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 8 028 місце в категорії Освіта та 13 775 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 02 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -109, а за останні 24 години на 5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.29%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.04% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 541 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 03 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

-147 днів

-10930 день

1 541

Перегляди допису

~ 50024 години

~ 61348 годин

6.29%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 502

Applied Machine Learning with Python #book #ml Andrea Giussani (2020) @Machine_learn

24 502

PIFuHD: new state of the art high-quality 3D reconstruction of humans from a single image 🌐 github.com/facebookresearch/pifuhd 📝 arxiv.org/abs/2004.00452 📉 @Machine_learn

24 502

نسأل الله أن يتقبل منا ومنكم صالح الأعمال، عيدكم مبارك🤍. @Raminmousa

24 502

👶 BabyAI 1.1 ➡️@Machine_learn BabyAI is a platform used to study the sample efficiency of grounded language acquisitio Github: https://github.com/mila-iqia/babyai https://github.com/mila-iqia/babyai Paper: https://arxiv.org/abs/2007.12770v1 @ai_machinelearning_big_data

24 502

TensorFlow 2.3 is now officially released @Machine_learn https://blog.tensorflow.org/2020/07/whats-new-in-tensorflow-2-3.html

24 502

PyTorch 1.6.0 Release @Machine_learn https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.6.0

24 502

Deep Learning and the Game of Go #book #Dl @Machine_learn

24 502

Learning perturbation sets for robust machine learning ➡️@Machine_learn Git: https://locuslab.github.io/2020-07-20-perturbation/ Code: https://github.com/locuslab/perturbation_learning Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08450

24 502

Data Analysis A Model Comparison Approach to Regression, ANOVA, and Beyond Third Edition #book @Machine_learn

24 502

Private prediction methods: A systematic study by Facebook Research ➡️@Machine_learn https://ai.facebook.com/blog/private-prediction-methods-a-systematic-study/ Github: https://github.com/facebookresearch/private_prediction Paper: https://arxiv.org/pdf/2007.05089.pdf @ai_machinelearning_big_data

24 502

Learn Data Analysis with Python Lessons in Coding #book #python @Machine_learn

24 502

(Re)Discovering Protein Structure and Function Through Language Modeling @Machine_learn Blog: https://blog.einstein.ai/provis/ Paper: https://arxiv.org/abs/2006.15222 Code: https://github.com/salesforce/provis #DL #NLU #proteinmodelling #bio #biolearning #insilico

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ پایگاه داده و تنسورفلو: 1️⃣ @cvision 2️⃣ @SQL_Server ‏❯علم داده 1⃣ @mr_ie ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1️⃣ @pythony 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @Programming4all_0to100

24 502

Fast and Accurate Neural CRF Constituency Parsing @Machine_learn Github: https://github.com/yzhangcs/parser Paper: https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/560

24 502

📘 :Introduction To Graph Neural Network #book #Graph @Machine_learn

24 502

@Machine_learn Auto Rotate Images Using Deep Learning https://www.kdnuggets.com/2020/07/auto-rotate-images-deep-learning.html

24 502

Call For Chapter #Machine_learn @Machine_learn

24 502

Building Machine Learning Powered Applications Going from Idea to Product Emmanuel Ameisen #book #ML @Machine_learn

24 502

Jukebox: a new generative model for audio from OpenAI. @Machine_learn openai.com/blog/jukebox Article: cdn.openai.com/papers/jukebox.pdf Examples: https://jukebox.openai.com/ Code: https://github.com/openai/jukebox

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis 2️⃣ @python4finance 3⃣ @mr_ie ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1️⃣ @pythony 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @Programming4all_0to100