es
Feedback
Machine Learning with Python

Machine Learning with Python

Ir al canal en Telegram

Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning with Python

El canal Machine Learning with Python (@codeprogrammer) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 67 826 suscriptores, ocupando la posición 2 419 en la categoría Educación y el puesto 4 985 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 67 826 suscriptores.

Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 140, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.55%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.97% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 087 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 338 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 19 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

67 826
Suscriptores
-424 horas
+167 días
+14030 días
Archivo de publicaciones
خلال هذا المقال البسيط هنركز ان شاء الله علي ما هي اساليب التحسين التي يمكن تطبيقها علي الشبكات العصبيه الاصطناعيه من نوع ال CNN (Convolutional Neural Network) والتي من خلالها يمكننا زياده كفاءه الشبكه والحصول علي نتائج ادق وفي وقت اقل. من تلك الاساليب ما يلي: 1 . Gradient descent optimization: هو خوارزمية تحسين تستخدم لتقليل داله الخسارة في CNN. كما ان تلك الخوارزميه بها العديد من النقاط الهامه التي تتشابك معها وهي Stochastic Gradient Descent (SGD), Adaptive Moment Estimation (Adam), and Root Mean Square Propagation (RMSprop). 2 . Weight initialization: او كما يعرف بالعربيه بتهيئه الاوزان، يمكن أن يكون لتهيئة الأوزان في شبكة CNN تأثير كبير على أدائها. يمكن أن يؤدي التهيئة الصحيحة للأوزان إلى منع النموذج من التعثر في حل دون المستوى الأمثل (Not the Optimal Solution)وتحسين سرعة التقارب. ومن اجل تطبيق هذا الاسلوب هناك العديد من الطرق اتباعها مثل استخدام خوارزميات التحسين الحديثه وغيرها والتي سنتطرق اليها فيما بعد. 3 . Dropout regularization: التسرب هو تقنية تنظيم مستخدمة لمنع مشكله ال overfitting في CNN. وهو اسلوب قائم علي اسقاط بشكل عشوائي العقد (Nodes) في الشبكة أثناء التدريب لمنع النموذج من الاعتماد بشكل كبير على Nodes دون الاخري. 4 . Batch normalization: هي تقنية تساعد على استقرار توزيع المدخلات على كل طبقة في شبكة CNN. من خلال عمل normalizing لمدخلات الشبكه ، يمكن أن يؤدي ال Batch إلى تقليل وقت التدريب وتحسين دقة النموذج، وهو اسلوب يستخدم بقوه في حاله التعامل مع بيانات ضخمه او في حاله كانت امكانيات الجهاز الذي تعمل عليه ضعيفه. 5 . Learning rate scheduling: جدولة معدل التعلم هي تقنية تقوم بضبط معدل التعلم أثناء التدريب. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين سرعة التقارب ومنع ال overfitting. 6 . Data augmentation: زيادة البيانات هي تقنية تستخدم لزيادة حجم مجموعة بيانات التدريب عن طريق إنشاء بيانات تركيبية. يمكن أن يساعد هذا في منع فرط التجهيز (overfitting) وتحسين دقة النموذج. 7 . Model architecture optimization: يمكن أن يكون لهندسه بني الشبكات لل CNN تأثير كبير على أدائها. من خلال تجربة بنى الشبكات المختلفة ، يمكنك العثور على البنية المثالية لمهمتك المحددة. وهو بوابه لعلم كبير يسمي اختصارا بال (NAS). كل هذا يعد من التقنيات المشهور والمستخدمه لرفع كفاءه الشبكات الاصطناعيه ولكن هناك العديد من الاساليب الاخري والتي لا تقل اهميه عن ما تم ذكره سنتطرق اليه فيما بعد ان شاء الله. #منقول

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

كتاب ماتلاب سميولينك و الاردوينو.pdf20.12 MB

photo content

Track Phone Number Using Python with Code Example https://morioh.com/p/f9d4d715debf?f=5c21fb01c16e2556b555ab32
Track Phone Number Using Python with Code Example https://morioh.com/p/f9d4d715debf?f=5c21fb01c16e2556b555ab32

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

hello all

Ready to break into tech? Learn how to get a high-paying job as a Systems Engineer🚀 The demand by tech companies for Systems
Ready to break into tech? Learn how to get a high-paying job as a Systems Engineer🚀 The demand by tech companies for Systems Engineers keeps increasing. Many of you might still be wondering, "Systems Engineer“? ⠀ Systems Engineers are highly sought after specialists responsible for the upkeep & configuration of the entire company’s infrastructure. From implementing software solutions to analyzing data to improve existing ones, a Systems Engineer boosts productivity in the workplace. Systems Engineering is a straightforward task! 👌 No experience required  👌 No need to learn coding or programming! 👌 We’ll teach you all you need to know to get, do and keep the job of Systems Engineer. 🔗 Follow the link: www.careerist.com to get: ✅  Your first FREE lesson  ✅  Special offer ✅  Certificate and money-back guarantee See you DATE at our online class!

لمشاهدة محتوى القناة المدفوعة ما عليك سوى الاشتراك في القناة المدفوعة، تتضمن القناة المدفوعة كورسات برمجية متعددة وضخمه بالاضافة لكتب مفيدة جدا غير متوفرة مجانا سوى في القناة المدفوعة لطلب الاشتراك: تحدث مع @Hussein_Sheikho رابط القناة: https://t.me/+LnCmAFJO3tNmYjUy

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Did you know that you can chat with the popular AI ChatGPT right in your messenger? I wonder what it will tell you? Hopefully
Did you know that you can chat with the popular AI ChatGPT right in your messenger? I wonder what it will tell you? Hopefully, something better than what it told me 😂😂 Give it a try - @agi_chatbot

https://t.me/DataScience_Books Please share our channel

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Machine Learning Bookcamp (2021) ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By: @DataScience_Books - @DataScience4 - @EBooks2023

Machine Learning Bookcamp (2021) 👇👇👇👇👇
Machine Learning Bookcamp (2021) 👇👇👇👇👇

📚 How to Code in Python 3 (2023) 🔗 Download Link: https://file.lu/d/1Wa4 💬 Tags: #python ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By:
📚 How to Code in Python 3 (2023) 🔗 Download Link: https://file.lu/d/1Wa4 💬 Tags: #python ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By: @DataScience_Books - @DataScience4 - @EBooks2023

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/codeprogrammer 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

Need to add a timestamp to a file in Python 🐍? That's easy with the module datetime 🚀 Here's an example 👆 By: @CodeProgram
Need to add a timestamp to a file in Python 🐍? That's easy with the module datetime 🚀 Here's an example 👆 By: @CodeProgrammer ⭐️

Need to convert between different color systems such as RGB and HSV? #Python can do that with its `colorsys` library! 🐍
Need to convert between different color systems such as RGB and HSV? #Python can do that with its `colorsys` library! 🐍