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 40 145 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 375 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 227 في منطقة سوريا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 40 145 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 378، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.09%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.91% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 841 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 766 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 29 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
40 145
المشتركون
+724 ساعات
+1147 أيام
+37830 أيام
أرشيف المشاركات
40 145
📌 How Many Pokemon Fit?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 10 min read
Finding the best Pokemon team by modeling and solving a knapsack problem with PokeAPI and…
40 145
📌 Time Series Regression and Cross-Validation: A Tidy Approach
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 8 min read
Step by step guide to EDA, feature engineering, cross validation and model comparison with tidymodels,…
40 145
📌 A Python Engineer’s Introduction to 3D Gaussian Splatting (Part 2)
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 8 min read
Understanding and coding how Gaussian’s are used within 3D Gaussian Splatting
40 145
📌 AI Agent Unit Testing in Langfuse
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 10 min read
Creating a scalable testing solution for AI agents for operation by non-coders
40 145
📌 My Easy Guide to Pre vs. Post Treatment Tests
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read
A quick introduction to Before and After Tests with code.
40 145
📌 Sparse Autoencoders, Additive Decision Trees, and Other Emerging Topics in AI Interpretability
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 4 min read
Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features
40 145
📌 Take a Look Under the hood
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read
Using Monosemanticity to understand the concepts a Large Language Model learned
40 145
📌 Improving Business Performance with Machine Learning
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 18 min read
Whether you are a data scientist, analyst, or business analyst, your goal is to deliver…
40 145
I was shocked how easy it is: I connected my signals,…and trades started happening.
Nobody told me you could earn passively like that! This is the automation traders are hiding — it just works. Curious how?
👉 See the real tool in action
#ad InsideAds
40 145
📌 Beyond AlphaFold: The Future Of LLM in Medicine
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 17 min read
AlphaFold leaves a complex legacy: What will be the future of LLM in biology and…
40 145
📌 How I’d Become a Data Scientist (If I Had to Start Over)
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 12 min read
Roadmap and tips on how to land a job in data science
40 145
📌 CUDA for AI – Intuitively and Exhaustively Explained
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 58 min read
Parallelized AI from scratch in CUDA
40 145
📌 Mapping the Pokemon World: A Network Analysis of Habitat-Based Encounters
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 19 min read
An introduction to Network Analysis in Python, along with a practical example using Pokemon data…
40 145
📌 Understanding Buffer of Thoughts (BoT) – Reasoning with Large Language Models
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 12 min read
New prompt engineering tool for complex reasoning, compared with Chain of thought (CoT) and Tree…
40 145
📌 Gated Recurrent Units (GRU) – Improving RNNs
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 11 min read
Explaining how Gated Recurrent Neural Networks work
40 145
📌 Graph Visualization: 7 Steps from Easy to Advanced
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 10 min read
Making visualization with Python, NetworkX, and D3.JS
40 145
📌 GPT from Scratch with MLX
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 36 min read
Define and train GPT-2 on your MacBook
40 145
📌 Erasing Clouds from Satellite Imagery Using GANs (Generative Adversarial Networks)
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 12 min read
Building GANs from scratch in python
40 145
📌 Simple Model Retraining Automation via GitHub Actions
🗂 Category: EDUCATION
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 13 min read
Easily streamline your modelling process with the GitHub Actions.
40 145
📌 Analyzing Unstructured PDF Data w/ Embedding Models and LLMs
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 8 min read
How to turn PDFs into actionable insights
