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 343...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 251 подписчиков, занимая 3 343 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 40 251 подписчиков.

Согласно последним данным от 05 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 346, а за последние 24 часа — 22, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.97%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.86% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 794 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 749 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 06 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.

40 251

Подписчики

+2224 часа

+987 дней

+34630 день

794

Просмотры поста

~ 74924 часа

~ 98448 часов

1.97%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 249

📌 Python Can Now Call Mojo 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-09-21 | ⏱️ Read time: 14 min read Boost your runtimes with lightning-fast Mojo code

40 249

📌 Data Visualization Explained: What It Is and Why It Matters 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-21 | ⏱️ Read time: 8 min read A brief introduction to data visualization and its importance in today’s technological landscape.

40 249

📌 Building a Local Voice Assistant with LLMs and Neural Networks on Your CPU Laptop 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-19 | ⏱️ Read time: 6 min read A practical guide to run lightweight LLMs using python

40 249

📌 3 Triangle-Shaped Chart Ideas as Alternatives to Some Basic Charts 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2024-11-19 | ⏱️ Read time: 8 min read Creating data visualizations with Python as alternatives to bar charts, pie charts, and some 3D…

40 249

📌 How I Created a Data Science Project Following CRISP-DM Lifecycle 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-13 | ⏱️ Read time: 26 min read An end-to-end project using the CRISP-DM framework

40 249

📌 Awesome Plotly with Code Series (Part 4): Grouping Bars vs Multi-Coloured Bars 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-14 | ⏱️ Read time: 13 min read Do technicolour bars really help make a story clear?

40 249

📌 Writing LLMs in Rust: Looking for an Efficient Matrix Multiplication 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-14 | ⏱️ Read time: 16 min read Here are the lessons I learned and how I am writing llm.rust and tackling the…

40 249

📌 How To Up-Skill In Data Science 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-11-14 | ⏱️ Read time: 7 min read My framework for continually becoming a better data scientist

40 249

📌 Network Analysis, Diffusion Models, Data Lakehouses, and More: Our Best Recent Deep Dives 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-14 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 249

📌 Why STEM Is Important for Any Data Scientist 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-14 | ⏱️ Read time: 8 min read 3 cases to prove this from my own experience

40 249

📌 Gradient Boosting Regressor, Explained: A Visual Guide with Code Examples 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-11-14 | ⏱️ Read time: 14 min read Fitting to errors one booster stage at a time

40 249

📌 Techniques for Chat Data Analytics with Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-15 | ⏱️ Read time: 11 min read Part II: Topic Extraction with BERTopic

40 249

📌 Rewiring My Career: How I Transitioned from Electrical Engineering to Data Engineering 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-11-15 | ⏱️ Read time: 12 min read Data is booming and so are the job opportunities in this field. A must read…

40 249

📌 Field Boundary Detection in Satellite Imagery Using the SAM2 Model 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-15 | ⏱️ Read time: 14 min read Step-by-Step Tutorial on Applying Segment Anything Model Version 2 to Satellite Imagery for Detecting and…

40 249

📌 ROI Worship Can Be Bad For Business 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-11-15 | ⏱️ Read time: 8 min read Watch out for these three ways too much of a good thing can be dangerous

40 249

📌 Introduction to the Finite Normal Mixtures in Regression with 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-15 | ⏱️ Read time: 8 min read In this post, we demonstrate how to simulate a finite mixture model for regression using…

40 249

📌 Why Most Cross-Validation Visualizations Are Wrong (And How to Fix Them) 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-16 | ⏱️ Read time: 12 min read Stop using moving boxes!

40 249

📌 Open the Artificial Brain: Sparse Autoencoders for LLM Inspection 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-16 | ⏱️ Read time: 15 min read A deep dive into LLM visualization and interpretation using sparse autoencoders

40 249

📌 Exploring Music Transcription with Multi-Modal Language Models 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-17 | ⏱️ Read time: 21 min read Using Qwen2-Audio to transcribe music into sheet music

40 249

📌 Spoiler Alert: The Magic of RAG Does Not Come from AI 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-11-17 | ⏱️ Read time: 10 min read Why retrieval, not generation, makes RAG systems magical