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 24 509 підписників, посідаючи 8 014 місце в категорії Освіта та 13 742 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 509 підписників.

За останніми даними від 06 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -100, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.04% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 548 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 500 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
  • 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 07 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.

24 509
Підписники
+124 години
+17 днів
-10030 день
Архів дописів
#advances_in_soft_computing_and_machine_learning_in_image_processing #book @Machine_learn

#fuzzy_system_engineering #paper @Machine_learn

#semantic_role_labelling #survey @Machine_learn

#machine_learning_in_action #book @Machine_learn

#information_retrival #book @Machine_learn

#a_knowledge_based_expert_system_for_medical_advice_privision #project_report @Machine_learn

#a_knowledge_based_expert_system_for_medical_advice_privision #project_report @Machine_learn
#a_knowledge_based_expert_system_for_medical_advice_privision #project_report @Machine_learn

#Natural_Language_Processing _(Almost)_from_Scratch #paper @Machine_learn

#deep_learning_for_visual_understanding #paper @Machine_learn

#Recurrent_Neural_Network #paper @Machine_learn

#deep_learning_activation_function #paper @Machine_learn

2-Backpropagation-Example-Matt-Mazur @Machine_learn

Implementation of Training Convolutional Neural Networks @Machine_learn

#lexicon_base_approach_for_sentiment_analysis #paper @Machine_learn

فایل فارسی در مورد اتوانکدر @Machine_learn

#Lexicon_base_methods_for_sentiment_analysis #paper @Machine_learn

#Lexicon_base_methods_for_sentiment_analysis #paper @Machine_learn
#Lexicon_base_methods_for_sentiment_analysis #paper @Machine_learn

#Neural_Episodic_Control #paper @Machine_learn

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ALEXNET 2012 #paper @Machine_learn

#Tensorflow_for_machine_ intelligence #book @Machine_learn