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 40 150 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
Архив постов
40 150
📌 A Day in the Life of a Data Scientist
🗂 Category: CAREER ADVICE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 8 min read
What do I actually do all day, anyway?
40 150
📌 Python Data Analysis: What Do We Know About Modern Artists?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 15 min read
Finding patterns in the media landscape with Wikipedia, Python, and NetworkX
40 150
📌 Paper review – Communicative Agents for Software Development
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 12 min read
After reading and reviewing the Generative Agents paper, I decided to explore the world of…
40 150
📌 SQL Knowledge You Need For Data Science
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read
Topics, resources and advice for becoming proficient in SQL.
40 150
📌 Validating the Causal Impact of the Synthetic Control Method
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read
Causal AI, exploring the integration of causal reasoning into machine learning
40 150
📌 What “Dream Big” Meant for Data Science Innovation at LinkedIn
🗂 Category: BUSINESS
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 10 min read
Here’s how to inspire and lead people for bigger data science projects
40 150
📌 Here is what using an LLM for monsters taught me about programming
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 9 min read
How I learned to use AI as an alternative to generate amazing random data.
40 150
What do you think about the content of these articles?
Useful Content 👍
Unhelpful content 👎
40 150
📌 Hands On Optimization with Expected Improvement and Gaussian Process Regression, in Python
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 12 min read
A friendly guide to Expected Improvement for Global Optimization, in Python
40 150
📌 Pandas Indexes And Headers, Have You Ever Been Confused?
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 8 min read
From single-level index and headers to multi-level, why and how?
40 150
📌 How LLMs Will Democratize Exploratory Data Analysis
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 19 min read
Or, When you feel your life’s too hard, just go have a talk with Claude
40 150
📌 It’s Time to Finally Memorize those Dang Classification Metrics!
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 11 min read
Intuition behind the metrics and how I finally memorized them
40 150
📌 From Masked Image Modeling to Autoregressive Image Modeling
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 5 min read
A brief review of the image foundation model pre-training objectives
40 150
📌 Building LLM Apps: A Clear Step-By-Step Guide
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 14 min read
Comprehensive Steps for Building LLM-Native Apps: From Initial Idea to Experimentation, Evaluation, and Productization
40 150
📌 Deploy a LightGBM ML Model With GitHub Actions
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 9 min read
A beginner’s guide to getting out of Jupyter notebooks and deploying ML models
40 150
📌 How Do Computers Actually Compute?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 10 min read
A Budding Data Scientist’s Introduction to Computer Hardware
40 150
📌 TDS Newsletter: How to Keep LLMs Effective and Reliable Over Time
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-10-09 | ⏱️ Read time: 4 min read
Those of you who’ve worked with LLM-powered applications know this: by now, building and deploying these tools…
40 150
📌 TDS Newsletter: The Rapid Transformation of Data Science in the Age of AI
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 3 min read
How data science became a strikingly different discipline in the span of a couple of…
40 150
📌 Statistical Method mcRigor Enhances the Rigor of Metacell Partitioning in Single-Cell Data Analysis
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-10-17 | ⏱️ Read time: 6 min read
mcRigor detects dubious metacells within each metacell partition and selects the optimal metacell partitioning method…
40 150
📌 How I Used Machine Learning to Predict 41% of Project Delays Before They Happened
🗂 Category: PROJECT MANAGEMENT
🕒 Date: 2025-10-17 | ⏱️ Read time: 12 min read
How data science can help project managers anticipate risks and save time
