Machine Learning | یادگیری ماشین
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning | یادگیری ماشین
El canal Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 34 375 suscriptores, ocupando la posición 3 780 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 014 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 34 375 suscriptores.
Según los últimos datos del 16 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 568, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.34%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.60% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 180 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 238 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 17 septiembre, 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 Tecnologías y Aplicaciones.
✅ معرفی ۱۸ الگوریتم مختلف (از مدلهای خطی و درختی گرفته تا خانواده Boosting و شبکههای عصبی) با ذکر دقیق نقاط ضعف و قوت هرکدوم. ✅ بررسی ۱۴ متریک ارزیابی مدل و اینکه چرا معیار Accuracy تو دادههای نامتوازن (مثل تقلب) کاملاً فریبنده و بیارزشه. ✅ چکلیست کاربردی برای جلوگیری از نشت داده برای جلوگیری از بزرگترین دلیل شکستِ مدلها در دنیای واقعی. ✅ تکنیکهای برای فاز پروداکشن مثل کالیبره کردن احتمالات و مدیریت کلاسهای کمیاب🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
⚠️ ظرفیت این بوتکمپ نیز محدود است.🌐 لینک پیشثبتنام #رایگان و جزئیات بوتکمپ: 🔗 https://l.hamrah.academy/zki ⭐️️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول
