لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Machine Learning

الذهاب إلى القناة على Telegram

Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

إظهار المزيد

الشبكة:Machine Learning with Python سوريا211 التكنولوجيات والتطبيقات3 207...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning

تُعد قناة Machine Learning (@machinelearning9) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 878 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 207 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 211 في منطقة سوريا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 878 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 467، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.28‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.07‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 211 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 866 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل distance, insidead, gpu, learning, degree.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

Buy Ad

41 878

المشتركون

+324 ساعات

+527 أيام

+46730 أيام

2 211

عرض المشاهدات

~ 86624 ساعات

~ 1 18248 ساعات

5.28%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

41 882

https://t.me/UdemySybot?start=ref_418788114 Get Free Courses 😁

41 882

"Learning Mathematics: Why Memory, Practice, and Technique are More Important than Talent" To master mathematics, it is necessary to memorize a large amount of information, rules, methods of simplification, and problem-solving techniques. There is no other way. Theory is useful, but in moderation. It's like learning a language. If you focus too much on grammar, you will never learn to speak it fluently. https://algebrica.org/learning-mathematics/

41 882

Repost from Machine Learning with Python

This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers. 0️⃣ Python 1️⃣ Data Science 2️⃣ Machine Learning 3️⃣ Data Visualization 4️⃣ Artificial Intelligence 5️⃣ Data Analysis 6️⃣ Statistics 7️⃣ Deep Learning 8️⃣ programming Languages ✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0 ✅ https://t.me/Codeprogrammer

41 882

Repost from Machine Learning with Python

"How to Train a Neural Network" is a concise summary of the MIT course lectures on deep learning from 2024. It focuses on one of the fundamental questions in neural networks: how a model learns its weights. The summary examines the training process from a mathematical perspective. It covers topics such as forward propagation, loss functions, gradients, backpropagation, and gradient-based optimization methods. I believe this is an interesting resource for those who want to go beyond a general, intuitive understanding of neural networks and begin to delve into the mathematics that underlies their training. https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/mit6_7960_f24_lec2.pdf https://t.me/CodeProgrammer 🤩

41 882

https://t.me/UdemySybot?start=ref_418788114 🎓 Free Udemy courses every day — join me!

41 882

pandas_vs_polars_cheatsheet.png1.05 MB

41 882

Repost from Machine Learning with Python

If you're just starting to learn machine learning and want to delve deeper into the mathematics required for machine learning and deep learning, I recommend trying this platform. It's something like LeetCode for machine learning. This is not an advertisement: I personally used it and decided to share it with you. https://deep-ml.com https://t.me/CodeProgrammer

41 882

Repost from Machine Learning with Python

41 882

🤖 A Practical Tip for ML Data Collection When building a machine learning project, getting enough useful data is often just as important as the model itself. If you're collecting public web data for a dataset, you may need to access the same source from different locations or test how location affects the data returned. A residential proxy can help with this by routing your requests through IPs from different regions. For example, with Python:

import requests

proxies = {
    "http": "http://USER:PASSWORD@HOST:PORT",
    "https": "http://USER:PASSWORD@HOST:PORT"
}

response = requests.get(
    "https://example.com",
    proxies=proxies
)

print(response.status_code)

Replace USER, PASSWORD, HOST, and PORT with your proxy credentials. 🚀 711Proxy provides real residential IPs across 200+ countries and regions, with SOCKS5 support and sticky sessions — useful for data collection, testing, and other location-based ML workflows. 🎁 1GB free for testing New users can use 711TRIAL to get 1GB of residential proxy traffic. 👉 https://www.711proxy.com After registration, contact 711Proxy support and mention “711TRIAL” to claim the trial. Available to eligible new users.

41 882

Repost from Machine Learning with Python