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:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning
تُعد قناة Machine Learning (@machinelearning9) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 40 346 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 329 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 225 في منطقة سوريا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 40 346 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 393، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 17، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.29%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.74% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 924 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 702 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- 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 12 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
40 346
المشتركون
+1724 ساعات
+1237 أيام
+39330 أيام
أرشيف المشاركات
40 351
📌 Why You Should Not Replace Blanks with 0 in Power BI
🗂 Category: DATA ANALYSIS
🕒 Date: 2025-06-20 | ⏱️ Read time: 7 min read
Did someone ask you to replace blank values with 0 in your reports? Maybe you…
40 351
📌 Building AI-Powered Low-Code Workflows with n8n
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 27 min read
Three powerful workflows that you can apply to your personal life or business today
40 351
📌 Building A Modern Dashboard with Python and Taipy
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 11 min read
A guide to building a front-end data application.
40 351
📌 Programming, Not Prompting: A Hands-On Guide to DSPy
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 16 min read
A practical deep dive into declarative AI programming
40 351
📌 Reinforcement Learning from Human Feedback, Explained Simply
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 7 min read
The one technique that made ChatGPT so smart
40 351
📌 Build Multi-Agent Apps with OpenAI’s Agent SDK
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 21 min read
Creating multi-agent apps is simple with this open-source SDK, and it can be used with…
40 351
📌 Why Your Next LLM Might Not Have A Tokenizer
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 16 min read
The Tokenizer Has Been a Necessary Evil, but This Radical Approach Shows That It Might…
40 351
📌 Agentic AI: Implementing Long-Term Memory
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 11 min read
The problem and current solutions
40 351
📌 Data Has No Moat!
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 7 min read
Only if you ignore data quality
40 351
📌 Stop Chasing “Efficiency AI.” The Real Value Is in “Opportunity AI.”
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read
Companies pursuing incremental productivity gains risk being displaced by AI-native competitors building entirely new business…
40 351
📌 How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 6 min read
Retrieval-Augmented Generation made easy with Llama
40 351
📌 Economic Cycle Synchronization with Dynamic Time Warping
🗂 Category: ECONOMICS
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 7 min read
The case of the Eurozone
40 351
📌 Use OpenAI Whisper for Automated Transcriptions
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 8 min read
Streamline your computer interactions using OpenAI’s Whisper model
40 351
📌 AI Agent with Multi-Session Memory
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 9 min read
Build from scratch using only Python & Ollama (no GPU, no APIKEY)
40 351
📌 The Mythical Pivot Point from Buy to Build for Data Platforms
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 10 min read
For companies with data-intensive architectures, there often comes a pivotal point where building in-house data…
40 351
📌 Data Science: From School to Work, Part V
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 18 min read
How to profile your Python project
40 351
📌 Hitchhiker’s Guide to RAG with ChatGPT API and LangChain
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 7 min read
Build a simple Python RAG pipeline using your local files as context
40 351
📌 A Caching Strategy for Identifying Bottlenecks on the Data Input Pipeline
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 16 min read
PyTorch model performance analysis and optimization — Part 8
40 351
📌 Pipelining AI/ML Training Workloads with CUDA Streams
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 12 min read
PyTorch Model Performance Analysis and Optimization — Part 9
40 351
📌 A Developer’s Guide to Building Scalable AI: Workflows vs Agents
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-27 | ⏱️ Read time: 38 min read
A practical guide to choosing between AI agents and workflows for production systems, covering the…
