ar
Feedback
Machine Learning with Python

Machine Learning with Python

الذهاب إلى القناة على Telegram

Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning with Python

تُعد قناة Machine Learning with Python (@codeprogrammer) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 67 793 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 415 في فئة التعليم والمرتبة 4 912 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 67 793 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 22 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 91، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.76‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.35‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 228 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 914 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

67 793
المشتركون
+124 ساعات
-537 أيام
+9130 أيام
أرشيف المشاركات
📙 التعلم العميق (كتاب مترجم للغة العربية) 🔗 رابط التحميل: https://filewebster.com/files/download/MTY1NzAwNzE3N180ODky 👀 اذ
📙 التعلم العميق (كتاب مترجم للغة العربية) 🔗 رابط التحميل: https://filewebster.com/files/download/MTY1NzAwNzE3N180ODky 👀 اذا اعجبك الكتاب تفاعل ب ❤️ ولا تنسى مشاركة المنشور للأصدقاء. @CodeProgrammer 👨‍💻👩‍💻

إذا كنت قد استفدت سابقا من كتاب او مشروع قدمناه لك مجانًا أو تعتقد أن فريقنا يقوم بعمل رائع ، فتبرع لنا ☺️ (5 دولارات أو أكثر). مع أطيب التحيات. https://www.buymeacoffee.com/dsteam

MySQL Cookbook (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjkyNzIxN180Nzkz 💐❤️ Like and share 💐❤️
MySQL Cookbook (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjkyNzIxN180Nzkz 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1️⃣ @DataScience_Books 2️⃣ @CodeProgrammer 3️⃣ @DataScience_Projects 4️⃣ @DataScience4

@scholarship — 😍Daily scholarship position for you! 🎓 Study abroad! Posted by Erzy
@scholarship — 😍Daily scholarship position for you! 🎓 Study abroad! Posted by Erzy

Deep Learning with Python (2020) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjgyNjg4MF80Mzky 💐❤️ Like and
Deep Learning with Python (2020) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjgyNjg4MF80Mzky 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1⃣ @DataScience_Books 2⃣ @CodeProgrammer 3⃣ @DataScience_Projects 4⃣ @DataScience4

كتاب أربعون سؤال مهم لمقابلات العمل بايثون 🔗 رابط التحميل: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjcwMjY5OF80MjU0
كتاب أربعون سؤال مهم لمقابلات العمل بايثون 🔗 رابط التحميل: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjcwMjY5OF80MjU0

Django 4 for the Impatient (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjY1MDQ5OF80MTc4 💐❤️ Like and
Django 4 for the Impatient (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjY1MDQ5OF80MTc4 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1⃣ @DataScience_Books 2⃣ @CodeProgrammer 3⃣ @datascience_projects

موقع مفيد لتحميل ملفاتك على السحابة الإلكترونية والاحتفاظ بها للأبد مع وجود امكانية لتنظيم ملفاتك وتسميتها وترتيبها وانشاء روابط مشاركة محمية مع الآخرين بالاضافة لكسب المال من خلال مشاركتك للروابط مع الآخرين. رابط انشاء الحساب: https://filewebster.com/register?ref=Jadusa

Python 101 (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjYwODgzMF80MDM5 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1⃣ @
Python 101 (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjYwODgzMF80MDM5 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1⃣ @DataScience_Books 2⃣ @CodeProgrammer 3⃣ @datascience_projects

Artificial Intelligence in Medicine (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjU3MzcwMF80MDEz 💐❤️
Artificial Intelligence in Medicine (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjU3MzcwMF80MDEz 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1⃣ @DataScience_Books 2⃣ @CodeProgrammer 3⃣ @datascience_projects

Clean Code in Python (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjQ4ODE2NV8zNzMw 💐❤️ Like and share
Clean Code in Python (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjQ4ODE2NV8zNzMw 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1⃣ @DataScience_Books 2⃣ @CodeProgrammer 3⃣ @datascience_projects

ان من اهم فوائد الشبكات العصبية الالتفافية CNN هي قيامها بإستخراج الميزات من الصورة (على سبيل المثال) ولكن قبل دخول هذه الميز
+1
ان من اهم فوائد الشبكات العصبية الالتفافية CNN هي قيامها بإستخراج الميزات من الصورة (على سبيل المثال) ولكن قبل دخول هذه الميزات الى الشبكة العصبية لغرض التدريب ثم تحديد ما يوجد في الصورة من اشكال، لابد من دخولها الى طبقة تقوم بأخذ الميزات القوية والمؤثرة، وتقليل العدد الكلي للميزات (وبالتالي يقل عدد المتغيرات) لذلك تستخدم طبقة التجميع Pooling ، وهي تحتوي على نوعين رئيسيين هما 1- نوع Average pooling : وفي هذا النوع يتم استخراج معدل القيم داخل حدود منطقة التجميع وهي طريقة اقل استخداما من الطريقة الثانية. 2- نوع Max pooling : وهي الطريقة الاكثر شيوعا وتعتمد على اخذ اكبر قيمة داخل منطقة التجميع وذلك لإظهار الميزة الاكثر تأثيرا. #منقول

صفحتنا على تويتر (الوصول المبكر لكافة منشوراتنا) https://twitter.com/datascience2018

53 Must Do Python Projects For All (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjM5NjYyMF8zNjEy 💐❤️
53 Must Do Python Projects For All (2022) 🔗 Download Link: https://filewebster.com/files/download/MTY1NjM5NjYyMF8zNjEy 💐❤️ Like and share 💐❤️ 1⃣ @DataScience_Books 2⃣ @CodeProgrammer 3⃣ @datascience_projects