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 40 205 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 352 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 228 في منطقة سوريا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 40 205 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.
40 205
المشتركون
+1024 ساعات
+837 أيام
+34330 أيام
أرشيف المشاركات
40 210
📌 TimesFM: The Boom of Foundation Models in Time Series Forecasting
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-20 | ⏱️ Read time: 14 min read
Explore How Google’s Latest AI Model Delivers Zero-Shot Forecasting Accuracy Using Over 307 Billion Data…
40 210
📌 Topic Modelling Your Personal Data
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-21 | ⏱️ Read time: 29 min read
Using Traditional and Transformer Models to Explore Personal Data Stored by Brokers
40 210
📌 Reinforcement Learning, Part 8: Feature State Construction
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-21 | ⏱️ Read time: 17 min read
Enhancing linear methods by smartly incorporating state features into the learning objective
40 210
“Nobody believed you could grow small capital—until I saw this.”
$1,000 turned into real profit before my eyes. The secret? Bonus fuel & copytrading with Elite Gold. Want proof? See how it’s actually done before the bonus ends.
#ad InsideAds
40 210
📌 A Basic Introduction to Quantum GANs
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-09-21 | ⏱️ Read time: 11 min read
“Quantum computing just becomes vastly simpler once you take the physics out of it.”
40 210
📌 An Intuitive Guide to Integrate SQL and Python for Data Science
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-21 | ⏱️ Read time: 11 min read
Learn to master MySQL connector, a Python library that enables to interact with MYSQL database
40 210
📌 Proxy SHAP: Speed Up Explainability with Simpler Models
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-21 | ⏱️ Read time: 7 min read
A Practical Guide to Efficient SHAP Computation
40 210
📌 The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-09-30 | ⏱️ Read time: 7 min read
September 2025: library or self-made, Ditto and Launchbar, reading widely and deeply
40 210
📌 How to Build Effective Agentic Systems with LangGraph
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2025-09-30 | ⏱️ Read time: 12 min read
Create AI workflows with agentic frameworks
40 210
📌 Actual Intelligence in the Age of AI
🗂 Category: AUTHOR SPOTLIGHTS
🕒 Date: 2025-09-30 | ⏱️ Read time: 11 min read
Jarom Hulet on mastering fundamentals, hiring well, and deciding what to write about next
40 210
📌 Beyond ROC-AUC and KS: The Gini Coefficient, Explained Simply
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-09-30 | ⏱️ Read time: 7 min read
Understanding Gini and Lorenz curves for smarter model evaluation
40 210
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
40 210
Ever wondered why the same grape can taste wildly different from one bottle to another? The answer lies in the secrets of terroir, winemaking, and those rare finds only true wine lovers discover. Unlock a world of honest reviews, tasting notes, and hidden gems—subscribe to Simply Wine | Great Wine Lover and turn every glass into a new adventure!
#ad InsideAds
40 210
📌 Hands-On Numerical Derivative with Python, from Zero to Hero
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-22 | ⏱️ Read time: 10 min read
Here’s everything you need to know (beyond the standard definition) to master the numerical derivative…
40 210
📌 How I Deal with Hallucinations at an AI Startup
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-22 | ⏱️ Read time: 8 min read
And the difference between weak vs strong grounding
40 210
📌 Data Empowers Business
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2024-09-22 | ⏱️ Read time: 10 min read
Exploiting the full potential of universal data supply
40 210
📌 Build Your Agents from Scratch
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 8 min read
Design your own agents without any framework
40 210
📌 Embeddings Are Kind of Shallow
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 33 min read
What I learned doing semantic search on U.S. Presidents with four language model embeddings
40 210
📌 Programming an Arduino with CrewAI Agents
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 7 min read
An interaction between electronics and LLMs
40 210
📌 Breaking It Down : Chunking Techniques for Better RAG
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 19 min read
Mastering chunking for efficient retrieval in RAG systems
