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 380...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 151 подписчиков, занимая 3 380 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 40 151 подписчиков.

Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 380, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.08%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.91% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 837 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 766 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 30 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.

40 151

Подписчики

+324 часа

+1157 дней

+38030 день

837

Просмотры поста

~ 76624 часа

~ 1 08948 часов

2.08%

Коэффициент вовлеченности

~ 4

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 161

📌 Can AI Agents Do Your Day-to-Day Tasks on Apps? 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-28 | ⏱️ Read time: 9 min read Benchmarking coding agents in a world of apps and people

40 161

📌 How to Create an LLM-Powered app to Convert Text to Presentation Slides: GenSlide – A Step-by-step… 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min read Create a simple yet powerful application that uses LLMs to convert your written content to…

40 161

📌 Does Data-Driven Storytelling Need to Be Objective? 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 14 min read Striking the balance between efficiency and engagement of your data-driven stories

40 161

📌 Was Michael Scott the World’s Best Boss? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read Sentiment analysis of ‘The Office’ TV series using SchrutePy, NLTK and Hugging Face Transformers

40 161

📌 A Simple Regularization for Your GANs 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read In 2018, I had the privilege of orally presenting my paper at the AAAI conference.…

40 161

📌 You Didn’t Conduct an A/B Test. You Can Still Simulate One Retrospectively. 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read Modeling a synthetic (but high quality) control group as a baseline to infer whether the…

40 161

📌 Maximize Savings on Your Unused Fabric Capacities 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min read Automate your Microsoft Fabric capacity state with Azure Logic Apps Disclaimer: This post will not…

40 161

📌 Fine-Tune Llama 3.1 Ultra-Efficiently with Unsloth 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 14 min read A beginner’s guide to state-of-the-art supervised fine-tuning

40 161

📌 Isochrones in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 4 min read Highlighting walkability areas in Python

40 161

📌 Python Set Is Way Faster Than List, True Or False? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 6 min read Comprehensive performance comparison and discussion around data structure

40 161

📌 Hands on Career Path Modelling Using Markov Chain, with Python 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 14 min read This is how I used basic probability to simulate career development

40 161

📌 Navigating Data Science: B2C vs. B2B Analytics 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 12 min read How customer types shape data science roles and methodologies

40 161

Missed the last big airdrop? Don’t repeat it. Padma turns grinding into a clear loop: finish daily quests, unlock upgrades and artifacts drops, and convert progress into PAD tokens. Start early this season to grab higher multipliers and leaderboard rewards. Start now! #ad InsideAds

40 161

📌 Stable and fast randomization using hash spaces 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 8 min read Generate consistent assignments on the fly across different implementation environments

40 161

📌 Visualizing 3D Spatial Data With Pydeck 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 4 min read How to create building model maps in Python

40 161

📌 How to Stand Out in Your Data Scientist Interview 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min read A tip from my experience hiring Data Scientists, which even seasoned professionals aren’t aware of

40 161

📌 Deploying dbt Projects at Scale on Google Cloud 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 13 min read Containerising and running dbt projects with Artifact Registry, Cloud Composer, GitHub Actions and dbt-airflow

40 161

📌 A Practical Guide to Contrastive Learning 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 10 min read How to build your very first SimSiam model with FashionMNIST

40 161

📌 Data Warehouse, Redefined 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 9 min read Rethinking data warehousing: Why redefinition is necessary even beyond Modern Data Warehouse (MDW) and Lakehouse…

40 161

📌 Can Generative AI Lead to AI Collapse? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 9 min read AI eating its own tail: the risk of model collapse in generative systems