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

Learning Automata Based Sentiment Analysis for Recommender System on Cloud #Paper #SA @Machine_learn

24 502

@Machine_learn 8 Top Books on Data Cleaning and Feature Engineering https://machinelearningmastery.com/books-on-data-cleaning-data-preparation-and-feature-engineering/

24 502

Semantic Bottleneck Layers: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations #paper @Machin_learn

24 502

Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding @Machine_learn Dataset: https://github.com/facebookresearch/anli Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14599

24 502

Deep Chernoff Faces @Machine_learn https://www.ihatethefuture.com/2020/06/deep-chernoff-faces.html

24 502

Mastering Python Scripting for System Administrators - 2019 #book #python @Machine_learn

24 502

Object oriented python tutorial #Python #book @Machine_learn

24 502

Forecasting.pdf0.13 KB

24 502

Denoising Diffusion Probabilistic Models @Machine_learn https://hojonathanho.github.io/diffusion/ Github: https://github.com/hojonathanho/diffusion Paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239

24 502

کانال خوبی در مورد معرفی رویدادهای مرتبط با هوش مصنوعی @eventai

24 502

@Machine_learn BentoML BentoML is an open-source platform for high-performance ML model serving. https://github.com/bentoml/BentoML bentoml/BentoML

24 502

@Mchine_learn Neural Manifold Ordinary Differential Equations Article: https://arxiv.org/abs/2006.10254 Github: https://github.com/CUVL/Neural-Manifold-Ordinary-Differential-Equations

24 502

Python for Signal Processing #book #python @Machine_learn

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی : 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ یادگیری ماشین : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @Programming4all_0to100 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @raspberry_python 4⃣ @Koolac_Org

24 502

Hands-On Meta Learning with Python #tensorflow #ML #book @Machine_learn

24 502

Segmentation Loss Odyssey @Machine_learn Github: https://github.com/JunMa11/SegLoss Paper: https://arxiv.org/abs/2005.13449v1

24 502

Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras Second Edition #book #keras #DL #tensorflow @Machine_learn

24 502

@Macine_learn Fine-tuning ResNet with Keras, TensorFlow, and Deep Learning https://www.pyimagesearch.com/2020/04/27/fine-tuning-resnet-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

24 502

https://t.me/Machine_learn

24 502

@Machine_learn VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations https://kdexd.github.io/virtex/ Github: https://github.com/kdexd/virtex Paper: arxiv.org/abs/2006.06666