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 40 150 مشترک است و جایگاه 3 364 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 40 150 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 27 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 412 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 1.96% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.89% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 785 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 760 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 28 ژوئن, 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.
40 150
مشترکین
+524 ساعت
+1067 روز
+41230 روز
آرشیو پست ها
40 151
📌 Acquire Customers with Ecommerce Data Science
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-05 | ⏱️ Read time: 7 min read
Data informed strategies help ecommerce businesses overcome advertising challenges
40 151
📌 Cross-validation with XGBoost – Enhancing Customer Churn Classification with Tidymodels
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 6 min read
Step-by-step guide to implementing cross-validation, feature engineering, and model evaluation with XGBoost in Tidymodels
40 151
📌 PAGA Explained: Graphical Abstractions of Single-Cell Data
🗂 Category: DATA VISUALIZATION
🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 7 min read
How a broader view of data can give us insights to its deeper meaning.
40 151
📌 My 30-Day Map Challenge 2023
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 9 min read
An overview of selected map topics and algorithms
40 151
📌 Multilingual RAG, Algorithmic Thinking, Outlier Detection, and Other Problem-Solving Highlights
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 4 min read
Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features
40 151
📌 SageMaker vs Vertex AI for Model Inference
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 14 min read
Comparing the AWS and GCP fully-managed services for ML workflows
40 151
📌 From Code to Insights: Software Engineering Best Practices for Data Analysts
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 20 min read
Top 10 engineering lessons every data analyst should know
40 151
📌 Applied LLM Quantisation with AWS Sagemaker | Analytics.gov
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 19 min read
Host production-ready LLMs endpoints at twice the speed but one fifth the cost.
40 151
📌 How LLMs Think
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 11 min read
Research paper in pills: “Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet”
40 151
📌 YOLO – By Hand
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 6 min read
A breakdown of the math within YOLO
40 151
📌 Fraud Prediction with Machine Learning in the Financial Industry: A Data Scientist’s Experience
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 6 min read
Insights and experiences from a data scientist on the frontlines
40 151
📌 Automating Prompt Engineering with DSPy and Haystack
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 10 min read
Teach your LLM how to talk through examples
40 151
📌 AI Assistants, Copilots, and Agents in Data & Analytics: What’s the Difference?
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 8 min read
Understanding AI autonomy: assistants, copilots, agents, and their impact on business value
40 151
📌 Scale Is All You Need for Lip-Sync?
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 14 min read
Alibaba’s EMO and Microsoft’s VASA-1 are crazy good. Let’s break down how they work.
40 151
📌 Python 3.14 and the End of the GIL
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-10-18 | ⏱️ Read time: 16 min read
Exploring the opportunities and challenges of a GIL-free Python
40 151
📌 Can We Save the AI Economy?
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-10-18 | ⏱️ Read time: 23 min read
And do we want to?
40 151
📌 How to Build a Generative Search Engine for Your Local Files Using Llama 3
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 15 min read
Use Qdrant, NVidia NIM API, or Llama 3 8B locally for your local GenAI assistant
40 151
📌 What Is a Good Imputation for Missing Values?
🗂 Category: STATISTICS
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 21 min read
My current take on what imputation should be
40 151
📌 Principal Component Analysis Made Easy: A Step-by-Step Tutorial
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 10 min read
Implement the PCA algorithm from scratch with Python
40 151
📌 Tiny Time Mixers (TTM): A Powerful Zero-Shot Forecasting Model by IBM
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read
A new lightweight open-source foundation model
