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 40 202 مشترک است و جایگاه 3 365 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 40 202 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 02 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 343 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 1.99% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.28% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 800 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 915 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 03 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.
40 202
مشترکین
+1024 ساعت
+837 روز
+34330 روز
آرشیو پست ها
40 202
📌 Essential Guide to Continuous Ranked Probability Score (CRPS) for Forecasting
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 7 min read
Learn how to evaluate probabilistic forecasts and how CRPS relates to other metrics
40 202
📌 How to Deal with Time Series Outliers
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 6 min read
Understanding, detecting and replacing outliers in time series
40 202
📌 Data Scientists Can’t Excel in Python Without Mastering These Functions
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 11 min read
Introduction of Python’s core functions, use cases, scripts, and underlying mechanisms
40 202
📌 Streamline Property Data Management: Advanced Data Extraction & Retrieval with Indexify
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 15 min read
A Step-by-Step Guide to Document Querying with Indexify
40 202
📌 The DIY Path to AI Product Management: Picking a Starter Project
🗂 Category: CHATGPT
🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 8 min read
Building real-world skills through hands-on trial and error.
40 202
📌 Building Scalable Data Platforms
🗂 Category: ANALYTICS
🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 14 min read
Data Mesh trends in data platform design
40 202
📌 Training AI Models on CPU
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 16 min read
Revisiting CPU for ML in an Era of GPU Scarcity
40 202
📌 Create Your Own Meal Planner Using ChatGPT
🗂 Category: CHATGPT
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read
A brief guide to prompt engineering
40 202
📌 Mathematics of Love: Optimizing a Dining-Room Seating Arrangement for Weddings with Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read
Solving the Restricted Quadratic Multi-Knapsack Problem (RQMKP) with mathematical programming and Python
40 202
📌 An Easy Way to Remove Tourists from Photos
🗂 Category: PYTHON
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 9 min read
Image cleanup with Python, PIL, and OpenCV
40 202
📌 Encoding Categorical Data, Explained: A Visual Guide with Code Example for Beginners
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 10 min read
Six ways of matchmaking categories and numbers
40 202
📌 Use R to build Clinical Flowchart with shinyCyJS
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 6 min read
Customizable R package for Graph / Network visualization
40 202
📌 Subway Route Data Extraction with Overpass API: A Step-by-Step Guide
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 11 min read
Simplify Geodata Extraction from OpenStreetMaps via the Overpass API
40 202
📌 Information in Noise
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 4 min read
Two Techniques for Visualizing Many Time-Series at Once
40 202
📌 5 Pillars for a Hyper-Optimized AI Workflow
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 8 min read
A gentle introduction to a methodology for creating production-ready, extensible & highly optimized AI workflows
40 202
📌 Line-By-Line, Let’s Reproduce GPT-2: Section 3 – Training
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 20 min read
This blog post will go line-by-line through the code in Section 3 of Andrej Karpathy’s…
40 202
📌 Using Generative AI To Get Insights From Disorderly Data
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 41 min read
Best practices for using Large Language Models to extract actionable insights even with poor metadata
40 202
📌 Here Comes Mamba: The Selective State Space Model
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 22 min read
Part 3 – Towards Mamba State Space Models for Images, Videos and Time Series
40 202
📌 Diving Deeper with Structured Outputs
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 10 min read
Enhancing our understanding and optimal usage of structured outputs
40 202
📌 Approximating Stochastic Functions with Multivariate Outputs
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-04 | ⏱️ Read time: 25 min read
A generic approach for training probabilistic machine learning models
