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 24 509 підписників, посідаючи 8 029 місце в категорії Освіта та 13 742 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 509 підписників.
За останніми даними від 28 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -144, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.91% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 623 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 468 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 29 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.
24 509
Підписники
-924 години
-317 днів
-14430 день
Архів дописів
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
3⃣ @HomeAI
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ منابع برنامهنویسی :
1⃣@pythony
❯ علم داده :
1️⃣ @DataSciSchool
2⃣ @DataPlusScience
❯ تنسورفلو :
1⃣ @cvision
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @Programming4all_0to100
2⃣ @raspberry_python
سلام تا امشب این جایگاه ها روداریم از دوستان کسی خواست بهم اطلاع بده...!
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds is a significant problem in several applications, such as autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios, which has become a research hot spot. In this paper, we presented a deep learning strategy for 3D object classification in augmented reality. The proposed approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM networks learn longer dependencies well, but due to the number of gates, it takes longer to train; on the other hand, GRU networks have a weaker performance than LSTM, but their training speed is much higher than GRU, which is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach used the combination of speed and accuracy of these two networks. The proposed approach achieved an accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural terrain, high vegetation, low vegetation, buildings, hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional machine learning approaches could achieve a maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds
is a significant problem in several applications, such as
autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios,
which has become a research hot spot. In this
paper, we presented a deep learning strategy for 3D object
classification in augmented reality. The proposed
approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM
networks learn longer dependencies well, but due to the
number of gates, it takes longer to train; on the other hand,
GRU networks have a weaker performance than LSTM,
but their training speed is much higher than GRU, which
is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach
used the combination of speed and accuracy of
these two networks. The proposed approach achieved an
accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which
includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural
terrain, high vegetation, low vegetation, buildings,
hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional
machine learning approaches could achieve a
maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal:https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
با عرض سلام
مقاله ي جديد بنده اماده ارسال هستش نويسنده اول خودم هستم.
Title:
Classifying Object into Virtual Reality Environment Using Recurrent Neural Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
journal: Information and Computation: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
دوستاني كه نياز دارن جايگاه ٢ تا ٤
خاليه، به بنده اطلاع بدن
@Raminmousa
با عرض سلام تخفيف ٧٠٪ دو پكيج يادگيري ماشين و عميق, براي كساني كه نتونستن تهيه كنند رو تا شب در نظر گرفتيم كسايي كه نياز دارن ميتونن به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ تنسورفلو :
1⃣ @cvision
❯ علم داده :
1️⃣ @DataSciSchool
2⃣ @DataPlusScience
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @Programming4all_0to100
2⃣ @raspberry_python
