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 24 522 підписників, посідаючи 8 070 місце в категорії Освіта та 13 771 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 522 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -150, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.45%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.90% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 829 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 465 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
  • 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 23 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.

24 522
Підписники
-524 години
-417 днів
-15030 день
Архів дописів
🌟 PyTorch Cheatsheet Cheatsheet @Machine_learn
🌟 PyTorch Cheatsheet Cheatsheet @Machine_learn

تنها دو نفر براي اين مقاله باقي مونده....! @Raminmousa

Datasets Guide 📚 Guide @Machine_learn
Datasets Guide 📚 Guide @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام از اين مقاله نفرات ٤ و ٥ باقي مونده دوستاني كه مايل به همكاري هستن لطفا با بنده در ارتباط باشن. یکی از ابزارهای خوبی که بنده تونستم توسعه بدم ابزار Stock Ai می باشد. در این ابزار از ۳۶۰ اندیکاتور استفاده کردم. گزارشات back test این ابزار در ویدیو های زیر موجود می باشد. May 2024 : https://youtu.be/aSS99lynMFQ?si=QSk8VVKhLqO_2Qi3 July 2014: https://youtu.be/ThyZ0mZwsGk?si=FKPK7Hkz-mRx-752&t=209 @Raminmousa

Theory—Theoretical & Mathematical Foundations 📓 Book @Machine_learn
Theory—Theoretical & Mathematical Foundations 📓 Book @Machine_learn

SAE Match 📚 Paper @Machine_learn
SAE Match 📚 Paper @Machine_learn

Mathematics for Machine Learning 📚 Book @Machine_learn
Mathematics for Machine Learning 📚 Book @Machine_learn

الان وقتشه شروع کنی... 🚩 بوتکمپ تخصصی هوش‌مصنوعی 🔘 دوره‌ فشرده‌ آماده‌سازی برای ورود به بازارکار ✨ آموزش تخصصی، کاربردی و ت
الان وقتشه شروع کنی... 🚩 بوتکمپ تخصصی هوش‌مصنوعی 🔘 دوره‌ فشرده‌ آماده‌سازی برای ورود به بازارکار ✨ آموزش تخصصی، کاربردی و تجربه نزدیک به صنعت! ✔️ اساتید مجرب و فعال در حوزه هوش‌مصنوعی ✔️ کار گروهی و شبکه‌سازی‎ ✔️ تمرین و پروژه هدفمند ✔️ منتورینگ اختصاصی ❗️ظرفیت محدود ❗️ فرصت ثبت‌نام فقط تا ۱ اردیبهشت ماه 💳 پرداخت قسطی 🌐 فرم ثبت‌نام: 🔗 https://quera.org/r/7k47n 〰️〰️〰️〰️〰️ #Quera #QBC9

https://arxiv.org/pdf/2504.10452 Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for
https://arxiv.org/pdf/2504.10452 Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis New Paper Ramin Mousa Hadis Taherinia Khabiba Abdiyeva Amir Ali Bengari Mohammadmahdi Vahediahmar @Machine_learn

با عرض سلام در ادامه ی کار تحقیقاتی یک مقاله مروری در حوزه پاتولوژی رو شروع کردیم. دوستانی که مایل هستن نفر۲ این موضوع رو می تونن شرکت کنن. Journal: scientific reports https://www.nature.com/srep/ Price: 2: ٢٥ میلیون توضیحات کامل و نحوه نگارش هر بخش رو خودم کمک میکنم. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

Repost from Github LLMs
SeedLM: Compressing LLM Weights into Seeds of Pseudo-Random Generators 📚 Read @LLM_learning
SeedLM: Compressing LLM Weights into Seeds of Pseudo-Random Generators 📚 Read @LLM_learning

Artificial Intelligence Index Report 2025 📚 Report @Machine_learn
Artificial Intelligence Index Report 2025 📚 Report @Machine_learn

Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges Paper: https://arxiv.org/pdf/2503.21460v1.pd
Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges Paper: https://arxiv.org/pdf/2503.21460v1.pdf Code: https://github.com/luo-junyu/awesome-agent-papers @Machine_learn

Compute Forecast 📚 Read @Machine_learn
Compute Forecast 📚 Read @Machine_learn

شنبه شروع اين پروژه مي باشد. دوستاني كه مايل هستند نفر دوم از اين مقاله باقي موند است. @Raminmousa

eswa127077.pdf1.87 MB

eswa127077.pdf1.87 MB

شنبه شروع اين پروژه مي باشد. دوستاني كه مايل هستند نفر دوم از اين مقاله باقي موند است. @Raminmousa

📃 Advances and Mechanisms of RNA–Ligand Interaction Predictions 📎 Study the paper @Machine_learn
📃 Advances and Mechanisms of RNA–Ligand Interaction Predictions 📎 Study the paper @Machine_learn