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 سوريا228 التكنولوجيات والتطبيقات3 344...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning

تُعد قناة Machine Learning (@machinelearning9) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 40 221 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 344 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 228 في منطقة سوريا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 40 221 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 338، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.04‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.42‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 822 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 973 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
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 04 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

40 221

المشتركون

+924 ساعات

+727 أيام

+33830 أيام

822

عرض المشاهدات

~ 97324 ساعات

~ 1 32148 ساعات

2.04%

معدل المشاركة

~ 3

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

40 222

📌 How to Choose the Best ML Deployment Strategy: Cloud vs. Edge 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 17 min read The choice between cloud and edge deployment could make or break your project

40 222

📌 Evaluating synthetic data 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 9 min read Assessing plausibility and usefulness of data we generated from real data

40 222

📌 AI Feels Easier Than Ever, But Is It Really? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-15 | ⏱️ Read time: 9 min read The 4 big challenges of building AI products

40 222

📌 I Built An AI Human-Level Game Player 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-15 | ⏱️ Read time: 13 min read Old-school game trees can be incredibly effective.

40 222

📌 Dataflow architecture 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-10-15 | ⏱️ Read time: 23 min read on derived data views and eventual consistency

40 222

📌 I Fine-Tuned the Tiny Llama 3.2 1B to Replace GPT-4o 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-15 | ⏱️ Read time: 8 min read Is the fine-tuning effort worth more than few-shot prompting?

40 222

📌 Continual Learning: A Primer 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-10-15 | ⏱️ Read time: 8 min read Plus paper recommendations

40 222

📌 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) – The Ultimate Ranking Metric 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-15 | ⏱️ Read time: 10 min read NDCG – The Rank-Aware Metric for Evaluating Recommendation Systems

40 222

📌 Will Your Vote Decide the Next President? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-15 | ⏱️ Read time: 22 min read Simulating the probability that your singular vote swings the election in November

40 222

📌 Beyond Naive RAG: Advanced Techniques for Building Smarter and Reliable AI Systems 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-10-16 | ⏱️ Read time: 32 min read A deep dive into advanced indexing, pre-retrieval, retrieval, and post-retrieval techniques to enhance RAG performance

40 222

📌 Marketing Mix Modeling (MMM): How to Avoid Biased Channel Estimates 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-16 | ⏱️ Read time: 16 min read Learn which variables you should and should not take into account in your model.

40 222

📌 The Science Behind AI’s First Nobel Prize 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-16 | ⏱️ Read time: 13 min read How Physics and Machine Learning Joined Forces to Win Physics Nobel 2024

40 222

📌 Exploring DRESS Kit V2 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-16 | ⏱️ Read time: 13 min read Exploring new features and notable changes in the latest version of the DRESS Kit

40 222

📌 A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-16 | ⏱️ Read time: 18 min read Unveiling hidden patterns: grouping malicious behavior

40 222

📌 Visualization of Data with Pie Charts in Matplotlib 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-16 | ⏱️ Read time: 5 min read Examples of how to create different types of pie charts using Matplotlib to visualize the…

40 222

📌 Temporal-Difference Learning: Combining Dynamic Programming and Monte Carlo Methods for Reinforcement Learning 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-17 | ⏱️ Read time: 17 min read Milestones of RL: Q-Learning and Double Q-Learning

40 222

📌 Create Your Own Prompt Enhancer from Scratch 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-17 | ⏱️ Read time: 11 min read How to emulate OpenAI’s system prompt generator functionality

40 222

📌 Fine-Tuning BERT for Text Classification 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-10-17 | ⏱️ Read time: 6 min read A hackable example with Python code

40 222

📌 All You Need to Know to Build Radial Charts in Tableau 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-17 | ⏱️ Read time: 7 min read You will never forget it after this!

40 222

📌 A Critical Look at AI Image Generation 🗂 Category: ART 🕒 Date: 2024-10-17 | ⏱️ Read time: 12 min read What does image generative AI really tell us about our world?