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 68 137 مشترک است و جایگاه 2 366 را در دسته آموزش و رتبه 4 740 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 68 137 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 30 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 86 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 27 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.07% 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 2 775 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 037 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 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 31 اوت, 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.
#python #nlp #data_science #machine_learning #deep_learning #tensorflow #scikit_learn #keras #ml #data_visualization #pytorch #transformer #data_analysis #gpt #automl #jax #data_visualizations #gpt_3 #chatgpt================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#computer_science #distributed_systems #awesome #backend #scalability #interview #interview_questions #system_design #hld #high_level_design================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
a, b, c = 10, 2, 3 # Standard unpacking
a, *b = 10, 2, 3 # b = [2, 3]
a, *b, c = 10, 2, 3, 4 # b = [2, 3]
*a, b, c = 10, 2, 3, 4 # a = [10, 2]
👉 @DataScience4▶️ 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
