Machine Learning with Python
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 67 813 suscriptores, ocupando la posición 2 411 en la categoría Educación y el puesto 5 035 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 67 813 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 55, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.56% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 776 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 734 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- 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 08 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.
▶️ What tensors are and why they are needed ▶️ Tensor initialization: zeros, ones, random, similar size ▶️ Type conversion and switching between NumPy and PyTorch ▶️ Arithmetic, logical operations, tensor comparison ▶️ Matrix multiplication and batch computations ▶️ Broadcasting, view(), reshape(), changing dimensions ▶️ Indexing and slicing: how to access parts of a tensor ▶️ Notebook with code examplesA good starting material to understand the mechanics of tensors before moving on to models and training. ⛓ GitHub link tags: #useful ➡ @codeprogrammer
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
