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
40 145
📌 How Many Pokemon Fit?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 10 min read
Finding the best Pokemon team by modeling and solving a knapsack problem with PokeAPI and…
40 145
📌 Time Series Regression and Cross-Validation: A Tidy Approach
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 8 min read
Step by step guide to EDA, feature engineering, cross validation and model comparison with tidymodels,…
40 145
📌 A Python Engineer’s Introduction to 3D Gaussian Splatting (Part 2)
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 8 min read
Understanding and coding how Gaussian’s are used within 3D Gaussian Splatting
40 145
📌 AI Agent Unit Testing in Langfuse
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 10 min read
Creating a scalable testing solution for AI agents for operation by non-coders
40 145
📌 My Easy Guide to Pre vs. Post Treatment Tests
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read
A quick introduction to Before and After Tests with code.
40 145
📌 Sparse Autoencoders, Additive Decision Trees, and Other Emerging Topics in AI Interpretability
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 4 min read
Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features
40 145
📌 Take a Look Under the hood
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read
Using Monosemanticity to understand the concepts a Large Language Model learned
40 145
📌 Improving Business Performance with Machine Learning
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 18 min read
Whether you are a data scientist, analyst, or business analyst, your goal is to deliver…
40 145
I was shocked how easy it is: I connected my signals,…and trades started happening.
Nobody told me you could earn passively like that! This is the automation traders are hiding — it just works. Curious how?
👉 See the real tool in action
#ad InsideAds
40 145
📌 Beyond AlphaFold: The Future Of LLM in Medicine
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 17 min read
AlphaFold leaves a complex legacy: What will be the future of LLM in biology and…
40 145
📌 How I’d Become a Data Scientist (If I Had to Start Over)
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 12 min read
Roadmap and tips on how to land a job in data science
40 145
📌 CUDA for AI – Intuitively and Exhaustively Explained
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 58 min read
Parallelized AI from scratch in CUDA
40 145
📌 Mapping the Pokemon World: A Network Analysis of Habitat-Based Encounters
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 19 min read
An introduction to Network Analysis in Python, along with a practical example using Pokemon data…
40 145
📌 Understanding Buffer of Thoughts (BoT) – Reasoning with Large Language Models
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 12 min read
New prompt engineering tool for complex reasoning, compared with Chain of thought (CoT) and Tree…
40 145
📌 Gated Recurrent Units (GRU) – Improving RNNs
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 11 min read
Explaining how Gated Recurrent Neural Networks work
40 145
📌 Graph Visualization: 7 Steps from Easy to Advanced
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 10 min read
Making visualization with Python, NetworkX, and D3.JS
40 145
📌 GPT from Scratch with MLX
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 36 min read
Define and train GPT-2 on your MacBook
40 145
📌 Erasing Clouds from Satellite Imagery Using GANs (Generative Adversarial Networks)
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 12 min read
Building GANs from scratch in python
40 145
📌 Simple Model Retraining Automation via GitHub Actions
🗂 Category: EDUCATION
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 13 min read
Easily streamline your modelling process with the GitHub Actions.
40 145
📌 Analyzing Unstructured PDF Data w/ Embedding Models and LLMs
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 8 min read
How to turn PDFs into actionable insights
