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 24 502 підписників, посідаючи 8 036 місце в категорії Освіта та 13 785 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 01 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -127, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.47%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.04% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 829 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 02 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

-207 днів

-12730 день

1 829

Перегляди допису

~ 50024 години

~ 61348 годин

7.47%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 504

Machine Learning for Computer Architecture http://ai.googleblog.com/2021/02/machine-learning-for-computer.html @Machine_learn

24 504

Practices of the Python Pro #book #python @Machine_learn

24 504

WeNet open source, production first and production ready end-to-end (E2E) speech recognition toolkit Github: https://github.com/mobvoi/wenet Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01547v1 Tutorial: https://github.com/mobvoi/wenet/blob/main/docs/tutorial.md @Machine_learn

24 504

Open Datasets for Research During last week there were several news about newly open datasets for researchers. 1. Twitter opened “full history of public conversation” for academics (specifically, for academics): https://www.theverge.com/2021/1/26/22250203/twitter-academic-research-public-tweet-archive-free-access We can happily conduct researches about social networks graphs, users behavior and fake news (especially fake news🙃) without fighting with Twitter API. 2. Papers with code are now also Papers with Datasets: https://www.paperswithcode.com/datasets Not for only NLP, but for all fields structured for easy search and download. @Machine_learn

24 504

Feature Engineering for Machine Learning Principles and Techniques for Data Scientists #book @Machine_learn

24 504

Adaptive Checkpoint Adjoint Method for Gradient Estimation in Neural ODE #paper @Machine_learn

24 504

#Pandas #python @Machine_learn

24 504

Evaluating Design Trade-offs in Visual Model-Based Reinforcement Learning http://ai.googleblog.com/2021/02/evaluating-design-trade-offs-in-visual.html @Machin_learn

24 504

Improving Mobile App Accessibility with Icon Detection http://ai.googleblog.com/2021/01/improving-mobile-app-accessibility-with.html @Machine_learn

24 504

TIN: Transferable Interactiveness Network Github: https://github.com/DirtyHarryLYL/Transferable-Interactiveness-Network HOI-Learning-List: https://github.com/DirtyHarryLYL/HOI-Learning-List Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10292v1 @Machine_learn

24 504

🔸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 2⃣ @cvision ‏❯ علم داده: 1⃣ @mr_ie ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythony 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @Programming4all_0to100

24 504

Stabilizing Live Speech Translation in Google Translate http://ai.googleblog.com/2021/01/stabilizing-live-speech-translation-in.html @Machine_learn

24 504

Self-Adaptive Training Github: https://github.com/LayneH/self-adaptive-training Paper: https://arxiv.org/abs/2101.08732v1 @Machine_learn

24 504

سلام از دوستان كسي هست كه به #رايانش_تكاملي مسلط باشه ممنون ميشم بهم پيام بده @Raminmousa

24 504

A Visual Intro to NumPy and Data Representation . Link : https://jalammar.github.io/visual-numpy/ @Machine_learn

24 504

👉Lecture Notes for Linear Algebra Featuring Python . GitHub link : https://github.com/MacroAnalyst/Linear_Algebra_With_Python @Machine_learn

24 504

🔥 Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml Github: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml Paper: https://arxiv.org/abs/2101.05108v1 Documentation: https://fastmachinelearning.org/hls4ml/ @Machine_learn

24 504

Alex_Thomas_Natural_Language_Processing_with_Spark_NLP_Learn.pdf #book #NLP @Machine_learn

24 504

Superpixel-based Refinement for Object Proposal Generation Github: https://github.com/chwilms/superpixelRefinement Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04574v1 @Machine_learn

24 504

Gender recognition in the wild: a robustness evaluation over corrupted images Github: https://github.com/MiviaLab/GenderRecognitionFramework Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s12652-020-02750-0 @Machine_lear