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 40 145 مشترک است و جایگاه 3 375 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 40 145 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 28 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 378 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 7 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.09% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.91% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 841 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 766 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 29 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.
40 145
مشترکین
+724 ساعت
+1147 روز
+37830 روز
آرشیو پست ها
40 147
📌 A New Method to Detect “Confabulations” Hallucinated by Large Language Models
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 12 min read
By calculating semantic entropy with a second LLM, we can better flag answers as unreliable…
40 147
📌 Making LLMs Write Better and Better Code for Self-Driving Using LangProp
🗂 Category: CHATGPT
🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read
Analogy from classical machine learning: LLM (Large Language Model) = optimizer; code = parameters; LangProp…
40 147
📌 Improving RAG Performance Using Rerankers
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read
A tutorial on using rerankers to improve your RAG pipeline
40 147
📌 The Intuitive Basics of Optimization
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 14 min read
A gentle introduction to the amazing field of optimization
40 147
📌 Business Planning with Python – Revenue Optimization
🗂 Category: BUSINESS
🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 14 min read
How can you use data analytics to help small businesses maximize their revenue while maintaining…
40 147
📌 How Bend Works: A Parallel Programming Language That “Feels Like Python but Scales Like CUDA”
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 26 min read
A brief introduction to Lambda Calculus, Interaction Combinators, and how they are used to parallelize…
40 147
📌 The Ultimate Guide to Finding Outliers in Your Time-Series Data (Part 2)
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 1 min read
Effective machine learning methods and tools for outlier detection in time-series analysis
40 147
📌 A Complete Guide to Master Step Functions on AWS
🗂 Category: SCIENCE AND TECHNOLOGY
🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 10 min read
Workflow orchestration made easier
40 147
📌 3 Challenges to Being a Data Scientist in 2024
🗂 Category: CAREER ADVICE
🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 7 min read
Given the current climate, is data science for you?
40 147
📌 Classification Loss Functions: Intuition and Applications
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 9 min read
A simpler way to understand derivations of loss functions for classification and when/how to apply…
40 147
📌 Prompt Engineering: Tips, Approaches, and Future Directions
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 5 min read
Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features
40 147
📌 Understanding Transformers
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 12 min read
A straightforward breakdown of “Attention is All You Need”¹
40 147
📌 I Invented a Way to Speak to an AI, Keeping Your Privacy
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 9 min read
The tech is called “Silent Voice.”
40 147
📌 The Math Behind Risk – Part 1
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
Does the attack really have an advantage in the game of world conquest?
40 147
📌 The History of Convolutional Neural Networks for Image Classification (1989- Today)
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 18 min read
A tour through the history of Computer Vision!
40 147
📌 Safeguarding Demand Forecasting with Causal Graphs
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
Causal AI, exploring the integration of causal reasoning into machine learning
40 147
📌 Diving Deep into AutoGen and Agentic Frameworks
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 13 min read
This blog post will go into the details of the “AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications…
40 147
📌 Estimate the unobserved – Moving-Average Model Estimation with Maximum Likelihood in Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 8 min read
How unobserved covariates’ coefficients can be estimated with MLE
40 147
📌 CRAG – Intuitively and Exhaustively Explained
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 13 min read
Defining the Limits of Retrieval Augmented Generation
40 147
📌 System Design: Load Balancer
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 9 min read
Orchestrating strategies for optimal workload distribution in microservice applications
