اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 تحلیل کانال تلگرام Machine Learning
کانال Machine Learning (@machinelearning9) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 40 193 مشترک است و جایگاه 3 365 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 227 را در منطقه سوريا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 40 193 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 01 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 355 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 21 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.04% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.12% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 818 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 851 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 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 02 ژوئیه, 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.
40 193
مشترکین
+2124 ساعت
+857 روز
+35530 روز
آرشیو پست ها
40 197
📌 Visualising Strava Race Analysis
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-06 | ⏱️ Read time: 17 min read
Two New Graphs That Compare Runners on the Same Event
40 197
📌 Create Synthetic Dataset Using Llama 3.1 to Fine-Tune Your LLM
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 10 min read
Using the giant Llama 3.1 405B and Nvidia Nemotron 4 reward model to create a…
40 197
📌 Stop Wasting LLM Tokens
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 5 min read
Batching your inputs together can lead to substantial savings without compromising on performance
40 197
📌 Strategizing Your Preparation for Machine Learning Interviews
🗂 Category: CAREER ADVICE
🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 10 min read
Decoding Job Roles and identify focus areas
40 197
📌 High-Performance Data Processing: pandas 2 vs. Polars, a vCPU Perspective
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 8 min read
Polars promises its multithreading capabilities outperform pandas. But is it also the case with a…
40 197
📌 Short and Sweet: Enhancing LLM Performance with Constrained Chain-of-Thought
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 10 min read
Sometimes few words are enough: reducing output length for increasing accuracy
40 197
📌 AI Shapeshifters: The Changing Role of the AI Engineer and Applied Data Scientist
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 5 min read
The role of AI Engineer and Applied Data Scientist has undergone a remarkable transformation. Where…
40 197
📌 Reinforcement Learning, Part 6: n-step Bootstrapping
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 7 min read
Pushing the boundaries: generalizing temporal difference algorithms
40 197
📌 Spatial Interpolation in Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read
Using the Inverse Distance Weighting method to infer missing spatial data
40 197
📌 How to Use Machine Learning to Inform Design Decisions and Make Predictions
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 15 min read
An Introductory Guide and Use Case for Applied Data Science
40 197
📌 5 Proven Query Translation Techniques To Boost Your RAG Performance
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 11 min read
How to get near-perfect LLM performance even with ambiguous user inputs
40 197
📌 The Big Questions Shaping AI Today
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read
Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features
40 197
📌 3 Key Tweaks That Will Make Your Matplotlib Charts Publication Ready
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read
Matplotlib charts are an eyesore by default – here’s what to do about it.
40 197
📌 Ask Not What AI Can Do for You – Ask What You Can Achieve with AI
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 11 min read
Unlock AI for Everyone: Discover How You Can Use LLMs in Everyday Tasks
40 197
📌 Create Stronger Decision Trees with bootstrapping and genetic algorithms
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 31 min read
A technique to better allow decision trees to be used as interpretable models
40 197
📌 We Need to Raise the Bar for AI Product Managers
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 10 min read
How to Stop Blaming the ‘Model’ and Start Building Successful AI Products
40 197
📌 LLMOps – Serve a Llama-3 model with BentoML
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 5 min read
Quickly set up LLM APIs with BentoML and Runpod
40 197
📌 AI for the Absolute Novice – Intuitively and Exhaustively Explained
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 40 min read
From “I’ve never coded” to making an AI model from scratch.
40 197
📌 KernelSHAP can be misleading with correlated predictors
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 7 min read
A concrete case study
40 197
📌 Pre-Commit & Git Hooks: Automate High Code Quality
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 6 min read
How to improve your code quality with pre-commit and git hooks
