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
40 150
📌 A Day in the Life of a Data Scientist
🗂 Category: CAREER ADVICE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 8 min read
What do I actually do all day, anyway?
40 150
📌 Python Data Analysis: What Do We Know About Modern Artists?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 15 min read
Finding patterns in the media landscape with Wikipedia, Python, and NetworkX
40 150
📌 Paper review – Communicative Agents for Software Development
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 12 min read
After reading and reviewing the Generative Agents paper, I decided to explore the world of…
40 150
📌 SQL Knowledge You Need For Data Science
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read
Topics, resources and advice for becoming proficient in SQL.
40 150
📌 Validating the Causal Impact of the Synthetic Control Method
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read
Causal AI, exploring the integration of causal reasoning into machine learning
40 150
📌 What “Dream Big” Meant for Data Science Innovation at LinkedIn
🗂 Category: BUSINESS
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 10 min read
Here’s how to inspire and lead people for bigger data science projects
40 150
📌 Here is what using an LLM for monsters taught me about programming
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 9 min read
How I learned to use AI as an alternative to generate amazing random data.
40 150
What do you think about the content of these articles?
Useful Content 👍
Unhelpful content 👎
40 150
📌 Hands On Optimization with Expected Improvement and Gaussian Process Regression, in Python
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 12 min read
A friendly guide to Expected Improvement for Global Optimization, in Python
40 150
📌 Pandas Indexes And Headers, Have You Ever Been Confused?
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 8 min read
From single-level index and headers to multi-level, why and how?
40 150
📌 How LLMs Will Democratize Exploratory Data Analysis
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 19 min read
Or, When you feel your life’s too hard, just go have a talk with Claude
40 150
📌 It’s Time to Finally Memorize those Dang Classification Metrics!
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 11 min read
Intuition behind the metrics and how I finally memorized them
40 150
📌 From Masked Image Modeling to Autoregressive Image Modeling
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 5 min read
A brief review of the image foundation model pre-training objectives
40 150
📌 Building LLM Apps: A Clear Step-By-Step Guide
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 14 min read
Comprehensive Steps for Building LLM-Native Apps: From Initial Idea to Experimentation, Evaluation, and Productization
40 150
📌 Deploy a LightGBM ML Model With GitHub Actions
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 9 min read
A beginner’s guide to getting out of Jupyter notebooks and deploying ML models
40 150
📌 How Do Computers Actually Compute?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 10 min read
A Budding Data Scientist’s Introduction to Computer Hardware
40 150
📌 TDS Newsletter: How to Keep LLMs Effective and Reliable Over Time
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-10-09 | ⏱️ Read time: 4 min read
Those of you who’ve worked with LLM-powered applications know this: by now, building and deploying these tools…
40 150
📌 TDS Newsletter: The Rapid Transformation of Data Science in the Age of AI
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 3 min read
How data science became a strikingly different discipline in the span of a couple of…
40 150
📌 Statistical Method mcRigor Enhances the Rigor of Metacell Partitioning in Single-Cell Data Analysis
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-10-17 | ⏱️ Read time: 6 min read
mcRigor detects dubious metacells within each metacell partition and selects the optimal metacell partitioning method…
40 150
📌 How I Used Machine Learning to Predict 41% of Project Delays Before They Happened
🗂 Category: PROJECT MANAGEMENT
🕒 Date: 2025-10-17 | ⏱️ Read time: 12 min read
How data science can help project managers anticipate risks and save time
