Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning
Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 237 подписчиков, занимая 3 336 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 40 237 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 343, а за последние 24 часа — 16, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.89% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 771 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 761 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 05 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.
40 237
Подписчики
+1624 часа
+837 дней
+34330 день
Архив постов
40 247
📌 Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-10 | ⏱️ Read time: 13 min read
A novel tractable and interpretable algorithm to learn from expert demonstrations
40 247
📌 AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-10 | ⏱️ Read time: 15 min read
Putting the weight where weak learners need it most
40 247
📌 My Medium Journey as a Data Scientist: 6 Months, 18 Articles, and 3,000 Followers
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 10 min read
Real numbers, earnings, and data-driven growth strategy for Medium writers
40 247
📌 Advanced Time Series Forecasting With sktime
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 9 min read
Learn how to optimize model hyperparameters and even the architecture in a few lines of…
40 247
📌 Calibrating Marketing Mix Models In Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 12 min read
Part 2 of a hands-on guide to help you master MMM in pymc
40 247
📌 Detecting Anomalies in Social Media Volume Time Series
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 6 min read
How I detect anomalies in social Media volumes: A Residual-Based Approach
40 247
📌 Why ETL-Zero? Understanding the shift in Data Integration
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 11 min read
When I was preparing for the Salesforce Data Cloud certification, I came across the term…
40 247
📌 Bessel’s Correction: Why Do We Divide by n−1 Instead of n in Sample Variance?
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 9 min read
Understanding the Unbiased Estimation of Population Variance
40 247
📌 Decoding One-Hot Encoding: A Beginner’s Guide to Categorical Data
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-11-11 | ⏱️ Read time: 6 min read
Learning to transform categorical data into a format that a machine learning model can understand
40 247
📌 NER in Czech Documents with XLM-RoBERTa using Accelerate
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 10 min read
Decisions I made during the development of a document processing model that was successfully deployed
40 247
📌 Economics of Hosting Open Source LLMs
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 23 min read
Leveraging various deployment options
40 247
📌 From Parallel Computing Principles to Programming for CPU and GPU Architectures
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 23 min read
For early ML Engineers and Data Scientists, to understand memory fundamentals, parallel execution, and how…
40 247
📌 Beyond RAG: Precision Filtering in a Semantic World
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 9 min read
Aligning expectations with reality by using traditional ML to bridge the gap in a LLM’s…
40 247
📌 Reporting in Excel Could Be Costing Your Business More Than You Think – Here’s How to Fix It…
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 7 min read
Discover how you can save hours, eliminate costly data errors, and free up your team…
40 247
📌 Boosting Algorithms in Machine Learning, Part II: Gradient Boosting
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-12 | ⏱️ Read time: 11 min read
Uncovering a simple yet powerful, award-winning machine learning algorithm
40 247
📌 Game Theory, Part 3 – You are the average of the five people you spend the most time with
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 5 min read
Is Tit-for-tat the best strategy in the Iterated Prisoner’s Dilemma game?
40 247
📌 Increase Trust in Your Regression Model The Easy Way
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 5 min read
How to use Conformalized Quantile Regression
40 247
📌 The Ultimate Guide to Evaluating the Impact of Outlier Treatment in Time Series
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 22 min read
Sensitivity Analysis, Model Validation, Feature Importance & More!
40 247
📌 Nobody Puts AI in a Corner!
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 9 min read
Two short anecdotes about transformations, and what it takes if you want to become “AI-enabled”
40 247
📌 Demystifying the Correlation Matrix in Data Science
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 16 min read
Understanding the Connections Between Variables: A Comprehensive Guide to Correlation Matrices and Their Applications
