Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 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 24 505 підписників, посідаючи 8 033 місце в категорії Освіта та 13 749 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 505 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -99, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.24% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 603 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 549 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 04 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.

24 505

Підписники

+224 години

-107 днів

-9930 день

1 603

Перегляди допису

~ 54924 години

~ 67448 годин

6.54%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 505

Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

24 505

Machine Learning for OpenCV A practical introduction to the world of machine learning and image processing using #OpenCV and #Python #book #ML @Machine_learn

24 505

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

24 505

Machine Learning Refined Foundations, Algorithms, and Applications JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS #book #ML @Machine_learn

24 505

@Machine_learn New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images: SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge. Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445 #GCPR2019 #Segmentation #CV

24 505

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

24 505

Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python #book #python #Scrapy @Machine_leaen

24 505

ensemble-machine-learning@netWorkArtificial #book @Machine_learn

24 505

@Machine_learn Wasserstein Robust Reinforcement Learning article:https://arxiv.org/abs/1907.13196v1 pdf: https://arxiv.org/pdf/1907.13196v1.pdf

24 505

hands-unsupervised-learning #book @Machine_learn

24 505

Machinelearning for text #book @Machine_learn

24 505

@Machine_learn #CapsuleNet #code Stacked Capsule Autoencoders http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.htm

24 505

@Machine_learn #code #paper Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding Article: https://arxiv.org/abs/1907.10949 GitHub: https://github.com/mpatacchiola/Y-AE

24 505

@Machine_learn #code #paper FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

24 505

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

24 505

Simple Deep Learning for Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data #By: The Lazy Programmer #book #DL @Machine_learn

24 505

@Machine_learn __________________________ How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/

24 505

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn

24 505

Sentiment Analysis by Capsules∗ #paper #DL #SA @Machine_learn