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
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Machine Learning
کانال Machine Learning (@machinelearning9) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 40 373 مشترک است و جایگاه 3 327 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 225 را در منطقه سوريا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 40 373 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 12 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 399 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 24 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.42% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.74% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 979 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 703 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 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 13 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.
40 373
مشترکین
+2424 ساعت
+1257 روز
+39930 روز
آرشیو پست ها
40 373
📌 Why Science Must Embrace Co-Creation with Generative AI to Break Current Research Barriers
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 24 min read
An Open Letter to the Scientific Community
40 373
📌 How to Benchmark Classical Machine Learning Workloads on Google Cloud
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 8 min read
Harnessing CPUs for Practical, Cost-Effective Machine Learning
40 373
📌 Why Your Prompts Don’t Belong in Git
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 5 min read
The hidden cost of storing prompts in your source code
40 373
📌 LLM Monitoring and Observability: Hands-on with Langfuse
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 22 min read
Learn the fundamentals of LLM monitoring and observability, from tracing to evaluation and setting up…
40 373
📌 Google’s URL Context Grounding: Another Nail in RAG’s Coffin?
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 13 min read
Google’s hot streak in AI-related releases continues unabated. Just a few days ago, it released…
40 373
📌 Using Google’s LangExtract and Gemma for Structured Data Extraction
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 9 min read
Extracting structured information effectively and accurately from long unstructured text with LangExtract and LLMs
40 373
📌 Plato’s Cave and the Shadows of Data
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 4 min read
On truth, illusion, and the limits of what data can reveal
40 373
📌 How to Develop Powerful Internal LLM Benchmarks
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 7 min read
Learn how to compare LLMs using your own interal benchmark
40 373
📌 The Math You Need to Pan and Tilt 360° Images
🗂 Category: MATH
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 12 min read
Panning a spherical image is just a horizontal roll, but tilting it vertically is much…
40 373
📌 A Brief History of GPT Through Papers
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 16 min read
Language models are becoming really good. But where did they come from?
40 373
📌 Time Series Forecasting Made Simple (Part 4.1): Understanding Stationarity in a Time Series
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 11 min read
An intuitive guide to stationarity in a time series
40 373
📌 Everything I Studied to Become a Machine Learning Engineer (No CS Background)
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 9 min read
The books, courses, and resources I used in my journey.
40 373
📌 Get AI-Ready: How to Prepare for a World of Agentic AI as Tech Professionals
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 6 min read
Explore how Agentic AI is reshaping the tech careers, from data to decision-making, and how…
40 373
📌 Air for Tomorrow: Why Openness in Air Quality Research and Implementation Matters for Global Equity
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 10 min read
Understand how open source can help you unravel air quality
40 373
📌 August Must-Reads: LLM Costs, Research Agents, and More
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 2 min read
Our most-read and -shared stories of the past month
40 373
📌 A Visual Guide to Tuning Decision-Tree Hyperparameters
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
How hyperparameter tuning visually changes decision trees
40 373
📌 Graph Coloring for Data Science: A Comprehensive Guide
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
From theoretical puzzles to practical applications
40 373
📌 Stepwise Selection Made Simple: Improve Your Regression Models in Python
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 21 min read
Dimensionality reduction in linear regression: classical stepwise methods and a Python application on real-world data
40 373
📌 Implementing the Hangman Game in Python
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
A beginner-friendly project to understand variables, loops, and conditions in Python
40 373
📌 How to Import Pre-Annotated Data into Label Studio and Run the Full Stack with Docker
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-29 | ⏱️ Read time: 9 min read
From VOC to JSON: Importing pre-annotations made simple
