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 40 237 مشترک است و جایگاه 3 336 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 40 237 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 343 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 16 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 1.92% 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 771 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 761 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 3 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 05 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.
40 237
مشترکین
+1624 ساعت
+837 روز
+34330 روز
آرشیو پست ها
40 247
📌 Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-10 | ⏱️ Read time: 13 min read
A novel tractable and interpretable algorithm to learn from expert demonstrations
40 247
📌 AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-10 | ⏱️ Read time: 15 min read
Putting the weight where weak learners need it most
40 247
📌 My Medium Journey as a Data Scientist: 6 Months, 18 Articles, and 3,000 Followers
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 10 min read
Real numbers, earnings, and data-driven growth strategy for Medium writers
40 247
📌 Advanced Time Series Forecasting With sktime
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 9 min read
Learn how to optimize model hyperparameters and even the architecture in a few lines of…
40 247
📌 Calibrating Marketing Mix Models In Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 12 min read
Part 2 of a hands-on guide to help you master MMM in pymc
40 247
📌 Detecting Anomalies in Social Media Volume Time Series
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 6 min read
How I detect anomalies in social Media volumes: A Residual-Based Approach
40 247
📌 Why ETL-Zero? Understanding the shift in Data Integration
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 11 min read
When I was preparing for the Salesforce Data Cloud certification, I came across the term…
40 247
📌 Bessel’s Correction: Why Do We Divide by n−1 Instead of n in Sample Variance?
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 9 min read
Understanding the Unbiased Estimation of Population Variance
40 247
📌 Decoding One-Hot Encoding: A Beginner’s Guide to Categorical Data
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 6 min read
Learning to transform categorical data into a format that a machine learning model can understand
40 247
📌 NER in Czech Documents with XLM-RoBERTa using Accelerate
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 10 min read
Decisions I made during the development of a document processing model that was successfully deployed
40 247
📌 Economics of Hosting Open Source LLMs
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 23 min read
Leveraging various deployment options
40 247
📌 From Parallel Computing Principles to Programming for CPU and GPU Architectures
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 23 min read
For early ML Engineers and Data Scientists, to understand memory fundamentals, parallel execution, and how…
40 247
📌 Beyond RAG: Precision Filtering in a Semantic World
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 9 min read
Aligning expectations with reality by using traditional ML to bridge the gap in a LLM’s…
40 247
📌 Reporting in Excel Could Be Costing Your Business More Than You Think – Here’s How to Fix It…
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 7 min read
Discover how you can save hours, eliminate costly data errors, and free up your team…
40 247
📌 Boosting Algorithms in Machine Learning, Part II: Gradient Boosting
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 11 min read
Uncovering a simple yet powerful, award-winning machine learning algorithm
40 247
📌 Game Theory, Part 3 – You are the average of the five people you spend the most time with
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 5 min read
Is Tit-for-tat the best strategy in the Iterated Prisoner’s Dilemma game?
40 247
📌 Increase Trust in Your Regression Model The Easy Way
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 5 min read
How to use Conformalized Quantile Regression
40 247
📌 The Ultimate Guide to Evaluating the Impact of Outlier Treatment in Time Series
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 22 min read
Sensitivity Analysis, Model Validation, Feature Importance & More!
40 247
📌 Nobody Puts AI in a Corner!
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 9 min read
Two short anecdotes about transformations, and what it takes if you want to become “AI-enabled”
40 247
📌 Demystifying the Correlation Matrix in Data Science
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 16 min read
Understanding the Connections Between Variables: A Comprehensive Guide to Correlation Matrices and Their Applications
