Machine Learning

Открыть в Telegram

Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Больше

Сеть:Machine Learning with Python Сирия225 Технологии и приложения3 327...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 373 подписчиков, занимая 3 327 место в категории Технологии и приложения и 225 место в регионе Сирия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 373 подписчиков.

Согласно последним данным от 12 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 399, а за последние 24 часа — 24, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.42%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.74% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 979 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 703 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как distance, insidead, gpu, learning, degree.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 13 июля, 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 Технологии и приложения.

40 373

Подписчики

+2424 часа

+1257 дней

+39930 день

979

Просмотры поста

~ 70324 часа

~ 95648 часов

2.42%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 387

📌 AI FOMO, Shadow AI, and Other Business Problems 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-09-03 | ⏱️ Read time: 6 min read What’s the state of AI in business these days, and how much does it cost…

40 387

📌 Useful Python Libraries You Might Not Have Heard Of: Freezegun 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-09-03 | ⏱️ Read time: 12 min read Bring time to a standstill in your Python tests

40 387

📌 The Programming Skills You Need for Today’s Data Roles 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 3 min read How to stand out in a crowded field

40 387

📌 Boosting Your Anomaly Detection With LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 17 min read The 7 emerging application patterns you should know

40 387

📌 Using LangGraph and MCP Servers to Create My Own Voice Assistant 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 30 min read Built over 14 days, all locally run, no API keys, cloud services, or subscription fees.

40 387

📌 MobileNetV1 Paper Walkthrough: The Tiny Giant 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 26 min read Understanding and implementing MobileNetV1 from scratch with PyTorch

40 387

📌 A Visual Guide to Tuning Random Forest Hyperparameters 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 8 min read How hyperparameter tuning visually changes random forests

40 387

📌 Should We Use LLMs As If They Were Swiss Knives? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 9 min read A logic game performance comparison between popular LLMs and a custom-made algorithm

40 387

📌 Tool Masking: The Layer MCP Forgot 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2025-09-05 | ⏱️ Read time: 16 min read Tool masking for AI improves AI agents: shape MCP tool surfaces to cut tokens and…

40 387

📌 Zero-Inflated Data: A Comparison of Regression Models 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-05 | ⏱️ Read time: 13 min read How to detect it and which model to choose.

40 387

📌 AI Operations Under the Hood: Challenges and Best Practices 🗂 Category: LLM APPLICATIONS 🕒 Date: 2025-09-05 | ⏱️ Read time: 18 min read Building robust, reproducible, and reliable GenAI applications requires a framework of continuous improvement, rigorous evaluation,…

40 387

📌 Showcasing Your Work on HuggingFace Spaces 🗂 Category: PRODUCTIVITY 🕒 Date: 2025-09-05 | ⏱️ Read time: 9 min read Building an app is exciting – but sharing it is where the real value kicks…

40 387

📌 How to Context Engineer to Optimize Question Answering Pipelines 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-09-05 | ⏱️ Read time: 9 min read Learn how to apply context engineering to enhance your question answering systems.

40 387

📌 The Programming Skills You Need for Today’s Data Roles 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 3 min read How to stand out in a crowded field

40 387

📌 Boosting Your Anomaly Detection With LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-09-04 | ⏱️ Read time: 17 min read The 7 emerging application patterns you should know

40 387