uk
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

📈 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
Архів дописів
#Deep Learning and Data Labeling #book @Machine_learn

PythonNotesForProfessionals.pdf5.34 MB

photo content

#Learning scientific with python #paper #Machine_learn

#Dream Formulations and Deep Neural Networks #paper #Machine_learn

#A Learning-Based Hierarchical Model for Vessel Segmentation by #Richard Socher #thesis @Machine_learn

#DeepLearning #Video #Tensorflow #Tutorial —------------------------------------------------ @Machine_learn

#machine_learning_2016 #book @Machine_learn

#data_mining #book @Machine_learn

#text_data_managment_and_analysis #book @Machine_learn

#data_security_in_mobile_cloud #book @Machine_learn

#data_mining_in_large_databases #book @Machine_learn

#machinelearning #python #tensorflow #logestic_regression #linear_regression @machine_learn

#Recurrent Neural Network Approach to Computation of Generalized Inverses #Predrag S. Stanimirovi´c #slide @Machine_learn

#An Introduction to Convolutional Neural Networks #paper @Machine_learn

#Convolutional neural networks #Jianxin Wu #book @Machine_learn

#learning generative adversarial networks #book @Machine_learn

#learning generative adversarial networks #book @Machine_learn
#learning generative adversarial networks #book @Machine_learn

#The effectiveness of data augmentation #book @Machine_learn