现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Machine Learning with Python
前往频道在 Telegram
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
显示更多📈 Telegram 频道 Machine Learning with Python 的分析概览
频道 Machine Learning with Python (@codeprogrammer) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 67 826 名订阅者，在 教育 类别中位列第 2 419，并在 印度 地区排名第 4 985 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 67 826 名订阅者。
根据 18 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 140，过去 24 小时变化为 -4，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 4.55%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.97% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 087 次浏览，首日通常累积 1 338 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 5。
- 主题关注点： 内容集中在 insidead, learning, degree, evaluation, algorithm 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
凭借高频更新（最新数据采集于 19 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 教育 类别中的关键影响点。
67 826
订阅者
-424 小时
+167 天
+14030 天
帖子存档
👉💡Lifehack of the day💥is a channel that you should definitely check out:
Most useful apps and IT lifehacks are there❗️
Subscribe to our Telegram channel and get new lifehacks every day 👉💡Lifehack of the day💥
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻
👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا
كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية
رابط التحمبل اضغط هنا
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻
👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا
كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية
رابط التحمبل اضغط هنا
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻
👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا
كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية
رابط التحمبل اضغط هنا
انضم إلى مجموعة Python العربية على تليجرام للحصول على الموارد والدروس المتخصصة في لغة Python باللغة العربية. اطرح أسئلتك وشارك خبراتك مع مجتمع متحمس لتطوير البرامج وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وغيرها من المجالات باستخدام Python. انضم الآن وكن جزءًا من المجتمع العربي المتنامي لمستخدمي Python.
https://t.me/PythonArab
انضم إلى قناة DataScienceT على تليجرام لتتلقى آخر الأخبار والموارد والدروس في مجال العلوم البيانية. تعرف على أحدث التقنيات والأدوات المستخدمة في تحليل البيانات واستخدمها لتحسين أدائك في العمل. انضم الآن وتابع معنا كل جديد في عالم البيانات.
https://t.me/DataScienceT
انضم إلى مجموعة Python العربية على تليجرام للحصول على الموارد والدروس المتخصصة في لغة Python باللغة العربية. اطرح أسئلتك وشارك خبراتك مع مجتمع متحمس لتطوير البرامج وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وغيرها من المجالات باستخدام Python. انضم الآن وكن جزءًا من المجتمع العربي المتنامي لمستخدمي Python.
https://t.me/PythonArab
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻
👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا
كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية
رابط التحمبل اضغط هنا
Our paid bot
The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles
Only type title of book and you will get the results as pdf format
You can search for a specific field and display all books related to this field and within the year you choose
Ex: Python +year:[2023 TO *]
For subscribing: @Hussein_Sheikho
The subscription is permanent
Repost from Data Analytics
Our paid bot
The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles
Only type title of book and you will get the results as pdf format
You can search for a specific field and display all books related to this field and within the year you choose
Ex: Python +year:[2023 TO *]
For subscribing: @Hussein_Sheilkho
The subscription is permanent
Our paid bot
The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles
Only type title of book and you will get the results as pdf format
You can search for a specific field and display all books related to this field and within the year you choose
Ex: Python +year:[2023 TO *]
For subscribing: @Hussein_Sheilkho
The subscription is permanent
اليوم سنتحدث عن تصميم شبكه عصبيه اصطناعيه لحل بعض المشكلات في البيانات عند العمل علي احد مشاريع التعلم العميق الخاصه بال image.
عند العمل علي ال image في معظم الاحالات تكون تلك الصور تعاني من بعض المشكلات مثل الضوضاء البسيطه او ظهور علامات مثل المطر في الصوره او ان الصوره بها اماكن معتمه تحتاج الي التوضيح/التفتيح قليلا.
تلك هي مجموعه من المشكلات الشائعه، الحل في هذا الموقف كما هو معلوم هو استخدام معالجه الصور للتخلص من تلك المشكلات واحده تلو الاخري، ولكن في حاله تعذر تطبيق معالجه البيانات (التي تمت الاشاره اليها) وحل المشكلات تباعا لاي سبب من الاسباب.
هنا ياتي الحل، الصوره المرفقه توضح شبكه عصبيه CNN مكونه من ثلاثه اجزاء قمت بتصميمها لمساعدتي.
-- ملاحظه:
تلك الشبكه الاصطناعيه مصممه خصيصا لاستقبال بيانات بمعالجه ابتدائيه (مثل توحيد حجم الصور، ضبط طبقات الصوره وهكذا)وليست بيانات خام.
وهدف تلك الشبكه هو مساعده نفسها في ضبط البيانات داخلها وهذا يعد توفيرا للوقت والمصادر.
الجزء الاول: هو عباره عن شبكه مكونه من العديد من الطبقات الملتفه والمتصله معا بطريقه تعطي قوه للشبكه وقدره علي تنقيه الصور من العديد من المشكلات، فتلك الوصلات بين الطبقات تعمل علي تفتيح الاماكن المعتمه من الصوره بالاضافه الي ازاله الضوضاء من الصوره عن طريق تطبيق العديد من المرشحات وبالتالي فصل البيكسلز الغير مرغوب فيها عن الصوره.
وفي نهايه تلك الطبقه تكون لدينا صوره محسنه عن الصوره القديمه، والصوره جاهز للدخول الي الجزء الثاني.
الجزء الثاني: هو عباره عن pre-trained model من نوع EfficientNetB7 مهمته الاساسيه في تلك الشبكه هو تقليل overfitting واستخراج الميزات المهمه في الصوره المحسنه.
في نهايه تلك المرحله يكون لدينا مجموعه من ال features المعدله والجاهزه للدخول الي fully connected layers.
الجزء الثالث: وهو عباره عن مجموعه من الطبقات ال Dense من اجل الحصول علي النتائج المطلوبه.
وفيما بعد ان شاء الله سنتحدث اكثر عن المرحله الاولي لان بها العديد من التفاصيل.
#منقول
اليوم سنتحدث عن تصميم شبكه عصبيه اصطناعيه لحل بعض المشكلات في البيانات عند العمل علي احد مشاريع التعلم العميق الخاصه بال image.
عند العمل علي ال image في معظم الاحالات تكون تلك الصور تعاني من بعض المشكلات مثل الضوضاء البسيطه او ظهور علامات مثل المطر في الصوره او ان الصوره بها اماكن معتمه تحتاج الي التوضيح/التفتيح قليلا.
تلك هي مجموعه من المشكلات الشائعه، الحل في هذا الموقف كما هو معلوم هو استخدام معالجه الصور للتخلص من تلك المشكلات واحده تلو الاخري، ولكن في حاله تعذر تطبيق معالجه البيانات (التي تمت الاشاره اليها) وحل المشكلات تباعا لاي سبب من الاسباب.
هنا ياتي الحل، الصوره المرفقه توضح شبكه عصبيه CNN مكونه من ثلاثه اجزاء قمت بتصميمها لمساعدتي.
-- ملاحظه:
تلك الشبكه الاصطناعيه مصممه خصيصا لاستقبال بيانات بمعالجه ابتدائيه (مثل توحيد حجم الصور، ضبط طبقات الصوره وهكذا)وليست بيانات خام.
وهدف تلك الشبكه هو مساعده نفسها في ضبط البيانات داخلها وهذا يعد توفيرا للوقت والمصادر.
الجزء الاول: هو عباره عن شبكه مكونه من العديد من الطبقات الملتفه والمتصله معا بطريقه تعطي قوه للشبكه وقدره علي تنقيه الصور من العديد من المشكلات، فتلك الوصلات بين الطبقات تعمل علي تفتيح الاماكن المعتمه من الصوره بالاضافه الي ازاله الضوضاء من الصوره عن طريق تطبيق العديد من المرشحات وبالتالي فصل البيكسلز الغير مرغوب فيها عن الصوره.
وفي نهايه تلك الطبقه تكون لدينا صوره محسنه عن الصوره القديمه، والصوره جاهز للدخول الي الجزء الثاني.
الجزء الثاني: هو عباره عن pre-trained model من نوع EfficientNetB7 مهمته الاساسيه في تلك الشبكه هو تقليل overfitting واستخراج الميزات المهمه في الصوره المحسنه.
في نهايه تلك المرحله يكون لدينا مجموعه من ال features المعدله والجاهزه للدخول الي fully connected layers.
الجزء الثالث: وهو عباره عن مجموعه من الطبقات ال Dense من اجل الحصول علي النتائج المطلوبه.
وفيما بعد ان شاء الله سنتحدث اكثر عن المرحله الاولي لان بها العديد من التفاصيل.
#منقول
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻
👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا
كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية
رابط التحمبل اضغط هنا
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻
👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا
كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية
رابط التحمبل اضغط هنا
