Machine Learning
رفتن به کانال در Telegram
Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Machine Learning
کانال Machine Learning (@machinelearning9) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 659 مشترک است و جایگاه 3 145 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 215 را در منطقه سوريا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 659 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 533 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 13 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.25% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.92% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 601 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 800 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 distance, insidead, gpu, learning, degree تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience.
Learn step by step with clear explanations and working code.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 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 فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
41 659
مشترکین
+1324 ساعت
+1357 روز
+53330 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+128
در 1 کانال‌ها
سپتامبر '26
+570
در 5 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+459
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+654
در 13 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+614
در 4 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+748
در 10 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+423
در 8 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+286
در 7 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+467
در 12 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+624
در 13 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+678
در 14 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+642
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+1 052
در 9 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+1 012
در 8 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+470
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+1 113
در 14 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+876
در 5 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+1 030
در 2 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+1 368
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+820
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+1 068
در 6 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+1 062
در 4 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+895
در 4 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+1 359
در 14 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+1 841
در 14 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 406
در 16 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+1 739
در 13 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+1 108
در 14 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+1 335
در 12 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+1 257
در 15 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+1 349
در 7 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+1 778
در 11 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+1 882
در 12 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+2 482
در 16 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+1 638
در 17 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+1 420
در 14 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+811
در 15 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+1 076
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+1 246
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+4 094
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+1 831
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+1 304
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 06 اکتبر | +13 | |||
| 05 اکتبر | +18 | |||
| 04 اکتبر | +40 | |||
| 03 اکتبر | +13 | |||
| 02 اکتبر | +17 | |||
| 01 اکتبر | +27 |
پست‌های کانال
| 2 |  بدون متن... | 636 |
| 3 | https://t.me/UdemySybot?start=ref_418788114
Get Free Courses 😁 | 544 |
| 4 |  بدون متن... | 704 |
| 5 |  بدون متن... | 2 269 |
| 6 | "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/ | 981 |
| 7 |  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 | 454 |
| 8 |  +1"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 🤩 | 629 |
| 9 | https://t.me/UdemySybot?start=ref_418788114
🎓 Free Udemy courses every day — join me! | 875 |
| 10 |  بدون متن... | 1 531 |
| 11 |  بدون متن... | 1 335 |
| 12 | pandas_vs_polars_cheatsheet.png | 5 997 |
| 13 |  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 | 1 686 |
| 14 | 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 | 1 067 |
| 15 |  بدون متن... | 1 808 |
| 16 |  بدون متن... | 4 435 |
| 17 |  بدون متن... | 4 960 |
| 18 | 🤖 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)
Replace USER, PASSWORD, HOST, and PORT with your proxy credentials.
🚀 711Proxy provides real residential IPs across 200+ countries and regions, with SOCKS5 support and sticky sessions — useful for data collection, testing, and other location-based ML workflows.
🎁 1GB free for testing
New users can use 711TRIAL to get 1GB of residential proxy traffic.
👉 https://www.711proxy.com
After registration, contact 711Proxy support and mention “711TRIAL” to claim the trial.
Available to eligible new users. | 2 693 |
| 19 |  بدون متن... | 1 978 |
| 20 |  +1بدون متن... | 2 446 |
