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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machine Learning with Python
کانال Machine Learning with Python (@codeprogrammer) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 68 579 مشترک است و جایگاه 2 404 را در دسته آموزش و رتبه 4 688 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 68 579 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 227 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 3.45% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.52% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 369 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 042 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند insidead, learning, degree, evaluation, algorithm تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اکتبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کردهاند.
x' = f(x) + x
Because of this addition, the attention mechanism or MLP within the layer – the function f in the formula above – actually does NOT transform the input. Instead, it calculates the information that needs to be ADDED to the input before passing it to the next block! ➕
Imagine the main part of the transformer as a shared whiteboard. 📝 Each block reads what it needs from it and adds its own notes. All changes are additions.
Furthermore, layers can exchange information over distances. A block in the first layer can write information, and a block in the fifth layer can read it, even though there is no direct connection between them. 🔗
I owe these ideas to an older article by Anthropic about the architecture of transformers:
transformer-circuits.pub/2021/framework
#Transformers #DeepLearning #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #Tech
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2Atorch.nn;
🫡 Computer Vision and transfer learning;
🫡 NLP and RNNs;
🫡 Reinforcement Learning;
🫡
torch.compileand ONNX; 🫡 Distributed Training, FSDP, and Tensor Parallel; 🫡 Profiling and memory optimization; 🫡 Model serving and Ray. A useful resource for both beginners and those already working with PyTorch in production. ⛓https://docs.pytorch.org/tutorials/
•••••••••• (tap below to reveal)
🔓 Tap "Get Coupon" below — the code unlocks inside the app after a short rewarded ad.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Programming #Coding #Development #Tech #Python #DataScience•••••••••• (tap below to reveal)
🔓 Tap "Get Coupon" below — the code unlocks inside the app after a short rewarded ad.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Python #DataScience #Automation #FreeCourse #Udemy #OnlineLearning