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 24 502 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 24 502 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.
24 502
Підписники
+524 години
-147 днів
-10930 день
Архів дописів
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
@Machine_learn
OpenCV Sudoku Solver and OCR
https://www.pyimagesearch.com/2020/08/10/opencv-sudoku-solver-and-ocr/
@Machine_learn
کانال صنایع و مدیریت qie با همکاری شرکت داده کاوی ترامین برگزار میکند:
💻 دوره آنـــلاین داده کاوی
(Data Mining)
🌟 با ارایه گواهینامه
🔬 آموزش با مطالعات موردی واقعی و پروژه
✅ مناسب برای تمام رشتههای مهندسی، مدیریت و علوم پایه
🚧 در خــــانه بمانید و آمـــــوزش ببینید.
🔗 جزئیات، مشــاوره رایگان و کسب اطلاعات بیشتر:
🤳 @qie_admin
📲 09226072331
📲 09360017325
A DomainSpecific Supercomputer for Training Deep Neural Networks
#paper
@Machine_learn
Using Flask to optimize performance with Mask R-CNN segmentation(with source code)
https://medium.com/medialesson/using-flask-to-optimize-performance-with-mask-r-cnn-segmentation-39752f153029
@Machine_learn
How to Build a Custom YOLOv4 Object Detector using TensorFlow
@Machine_learn
https://morioh.com/p/f9702a8223b2
CODE: https://github.com/theAIGuysCode/tensorflow-yolov4-tflite
COALESCE framework
#paper
@Machine_learn
https://arxiv.org/pdf/2008.01936.pdf
Neural Networks: A Visual Introduction for Beginners by Michael Taylor
#book
@Machine_learn
Data Analytics
Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
#book
@Machine_learn
Israeli Geometric Deep Learning Workshop
Many cool presentations at the recent DGL workshop, including Yaron Lipman, Gal Chechik, Gal Chechik, and many other experienced people in this field. The video is on YouTube.
@Machine_learn
Netflix’s Polynote is a New Open Source Framework to Build Better Data Science Notebooks
https://www.kdnuggets.com/2020/08/netflix-polynote-open-source-framework-better-data-science-notebooks.html
Project page: https://polynote.org/
Github: https://github.com/polynote/polynote
@Machine_learn
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ علم داده
1⃣ @mr_ie
❯ تنسورفلو
1⃣ @cvision
❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی :
1️⃣ @pythony
2⃣ @pythonchallenge
3⃣ @Programming4all_0to100
Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python - 2020 #python #DL #tensorflow
@Machine_learn
Tonic deep reinforcement learning library #Rl
@Machine_learn
https://github.com/fabiopardo/tonic
A survey on generative adversarial networks and their variants methods
#GAN
#paper
#survey
@Machine_learn
How to Use XGBoost for Time Series Forecasting
https://machinelearningmastery.com/xgboost-for-time-series-forecasting/
@Machine_learn
AI-based Surveying the Impact of Environmental, Climatic, Economic and Demographic Conditions on the Pandemic Outbreak Rate of COVID-19
May 2020
DOI: 10.13140/RG.2.2.22571.87842/1
License: CC BY-NC-ND 4.0
Project: AI-based Surveying the Impact of Environmental, Climatic, Economic and Demographic Conditions on the Epidemic Outbreak Rate of Covid-19
Ramin MousaMehryar MajdMehryar MajdArsalan Mousazadeh
https://www.researchgate.net/publication/343303838_AI-based_Surveying_the_Impact_of_Environmental_Climatic_Economic_and_Demographic_Conditions_on_the_Pandemic_Outbreak_Rate_of_COVID-19/stats
Ramin:@Raminmousa
Arsalan: @arsalan_m
Object Detection with RetinaNet
@Machine_learn
https://keras.io/examples/vision/retinanet/
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ علم داده
1⃣ @python4finance
❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی :
1️⃣ @pythony
2⃣ @pythonchallenge
3⃣ @Programming4all_0to100
Whole-Body Human Pose Estimation in the Wild
@Machine_learn
Github: https://github.com/jin-s13/COCO-WholeBody
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.11858v1
Dataset: https://cocodataset.org/#keypoints-2017
