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 381...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 191 подписчиков, занимая 3 381 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 40 191 подписчиков.

Согласно последним данным от 01 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 355, а за последние 24 часа — 21, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.04%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.12% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 818 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 851 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 02 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.

40 191

Подписчики

+2124 часа

+857 дней

+35530 день

818

Просмотры поста

~ 85124 часа

~ 1 13948 часов

2.04%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 197

📌 The Math Behind Keras 3 Optimizers: Deep Understanding and Application 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-17 | ⏱️ Read time: 9 min read This is a bit different from what the books say.

40 197

📌 Massive Energy for Massive GPU Empowering AI 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-08-18 | ⏱️ Read time: 7 min read Massive GPUs for AI model training and deployment require significant energy. As AI scales, optimizing…

40 197

📌 How to Talk to a PDF File Without Using Proprietary Models: CLI + Streamlit + Ollama 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 17 min read A contribution to the creation of a locally executed, free PDF chat app with Streamlit…

40 197

📌 Heckman Selection Bias Modeling in Causal Studies 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 9 min read How selection bias is related to the identification assumptions of OLS, and what steps should…

40 197

📌 VAE for Time Series 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 11 min read Generate realistic sequential data with this easy-to-train model

40 197

📌 Must-Know Techniques for Handling Big Data in Hive 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 8 min read HQL’s Unique Features- PARTITIONED BY, STORED AS, DISTRIBUTE BY / CLUSTER BY, LATERAL VIEW with…

40 197

📌 Must-Know in Statistics: The Bivariate Normal Projection Explained 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 7 min read Derivation and practical examples of this powerful concept

40 197

📌 Dummy Classifier Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 7 min read Setting the Bar in Machine Learning with Simple Baseline Models

40 197

📌 Towards Mamba State Space Models for Images, Videos and Time Series 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 20 min read Part 1

40 197

📌 How to Create Well-Styled Streamlit Dataframes, Part 1: Using the Pandas Styler 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-14 | ⏱️ Read time: 6 min read Streamlit and the pandas Styler object are not friends. But, we will change that!

40 197

📌 Vision Transformers, Contrastive Learning, Causal Inference, and Other Deep Dives You Shouldn’t Miss 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 3 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 197

📌 A Fresh Look at Nonlinearity in Deep Learning 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 9 min read The traditional reasoning behind why we need nonlinear activation functions is only one dimension of…

40 197

📌 5 Ways You Are Sabotaging AI As A Leader 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 9 min read The key mistakes that are derailing AI potential and burning investment

40 197

📌 Real world Use Cases: Forecasting Service Utilization Using Tabnet and Optuna 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 7 min read Data science is at its best out in the real world. I intend to share…

40 197

📌 From Surrogate Modelling to Aerospace Engineering: a NASA Case Study 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 12 min read This is how Surrogate Modelling is revolutionizing the world of Aerospace Engineering, from theory to…

40 197

📌 Simplify Information Extraction: A Reusable Prompt Template for GPT Models 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 8 min read A prompt template containing prompting techniques that have worked for me on over a dozen…

40 197

📌 Powering Experiments with CUPED and Double Machine Learning 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 19 min read Causal AI, exploring the integration of causal reasoning into machine learning

40 197

From solo miners to small teams, Padma scales with you: structured quests for beginners, leaderboard challenges for pros, and staking to keep assets productive. Start light, measure results, and ramp strategically. Start! #ad InsideAds

40 197

📌 From Basics to Advanced: Exploring LangGraph 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-15 | ⏱️ Read time: 25 min read Building single- and multi-agent workflows with human-in-the-loop interactions

40 197

📌 Step-by-Step Guide for Building Interactive Calendars in Plotly 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-16 | ⏱️ Read time: 7 min read Create interactive calendars with heatmaps using Plotly