متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning
تُعد قناة Machine Learning (@machinelearning9) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 40 202 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 365 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 227 في منطقة سوريا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 40 202 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 343، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 1.99%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.28% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 800 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 915 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 03 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
40 202
المشتركون
+1024 ساعات
+837 أيام
+34330 أيام
أرشيف المشاركات
40 202
📌 Essential Guide to Continuous Ranked Probability Score (CRPS) for Forecasting
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 7 min read
Learn how to evaluate probabilistic forecasts and how CRPS relates to other metrics
40 202
📌 How to Deal with Time Series Outliers
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 6 min read
Understanding, detecting and replacing outliers in time series
40 202
📌 Data Scientists Can’t Excel in Python Without Mastering These Functions
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 11 min read
Introduction of Python’s core functions, use cases, scripts, and underlying mechanisms
40 202
📌 Streamline Property Data Management: Advanced Data Extraction & Retrieval with Indexify
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 15 min read
A Step-by-Step Guide to Document Querying with Indexify
40 202
📌 The DIY Path to AI Product Management: Picking a Starter Project
🗂 Category: CHATGPT
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 8 min read
Building real-world skills through hands-on trial and error.
40 202
📌 Building Scalable Data Platforms
🗂 Category: ANALYTICS
🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 14 min read
Data Mesh trends in data platform design
40 202
📌 Training AI Models on CPU
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 16 min read
Revisiting CPU for ML in an Era of GPU Scarcity
40 202
📌 Create Your Own Meal Planner Using ChatGPT
🗂 Category: CHATGPT
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read
A brief guide to prompt engineering
40 202
📌 Mathematics of Love: Optimizing a Dining-Room Seating Arrangement for Weddings with Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read
Solving the Restricted Quadratic Multi-Knapsack Problem (RQMKP) with mathematical programming and Python
40 202
📌 An Easy Way to Remove Tourists from Photos
🗂 Category: PYTHON
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 9 min read
Image cleanup with Python, PIL, and OpenCV
40 202
📌 Encoding Categorical Data, Explained: A Visual Guide with Code Example for Beginners
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 10 min read
Six ways of matchmaking categories and numbers
40 202
📌 Use R to build Clinical Flowchart with shinyCyJS
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 6 min read
Customizable R package for Graph / Network visualization
40 202
📌 Subway Route Data Extraction with Overpass API: A Step-by-Step Guide
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 11 min read
Simplify Geodata Extraction from OpenStreetMaps via the Overpass API
40 202
📌 Information in Noise
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 4 min read
Two Techniques for Visualizing Many Time-Series at Once
40 202
📌 5 Pillars for a Hyper-Optimized AI Workflow
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 8 min read
A gentle introduction to a methodology for creating production-ready, extensible & highly optimized AI workflows
40 202
📌 Line-By-Line, Let’s Reproduce GPT-2: Section 3 – Training
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 20 min read
This blog post will go line-by-line through the code in Section 3 of Andrej Karpathy’s…
40 202
📌 Using Generative AI To Get Insights From Disorderly Data
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 41 min read
Best practices for using Large Language Models to extract actionable insights even with poor metadata
40 202
📌 Here Comes Mamba: The Selective State Space Model
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 22 min read
Part 3 – Towards Mamba State Space Models for Images, Videos and Time Series
40 202
📌 Diving Deeper with Structured Outputs
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 10 min read
Enhancing our understanding and optimal usage of structured outputs
40 202
📌 Approximating Stochastic Functions with Multivariate Outputs
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-04 | ⏱️ Read time: 25 min read
A generic approach for training probabilistic machine learning models
