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 40 346 مشترک است و جایگاه 3 329 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 40 346 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 11 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 393 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 17 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.29% 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 924 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 702 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 12 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.
40 346
مشترکین
+1724 ساعت
+1237 روز
+39330 روز
آرشیو پست ها
40 351
📌 Why You Should Not Replace Blanks with 0 in Power BI
🗂 Category: DATA ANALYSIS
🕒 Date: 2025-06-20 | ⏱️ Read time: 7 min read
Did someone ask you to replace blank values with 0 in your reports? Maybe you…
40 351
📌 Building AI-Powered Low-Code Workflows with n8n
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 27 min read
Three powerful workflows that you can apply to your personal life or business today
40 351
📌 Building A Modern Dashboard with Python and Taipy
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 11 min read
A guide to building a front-end data application.
40 351
📌 Programming, Not Prompting: A Hands-On Guide to DSPy
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 16 min read
A practical deep dive into declarative AI programming
40 351
📌 Reinforcement Learning from Human Feedback, Explained Simply
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 7 min read
The one technique that made ChatGPT so smart
40 351
📌 Build Multi-Agent Apps with OpenAI’s Agent SDK
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 21 min read
Creating multi-agent apps is simple with this open-source SDK, and it can be used with…
40 351
📌 Why Your Next LLM Might Not Have A Tokenizer
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 16 min read
The Tokenizer Has Been a Necessary Evil, but This Radical Approach Shows That It Might…
40 351
📌 Agentic AI: Implementing Long-Term Memory
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 11 min read
The problem and current solutions
40 351
📌 Data Has No Moat!
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 7 min read
Only if you ignore data quality
40 351
📌 Stop Chasing “Efficiency AI.” The Real Value Is in “Opportunity AI.”
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read
Companies pursuing incremental productivity gains risk being displaced by AI-native competitors building entirely new business…
40 351
📌 How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 6 min read
Retrieval-Augmented Generation made easy with Llama
40 351
📌 Economic Cycle Synchronization with Dynamic Time Warping
🗂 Category: ECONOMICS
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 7 min read
The case of the Eurozone
40 351
📌 Use OpenAI Whisper for Automated Transcriptions
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 8 min read
Streamline your computer interactions using OpenAI’s Whisper model
40 351
📌 AI Agent with Multi-Session Memory
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 9 min read
Build from scratch using only Python & Ollama (no GPU, no APIKEY)
40 351
📌 The Mythical Pivot Point from Buy to Build for Data Platforms
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 10 min read
For companies with data-intensive architectures, there often comes a pivotal point where building in-house data…
40 351
📌 Data Science: From School to Work, Part V
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 18 min read
How to profile your Python project
40 351
📌 Hitchhiker’s Guide to RAG with ChatGPT API and LangChain
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 7 min read
Build a simple Python RAG pipeline using your local files as context
40 351
📌 A Caching Strategy for Identifying Bottlenecks on the Data Input Pipeline
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 16 min read
PyTorch model performance analysis and optimization — Part 8
40 351
📌 Pipelining AI/ML Training Workloads with CUDA Streams
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 12 min read
PyTorch Model Performance Analysis and Optimization — Part 9
40 351
📌 A Developer’s Guide to Building Scalable AI: Workflows vs Agents
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-27 | ⏱️ Read time: 38 min read
A practical guide to choosing between AI agents and workflows for production systems, covering the…
