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 Сирия228 Технологии и приложения3 344...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 208 подписчиков, занимая 3 344 место в категории Технологии и приложения и 228 место в регионе Сирия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 208 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 338, а за последние 24 часа — 9, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.04%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.42% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 822 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 973 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
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 04 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.

40 208

Подписчики

+924 часа

+727 дней

+33830 день

822

Просмотры поста

~ 97324 часа

~ 1 32148 часов

2.04%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 215

📌 Understanding KL Divergence, Entropy, and Related Concepts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 8 min read Important concepts in information theory, machine learning, and statistics

40 215

📌 Nine Rules for Running Rust in the Browser 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 25 min read Practical lessons from porting range-set-blaze to WASM

40 215

📌 Graph Neural Networks Part 2. Graph Attention Networks vs. GCNs 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 9 min read A model that pays attention to your graph

40 215

📌 Still Manually Reviewing All User Interactions For Your AI Solutions? 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 7 min read Discover how to use cosine similarity to save hours and streamline your AI systems

40 215

📌 TDS Newsletter: To Better Understand AI, Look Under the Hood 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-09-25 | ⏱️ Read time: 3 min read AI-powered tools tend to generate extreme reactions: on one side we have the “It’s magic!” and…

40 215

📌 Make the Switch from Software Engineer to ML Engineer 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 9 min read 7 steps that helped me transition from a software engineer to Machine Learning engineer

40 215

📌 How to Improve Model Quality Without Building Larger Models 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 12 min read Going into the Google DeepMind’s “Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than…

40 215

📌 A Deeper Dive into Odds Ratios Using Logistic Regression 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 21 min read A comprehensive guide on how to extract and explore odds ratios from a Logistic Regression…

40 215

📌 From Set Transformer to Perceiver Sampler 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 4 min read On multi-modal LLM Flamingo’s vision encoder

40 215

📌 ITT vs LATE: Estimating Causal Effects with IV in Experiments with Imperfect Compliance 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 11 min read Intuition, step-by-step script, and assumptions needed for the use of IV

40 215

📌 Embracing Uncertainty: The Power of Fuzzy Logic in Decision-Making 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 13 min read Exploring how fuzzy logic enhances AI, systems thinking, and real-world applications

40 215

📌 5 AI Projects You Can Build This Weekend (with Python) 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 8 min read From beginner-friendly to advanced

40 215

📌 From Newton to LLM’s 🗂 Category: PHYSICS 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 17 min read A new approach to AI reasoning optimization

40 215

📌 Mathematics I Look for in Data Scientist Interviews 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 18 min read Let’s rebuild our data science foundation.

40 215

📌 Keep the Gradients Flowing 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 27 min read Optimizing Sparse Neural Networks: Understanding Gradient Flow for Faster Training, and Better Performance in Deep…

40 215

📌 Mastering Sample Size Calculations 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 19 min read A/B Testing, Reject Inference, and How to Get the Right Sample Size for Your Experiments

40 215

📌 The Easiest Way to Learn and Use Python Today 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 9 min read Google Colab and its integrated Generative AI, a powerful combination

40 215

📌 The Most Valuable LLM Dev Skill is Easy to Learn, But Costly to Practice. 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-09 | ⏱️ Read time: 18 min read Here’s how not to waste your budget on evaluating models and systems.

40 215

📌 Fine-Tune Llama 3.2 for Powerful Performance on Targeted Tasks 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-10 | ⏱️ Read time: 13 min read Learn how you can fine-tune Llama3.2, Meta’s most recent Large language model, to achieve powerful…

40 215

📌 Forecasting with NHiTs: Uniting Deep Learning + Signal Processing Theory for Superior Accuracy 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-10 | ⏱️ Read time: 12 min read A high-performance DL model for all forecasting cases