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 40 072 مشترک است و جایگاه 3 398 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 232 را در منطقه سوريا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 40 072 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 379 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 30 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 1.16% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 770 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 466 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 24 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.
40 072
مشترکین
+3024 ساعت
+337 روز
+37930 روز
آرشیو پست ها
40 089
📌 An End-to-End Guide to Beautifying Your Open-Source Repo with Agentic AI
🗂 Category: LLM APPLICATIONS
🕒 Date: 2026-02-20 | ⏱️ Read time: 17 min read
The guide to automated improvement of scientific and industrial repositories using open-source AI agents
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 Donkeys, Not Unicorns
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-02-20 | ⏱️ Read time: 8 min read
The New Rules of Entrepreneurship in the Era of Commoditized Magic
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 AI in Multiple GPUs: How GPUs Communicate
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-02-19 | ⏱️ Read time: 5 min read
A deep dive into the hardware infrastructure that enables multi-GPU communication for AI workloads
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 AlpamayoR1: Large Causal Reasoning Models for Autonomous Driving
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-02-19 | ⏱️ Read time: 9 min read
All you need to know about Chain of Causation reasoning and the current state of…
#DataScience #AI #Python
40 089
Repost from Udemy Free Coupons
NumPy, SciPy, Matplotlib & Pandas A-Z: Machine Learning
NumPy | SciPy | Matplotlib | Pandas | Machine Learning | Data Science | Deep Learning | Pre-Machine Learning Analysis...
🏷 Category: development
🌍 Language: English (US)
👥 Students: 50,779 students
⭐️ Rating: 4.2/5.0 (535 reviews)
🏃♂️ Enrollments Left: 989
⏳ Expires In: 0D:3H:3M
💰 Price: $9.59 => FREE
🆔 Coupon: 7DB6093BEF7402EE7973
⚠️ Please note: A verification layer has been added to prevent bad actors and bots from claiming the courses, so it is important for genuine users to enroll manually to not lose this free opportunity.
💎 By: https://t.me/DataScienceC
40 089
📌 Understanding the Chi-Square Test Beyond the Formula
🗂 Category: STATISTICS
🕒 Date: 2026-02-19 | ⏱️ Read time: 17 min read
How categorical data becomes statistical evidence.
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 The Missing Curriculum: Essential Concepts For Data Scientists in the Age of AI Coding Agents
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2026-02-19 | ⏱️ Read time: 13 min read
AI can write the code, but you have to steer the ship. Master the knowledge…
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 Agentic AI for Modern Deep Learning Experimentation
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2026-02-18 | ⏱️ Read time: 14 min read
Stop babysitting training runs. Start shipping research. Autonomous experiment management built for/by deep learning engineers.
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 Why Every Analytics Engineer Needs to Understand Data Architecture
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2026-02-18 | ⏱️ Read time: 11 min read
Get the data architecture right, and everything else becomes easier. I know it sounds simple,…
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 Building Cost-Efficient Agentic RAG on Long-Text Documents in SQL Tables
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2026-02-18 | ⏱️ Read time: 13 min read
Designing a hybrid SQL + vector retrieval system without schema changes, data migration, or performance…
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 Can AI Solve Failures in Your Supply Chain?
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2026-02-18 | ⏱️ Read time: 16 min read
When your warehouse and transportation teams blame each other for late deliveries, who’s right? We…
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 Use OpenClaw to Make a Personal AI Assistant
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2026-02-17 | ⏱️ Read time: 10 min read
Learn how to set up OpenClaw as a personalized AI agent
#DataScience #AI #Python
40 089
The biggest surprise for our valued audience: we are offering 40 paid courses completely free.
30 Enrollment Left:
Enroll Here and request
https://lve.to/jwxfnss0yi
We use a spam/flood protection system to ensure that all registered users are real people.
40 089
📌 Advance Planning for AI Project Evaluation
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-02-17 | ⏱️ Read time: 7 min read
The work to do before the work begins
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 Iron Triangles: Powerful Tools for Analyzing Trade-Offs in AI Product Development
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-02-17 | ⏱️ Read time: 9 min read
Conceptual overview and practical guidance
#DataScience #AI #Python
40 089
Repost from Machine Learning with Python
🔖 An excellent resource for learning about neural networks
We're sharing a cool resource for learning about neural networks, offering clear, step-by-step instruction with dynamic visualizations and easy-to-understand explanations.
In addition, you'll find many other useful materials on machine learning on the site.
Find and use it — https://mlu-explain.github.io/neural-networks/
tags: #AI #ML #PYTHON
➡ @CODEPROGRAMMER
40 089
📌 Building a LangGraph Agent from Scratch
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2026-02-17 | ⏱️ Read time: 10 min read
Everything you need to know to get started
#DataScience #AI #Python
40 089
📌 The Strangest Bottleneck in Modern LLMs
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-02-16 | ⏱️ Read time: 11 min read
Why insanely fast GPUs still can’t make LLMs feel instant
#DataScience #AI #Python
