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Machine Learning

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Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Red:Machine Learning with Python Siria211 Tecnologías y Aplicaciones3 211...

📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning

El canal Machine Learning (@machinelearning9) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 877 suscriptores, ocupando la posición 3 211 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 211 en la región Siria.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 877 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 393, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.58%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.99% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 338 visualizaciones. En el primer día suele acumular 832 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 distance, insidead, gpu, learning, degree.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 octubre, 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.

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41 877

Suscriptores

-624 horas

+247 días

+39330 días

2 338

Visitas de la publicación

~ 83224 horas

~ 1 18748 horas

5.58%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

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Archivo de publicaciones

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"Learning Mathematics: Why Memory, Practice, and Technique are More Important than Talent" To master mathematics, it is necessary to memorize a large amount of information, rules, methods of simplification, and problem-solving techniques. There is no other way. Theory is useful, but in moderation. It's like learning a language. If you focus too much on grammar, you will never learn to speak it fluently. https://algebrica.org/learning-mathematics/

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Repost from Machine Learning with Python

This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers. 0️⃣ Python 1️⃣ Data Science 2️⃣ Machine Learning 3️⃣ Data Visualization 4️⃣ Artificial Intelligence 5️⃣ Data Analysis 6️⃣ Statistics 7️⃣ Deep Learning 8️⃣ programming Languages ✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0 ✅ https://t.me/Codeprogrammer

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Repost from Machine Learning with Python

"How to Train a Neural Network" is a concise summary of the MIT course lectures on deep learning from 2024. It focuses on one of the fundamental questions in neural networks: how a model learns its weights. The summary examines the training process from a mathematical perspective. It covers topics such as forward propagation, loss functions, gradients, backpropagation, and gradient-based optimization methods. I believe this is an interesting resource for those who want to go beyond a general, intuitive understanding of neural networks and begin to delve into the mathematics that underlies their training. https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/mit6_7960_f24_lec2.pdf https://t.me/CodeProgrammer 🤩

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If you're just starting to learn machine learning and want to delve deeper into the mathematics required for machine learning and deep learning, I recommend trying this platform. It's something like LeetCode for machine learning. This is not an advertisement: I personally used it and decided to share it with you. https://deep-ml.com https://t.me/CodeProgrammer

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🤖 A Practical Tip for ML Data Collection When building a machine learning project, getting enough useful data is often just as important as the model itself. If you're collecting public web data for a dataset, you may need to access the same source from different locations or test how location affects the data returned. A residential proxy can help with this by routing your requests through IPs from different regions. For example, with Python:

import requests

proxies = {
    "http": "http://USER:PASSWORD@HOST:PORT",
    "https": "http://USER:PASSWORD@HOST:PORT"
}

response = requests.get(
    "https://example.com",
    proxies=proxies
)

print(response.status_code)

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