Machine Learning | یادگیری ماشین
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machine Learning | یادگیری ماشین
Channel Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 34 072 subscribers, ranking 3 981 in the Technologies & Applications category and 9 997 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 34 072 subscribers.
According to the latest data from 29 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -186 over the last 30 days and by 3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.05%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.89% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 082 views. Within the first day, a publication typically gains 1 324 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 30 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
sns.regplot(x="Feature_1", y="Feature_2", data=df)➖ ➖ ➖ 2️⃣ نمودار چگالی (KDE Plot) 💳 این نمودار نشون میده نقاط داده بیشتر کجا جمع شدن و کجا خلوتتره. برای پیدا کردن خوشهها یا الگوهای پنهان فوقالعادهست. بهخصوص وقتی با دیتای چندبعدی یا سریهای زمانی کار میکنی، خیلی کمک میکنه. 🖥 دستور:
sns.kdeplot(x="Feature_1", y="Feature_2", data=df)➖ ➖ ➖ 3️⃣ نمودار ششضلعی (Hexbin Plot) 💳 برای دیتاستهای بزرگ که نمودار پراکندگی شلوغ و بیمعنی میشه، این نمودار دادهها رو توی سلولهای ششضلعی گروهبندی میکنه و چگالی رو نشون میده. 🖥 دستور:
plt.hexbin(df["Feature_1"], df["Feature_2"], gridsize=30)
➖ ➖ ➖
✅ از regplot، kdeplot و hexbin استفاده کن تا روابط، روندها، خوشهها و الگوهایی رو ببینی که نمودار پراکندگی بهسختی نشون میده.
☑️ این سه نمودار کمک میکنن دادهها رو واضحتر، دقیقتر و قابلتحلیلتر ببینی.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
