Machine Learning with Python
رفتن به کانال در Telegram
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 68 482 مشترک است و جایگاه 2 406 را در دسته آموزش و رتبه 4 586 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 68 482 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -75 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 7 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 3.38% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.57% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 314 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 073 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 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 05 نوامبر, 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.
68 482
مشترکین
+724 ساعت
-597 روز
-7530 روز
آرشیو پست ها
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0- Python
1- Data Science
2- Machine Learning
3- Data Visualization
4- Artificial Intelligence
5- Data Analysis
6- Statistics
7- Deep Learning
8- programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/DataScienceM
❤️ JOIN THESE BEST TELEGRAM CHANNELS FOR FREE LEARNING ❤️
https://t.me/programming_guide
Learn Ethical hacking for free from scratch
👇👇
@ethicalhackingtoday
Master the coding interview
👇👇
@crackingthecodinginterview
Data science and machine learning with projects
👇👇
@datasciencefree
Want to learn PYTHON and Web development for free?
Then, join this channel
👇👇
@pythonfreebootcamp
Programming Projects and Advanced topics
👇👇
@Programming_experts
Free Programming Courses for Beginners
👇👇
https://t.me/programming_guide
Join fast before we delete the post :)
🚀 Join 👉🏻 "Code with Socialcoffee" 👈🏻 Channel to dive into exciting world of AI!
- 🌟 Learn about the latest AI breakthroughs and advancements in the field.
- 🔬 Get Free Access to AI software tools to boost productivity and enhance skills.
- 💡 Explore the endless possibilities of AI technology and its impact on industries.
- 💻 Gain insights on AI features like speech recognition and image processing.
- 🌐 Stay updated on expert chat sessions and get your burning questions answered.
- 💥 Be part of a vibrant AI community, share ideas, and network with like-minded individuals.
- 🤩 Access free AI solutions!
Join now 👉🏻 Code with Socialcoffee 👈🏻
A gentle introduction to K-Means Clustering in #R.
Featuring Tidyclust!
Enjoy.
https://www.business-science.io/code-tools/2023/07/06/kmeans-clustering.html?el=twitter
Important book
50 Algorithms Every Programmer Should Know (2023)
Read it
https://t.me/DataScienceM/286
Deep Learning
NLP
AI
Python
ML
Data Mining
Tensorflow
Keras
👇👇👇👇👇
@Machine_learn
Generative Adversarial Networks
https://realpython.com/generative-adversarial-networks
Repost from Machine Learning with Python
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0- Python
1- Data Science
2- Machine Learning
3- Data Visualization
4- Artificial Intelligence
5- Data Analysis
6- Statistics
7- Deep Learning
8- programming Languages
https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
We launched a special bot some time ago to download all scientific, software and mathematics books The bot contains more than thirty million books, and new books are downloaded first, In addition to the possibility of downloading all articles and scientific papers for free
To request a subscription: talk to @Hussein_Sheikho
📩 Python Email Automation Script
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
sender_email = "your_email@example.com"
recipient_email = "recipient_email@example.com"
subject = "Automated Email"
message = "This is an automated email sent using Python."
# SMTP server configuration (example: Gmail)
smtp_server = "smtp.gmail.com"
smtp_port = 587
smtp_username = "your_username"
smtp_password = "your_password"
msg = MIMEText(message)
msg["Subject"] = subject
msg["From"] = sender_email
msg["To"] = recipient_email
try:
server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
server.starttls()
server.login(smtp_username, smtp_password)
server.sendmail(sender_email, recipient_email, msg.as_string())
print("Email sent successfully!")
except Exception as e:
print("Error sending email:", str(e))
finally:
server.quit()
https://t.me/DataScienceTDeep Learning
NLP
AI
Python
ML
Data Mining
Tensorflow
Keras
👇👇👇👇👇
@Machine_learn
+5Building an Image Recognition API using Flask.
Step 1: Set up the project environment
1. Create a new directory for your project and navigate to it.
2. Create a virtual environment (optional but recommended):
(Image 1.)
3. Install the necessary libraries (image 2.)
Step 2: Create a Flask Web Application
Create a new file called app.py in the project directory (image 3.)
Step 3: Launch the Flask Application
Save the changes and run the Flask application (image 4.)
Step 4: Test the API
Your API is now up and running and you can send images to /predict via HTTP POST requests.
You can use tools such as curl or Postman to test the API.
• An example of using curl (image 5.)
• An example using Python queries (image 6.)
https://t.me/DataScienceT
Building an Image Recognition API using Flask.
Download Project source code
https://t.me/DataScienceT
