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 40 229 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 40 229 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.
40 229
مشترکین
+1624 ساعت
+837 روز
+34330 روز
آرشیو پست ها
40 236
📌 Running the STORM AI research system with your local documents
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-10-28 | ⏱️ Read time: 19 min read
AI assisted research using FEMA disaster response documents
40 236
📌 How to Create Opportunities and Succeed in Data Science Job Applications
🗂 Category: CAREER ADVICE
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 9 min read
Hard-won lessons from my successes and failures that will help you in your journey
40 236
📌 No, You Don’t Need a New Microservices Architecture
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 7 min read
Because you almost certainly already have one without explicitly realizing it
40 236
📌 Building Your Own AI Group Chat: A Journey into Custom Universes and Characters
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 10 min read
How I created an immersive AI group chat using Ollama, FastAPI, open-source LLMs, and React
40 236
📌 Three Crucial Data Lessons That I Learned from a Data Conference That’s Not Related to AI
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 9 min read
Underrated concepts that help foster analytics excellence in organizations
40 236
📌 A Gentle Introduction to the DCIN for Decentralized Inference
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 32 min read
How a Decentralized Collaborative Intelligence Network works
40 236
📌 Continual Learning: The Three Common Scenarios
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 6 min read
Plus paper recommendations
40 236
📌 Explore Solvable and Unsolvable Equations with Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 18 min read
Find Closed-Form Solutions When Possible – Use Numerical Methods When Necessary
40 236
📌 Predictive Power Score: Calculation, Pros, Cons, and JavaScript Code
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 8 min read
A project to learn about correlation in general, and to test neural networks in web…
40 236
📌 The Ultimate Guide to RAGs – Each Component Dissected
🗂 Category: NATURAL LANGUAGE PROCESSING
🕒 Date: 2024-10-29 | ⏱️ Read time: 14 min read
A visual tour of what it takes to build CHAD-level LLM pipelines
40 236
📌 Data Leakage in Preprocessing, Explained: A Visual Guide with Code Examples
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 17 min read
10 sneaky ways your preprocessing pipeline leaks
40 236
📌 Ensemble Learning for Anomaly Detection
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 7 min read
A dive into the isolation forest model to detect anomalies in time-series data.
40 236
📌 ARIMA: A Model to Predict Time Series Data
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 17 min read
Learn how ARIMA models work and how to implement them in Python for accurate predictions
40 236
📌 How to Make Proximity Maps with Python
🗂 Category: DATA VISUALIZATION
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 12 min read
Geopy’s great circle method
40 236
📌 Computer Use and AI Agents: A New Paradigm for Screen Interaction
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 8 min read
Exploring the future of multimodal AI Agents and the Impact of Screen Interaction
40 236
📌 Demystifying Azure Storage Account network access
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 8 min read
Service Endpoints and Private Endpoints Hands-On: Including Azure Backbone, Storage Account Firewall, DNS, VNET and…
40 236
📌 Running Large Language Models Privately
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 18 min read
A comparison of frameworks, models, and costs
40 236
📌 5 Techniques to Prevent Hallucinations in Your RAG Question Answering
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-09-23 | ⏱️ Read time: 7 min read
Learn how to reduce the number of hallucinations, and the impact they have
40 236
📌 How to Connect an MCP Server for an AI-Powered, Supply-Chain Network Optimization Agent
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2025-09-22 | ⏱️ Read time: 22 min read
From prompt to strategic decision-making: MCP-powered agents for cost-efficient, reliable and sustainable supply chain network…
40 236
📌 Beyond Skills: Unlocking the Full Potential of Data Scientists
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-10-30 | ⏱️ Read time: 21 min read
Unlock the hidden value of data scientists by empowering them beyond technical tasks to drive…
