peptide Discovery: A Comprehensive Review
📎 Study the paper
@Machine_learn
Click-Calib: A Robust Extrinsic Calibration Method for Surround-View Systems
Surround-View System (SVS) is an essential component in Advanced Driver Assistance System (ADAS) and requires precise calibrations.
Paper: https://arxiv.org/pdf/2501.01557v2.pdf
Code: https://github.com/lwangvaleo/click_calib
Dataset: WoodScape
@Machine_learn
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/codeprogrammer
Lots of math for CS & ML. Looks pretty interesting.
📚 Book
@Machine_learn
با عرض سلام پروژه MedicalRec تنها نفر ٤ ام باقي مونده
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.
Project Title: MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining
Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Impact factor: 20.8
🔹 2- 600$❌
🔺 3- 500$❌
💠 4- 400$✅
🔺 5- 300$▫️
🔹 6- 200$❌
🔸 7- 200$❌
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
تنها نفرات ۴ و ۵ باقی مانده....!
@Raminmousa
Physics IQ Benchmark: Do generative video models learn physical principles from watching videos
Book
@Machine_learn
📃 Demystifying the black box: A survey on explainable artificial intelligence (XAI) in bioinformatics
📎 Study the paper
@Machine_learn
