Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 68 579 подписчиков, занимая 2 404 место в категории Образование и 4 688 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 68 579 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 227, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 3.45%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.52% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 369 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 042 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 26 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
x' = f(x) + x
Because of this addition, the attention mechanism or MLP within the layer – the function f in the formula above – actually does NOT transform the input. Instead, it calculates the information that needs to be ADDED to the input before passing it to the next block! ➕
Imagine the main part of the transformer as a shared whiteboard. 📝 Each block reads what it needs from it and adds its own notes. All changes are additions.
Furthermore, layers can exchange information over distances. A block in the first layer can write information, and a block in the fifth layer can read it, even though there is no direct connection between them. 🔗
I owe these ideas to an older article by Anthropic about the architecture of transformers:
transformer-circuits.pub/2021/framework
#Transformers #DeepLearning #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #Tech
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2Atorch.nn;
🫡 Computer Vision and transfer learning;
🫡 NLP and RNNs;
🫡 Reinforcement Learning;
🫡
torch.compileand ONNX; 🫡 Distributed Training, FSDP, and Tensor Parallel; 🫡 Profiling and memory optimization; 🫡 Model serving and Ray. A useful resource for both beginners and those already working with PyTorch in production. ⛓https://docs.pytorch.org/tutorials/
•••••••••• (tap below to reveal)
🔓 Tap "Get Coupon" below — the code unlocks inside the app after a short rewarded ad.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Programming #Coding #Development #Tech #Python #DataScience•••••••••• (tap below to reveal)
🔓 Tap "Get Coupon" below — the code unlocks inside the app after a short rewarded ad.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Python #DataScience #Automation #FreeCourse #Udemy #OnlineLearning