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 24 515 підписників, посідаючи 8 015 місце в категорії Освіта та 13 708 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 515 підписників.
За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -150, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.33%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.73% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 551 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 424 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 28 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.
24 515
Підписники
+224 години
-247 днів
-15030 день
Архів дописів
با عرض سلام هر دو پکیج تدریسی(یادگیری ماشین و یادگیری عمیق) به همراه ۳۶ پروژه عملی با داکیومنت تخفیف ۵۰٪ خورده. دوستانی که نیاز دارند به ایده بنده پیام بدن.
@Machine_learn
با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد
1: introduction to machine learning
2: Regression (linear and non-linear)
3: Tensorflow introduction
4: Tensorflow computaion graph
5: Tensorflow optimizer and loss function
6: Tensorflow linear and non linear regression
7: logistic regression
8: Tensorflow regression
___________
9: introduction to traditional machine learning
*10: knn and desicion tree
*11: desicion tree and Naive bayes
*12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation
*13: k-means
*14: Guassion Mixture Model(GMM)
*15: implementation K-means and GMM
_
16: introduction to Artificial Neural Network
17: Multi-level Neural Network
18: Introduction to Convolution Neural Network
19: Tensorflow Multi-level Neural Network
20:Tensorflow CNN
21:CNN image clasaification
22: Cnn text clasaification
23: Recurrent Neural Network(RNN)
جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین
@Raminmousa
🔹 دومین جایزه سالانهی هوش مصنوعی ایران(iAAA) با همکاری بنیاد ملی نخبگان و 600 میلیون تومان جایزه
⏰ بیش از ۱۲۰ساعت آموزش:
⬅️ مبانی و مقدمات
⬅️ پایتون
⬅️ ماشین لرنینگ
⬅️ دیپ لرنینگ
⬅️ شبکههای عصبی
⬅️ گیت
⬅️ حل تمرین و رفع اشکال
همراه با اعطای:
🎖 گواهینامه با اعتبار وزارت علوم
🎖 امتیاز نخبگانی
🎖 سرمایهگذاری روی تیمها
🎖 کارآموزی و استخدام
💎 با آموزش اساتید، محققان و دانش آموختگان دانشگاههای شریف، شهید بهشتی و مراکز تحقیقاتی آمریکا
💢👈 همین حالا ثبت نام کنید 👉 💢
☎️شماره تماس: ۹۱۰۶۵۱۶۰_۰۲۱
🟣جایزه سالانه هوش مصنوعی ایران (iAAA)|
🆔@iaaa_ai
با عرض سلام اخرین سری از تخفیف ۵۰٪ از پکیچ های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستش دوستانی که نیاز دارن با بنده در ارتباط باشند.
@Raminmousa
با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد
1: introduction to machine learning
2: Regression (linear and non-linear)
3: Tensorflow introduction
4: Tensorflow computaion graph
5: Tensorflow optimizer and loss function
6: Tensorflow linear and non linear regression
7: logistic regression
8: Tensorflow regression
___________
9: introduction to traditional machine learning
*10: knn and desicion tree
*11: desicion tree and Naive bayes
*12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation
*13: k-means
*14: Guassion Mixture Model(GMM)
*15: implementation K-means and GMM
_
16: introduction to Artificial Neural Network
17: Multi-level Neural Network
18: Introduction to Convolution Neural Network
19: Tensorflow Multi-level Neural Network
20:Tensorflow CNN
21:CNN image clasaification
22: Cnn text clasaification
23: Recurrent Neural Network(RNN)
جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین
@Raminmousa
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
3⃣ @MrArtificialintelligence
4⃣ @Ai_NewsTv
❯ علم داده :
1️⃣ @DataPlusScience
❯ یادگیری ماشین :
1️⃣@Machine_learn
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @raspberry_python
2⃣ @Python4all_pro
❯ منابع و کتابهای پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین :
1⃣ @programmingPDF
Repost from Machine learning books and papers
با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد
1: introduction to machine learning
2: Regression (linear and non-linear)
3: Tensorflow introduction
4: Tensorflow computaion graph
5: Tensorflow optimizer and loss function
6: Tensorflow linear and non linear regression
7: logistic regression
8: Tensorflow regression
___________
9: introduction to traditional machine learning
*10: knn and desicion tree
*11: desicion tree and Naive bayes
*12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation
*13: k-means
*14: Guassion Mixture Model(GMM)
*15: implementation K-means and GMM
_
16: introduction to Artificial Neural Network
17: Multi-level Neural Network
18: Introduction to Convolution Neural Network
19: Tensorflow Multi-level Neural Network
20:Tensorflow CNN
21:CNN image clasaification
22: Cnn text clasaification
23: Recurrent Neural Network(RNN)
جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین
@Raminmousa
Machine_Learning_For_Financial_Risk_Management_With_Python_Algorithms.pdf3.59 MB
