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 40 334 مشترک است و جایگاه 3 331 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 225 را در منطقه سوريا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 40 334 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 10 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 383 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 25 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.35% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.95% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 948 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 786 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 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 11 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.
40 334
مشترکین
+2524 ساعت
+1227 روز
+38330 روز
آرشیو پست ها
40 342
📌 Agentic AI 102: Guardrails and Agent Evaluation
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 12 min read
An introduction to tools that make your model safer and more predictable and performant.
40 342
📌 The Automation Trap: Why Low-Code AI Models Fail When You Scale
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 7 min read
Low-code AI platforms promise speed, a model without a single line of code. But when…
40 342
📌 How to Build an AI Journal with LlamaIndex
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 10 min read
A step-by-step guide for building an AI assistant powered by LlamaIndex
40 342
📌 How to Set the Number of Trees in Random Forest
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 13 min read
A practical introduction to the optRF package
40 342
📌 Optimizing Multi-Objective Problems with Desirability Functions
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read time: 8 min read
Applied to a very real problem: baking bread!
40 342
📌 I Teach Data Viz with a Bag of Rocks
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read time: 5 min read
Here’s Why Domain-Specific Integration Matters in Your Data Science Workflows
40 342
📌 What the Most Detailed Peer-Reviewed Study on AI in the Classroom Taught Us
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read time: 8 min read
A meta analysis that turns out positive yet identifies the need for further research
40 342
📌 Building AI Applications in Ruby
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 15 min read
Why Ruby may be the best language to write your next AI web application
40 342
📌 Use PyTorch to Easily Access Your GPU
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 12 min read
Or … how an ML library can accelerate non-ML computations
40 342
📌 Top Machine Learning Jobs and How to Prepare For Them
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 8 min read
Explaining the different machine learning roles
40 342
📌 About Calculating Date Ranges in DAX
🗂 Category: DATA ANALYSIS
🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 7 min read
When performing date calculations, creating date ranges can be helpful. But how can we do…
40 342
📌 What Statistics Can Tell Us About NBA Coaches
🗂 Category:
🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 10 min read
Using Python to determine where NBA coaches come from and what makes them successful
40 342
📌 Inheritance: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 12 min read
Coding concepts that distinguish an amateur from a professional data scientist
40 342
📌 Google’s AlphaEvolve: Getting Started with Evolutionary Coding Agents
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 20 min read
Introduction AlphaEvolve 1 is a promising new coding agent by Google’s DeepMind. Let’s look at…
40 342
📌 Multiple Linear Regression Analysis
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 12 min read
Implementation of multiple linear regression on real data: Assumption checks, model evaluation, and interpretation of…
40 342
📌 How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 3 min read
This week, we focus on the best strategies for evaluating and benchmarking the performance of…
40 342
📌 Do More with NumPy Array Type Hints: Annotate & Validate Shape & Dtype
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 5 min read
Improve static analysis and run-time validation with full generic specification
40 342
Want to find a book that’ll change your mindset?
Every day, we share honest reviews and powerful book tips so you never waste time on the wrong read. Ready to uncover your next favorite read before anyone else?
Join Books Reviewer now for your daily shortcut to inspiration.
#إعلان InsideAds
40 342
📌 Estimating Product-Level Price Elasticities Using Hierarchical Bayesian
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 21 min read
Using one model to personalize ML results
40 342
📌 Prototyping Gradient Descent in Machine Learning
🗂 Category:
🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 10 min read
Mathematical theorem and credit transaction prediction using Stochastic / Batch GD
