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 Сирия227 Технологии и приложения3 364...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 150 подписчиков, занимая 3 364 место в категории Технологии и приложения и 227 место в регионе Сирия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 150 подписчиков.

Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 412, а за последние 24 часа — 5, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.96%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.89% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 785 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 760 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
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 28 июня, 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.

40 150

Подписчики

+524 часа

+1067 дней

+41230 день

785

Просмотры поста

~ 76024 часа

~ 1 06948 часов

1.96%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 151

📌 Acquire Customers with Ecommerce Data Science 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-05 | ⏱️ Read time: 7 min read Data informed strategies help ecommerce businesses overcome advertising challenges

40 151

📌 Cross-validation with XGBoost – Enhancing Customer Churn Classification with Tidymodels 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 6 min read Step-by-step guide to implementing cross-validation, feature engineering, and model evaluation with XGBoost in Tidymodels

40 151

📌 PAGA Explained: Graphical Abstractions of Single-Cell Data 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 7 min read How a broader view of data can give us insights to its deeper meaning.

40 151

📌 My 30-Day Map Challenge 2023 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 9 min read An overview of selected map topics and algorithms

40 151

📌 Multilingual RAG, Algorithmic Thinking, Outlier Detection, and Other Problem-Solving Highlights 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 151

📌 SageMaker vs Vertex AI for Model Inference 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 14 min read Comparing the AWS and GCP fully-managed services for ML workflows

40 151

📌 From Code to Insights: Software Engineering Best Practices for Data Analysts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 20 min read Top 10 engineering lessons every data analyst should know

40 151

📌 Applied LLM Quantisation with AWS Sagemaker | Analytics.gov 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 19 min read Host production-ready LLMs endpoints at twice the speed but one fifth the cost.

40 151

📌 How LLMs Think 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 11 min read Research paper in pills: “Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet”

40 151

📌 YOLO – By Hand 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 6 min read A breakdown of the math within YOLO

40 151

📌 Fraud Prediction with Machine Learning in the Financial Industry: A Data Scientist’s Experience 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 6 min read Insights and experiences from a data scientist on the frontlines

40 151

📌 Automating Prompt Engineering with DSPy and Haystack 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 10 min read Teach your LLM how to talk through examples

40 151

📌 AI Assistants, Copilots, and Agents in Data & Analytics: What’s the Difference? 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 8 min read Understanding AI autonomy: assistants, copilots, agents, and their impact on business value

40 151

📌 Scale Is All You Need for Lip-Sync? 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 14 min read Alibaba’s EMO and Microsoft’s VASA-1 are crazy good. Let’s break down how they work.

40 151

📌 Python 3.14 and the End of the GIL 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-10-18 | ⏱️ Read time: 16 min read Exploring the opportunities and challenges of a GIL-free Python

40 151

📌 Can We Save the AI Economy? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-10-18 | ⏱️ Read time: 23 min read And do we want to?

40 151

📌 How to Build a Generative Search Engine for Your Local Files Using Llama 3 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 15 min read Use Qdrant, NVidia NIM API, or Llama 3 8B locally for your local GenAI assistant

40 151

📌 What Is a Good Imputation for Missing Values? 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 21 min read My current take on what imputation should be

40 151

📌 Principal Component Analysis Made Easy: A Step-by-Step Tutorial 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 10 min read Implement the PCA algorithm from scratch with Python

40 151

📌 Tiny Time Mixers (TTM): A Powerful Zero-Shot Forecasting Model by IBM 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read A new lightweight open-source foundation model