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 364...

📈 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

785

Просмотры поста

~ 76024 часа

~ 1 06948 часов

1.96%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 146

🤖🧠 NVIDIA, MIT, HKU and Tsinghua University Introduce QeRL: A Powerful Quantum Leap in Reinforcement Learning for LLMs 🗓️ 17 Oct 2025 📚 AI News & Trends The rise of large language models (LLMs) has redefined artificial intelligence powering everything from conversational AI to autonomous reasoning systems. However, training these models especially through reinforcement learning (RL) is computationally expensive requiring massive GPU resources and long training cycles. To address this, a team of researchers from NVIDIA, Massachusetts Institute of Technology (MIT), The ... #QuantumLearning #ReinforcementLearning #LLMs #NVIDIA #MIT #TsinghuaUniversity

40 146

📌 How I Built an LLM-Based Game from Scratch 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 17 min read Part I: Game concepts and Causal Graphs for LLMs

40 146

📌 Optimize Production with R - Part I 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 8 min read An introduction to linear programming with R

40 146

📌 Beyond FOMO – Keeping up to date in AI 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 9 min read Don’t get stressed but enjoy the journey.

40 146

📌 Multi-Head Attention – Formally Explained and Defined 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 10 min read A comprehensive and detailed formalization of multi-head attention.

40 146

📌 How to Maximize Your Impact as a Data Scientist 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 13 min read Actionable advice to accelerate your career

40 146

📌 Key Roles in a Fraud Prediction project with Machine Learning 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 6 min read What type of roles are involved in developing a ML model for fraud prediction?

40 146

📌 An Open Data-Driven Approach to Optimising Healthcare Facility Locations Using Python 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 15 min read A tutorial in Python with an open data stack

40 146

📌 MLOps – Data Validation with PyTest 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 12 min read Run deterministic and non-deterministic tests to validate your dataset

40 146

📌 ASA’s Caution: Rethinking How We Use p-Values in Research 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 9 min read Understanding the ASA’s statement to enhance your data science practices

40 146

📌 Deep Learning Illustrated, Part 4: Recurrent Neural Networks 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 17 min read An illustrated and intuitive guide on the inner workings of an RNN and the Softmax…

40 146

📌 Spatial Index: Grid Systems 🗂 Category: DATABASE DESIGN 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 12 min read Grid Systems in Spatial Indexing using GeoHash and Google S2

40 146

📌 The Math Behind KAN – Kolmogorov-Arnold Networks 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 15 min read A new alternative to the classic Multi-Layer Perceptron is out. Why is it more accurate…

40 146

📌 How to Pivot Tables in SQL 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 12 min read A comprehensive guide to creating pivot tables in SQL for enhanced data analysis

40 146

📌 Model Interpretability Using Credit Card Fraud Data 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 20 min read Why model interpretability is important

40 146

📌 Simplifying the Python Code for Data Engineering Projects 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 12 min read Python tricks and techniques for data ingestion, validation, processing, and testing: a practical walkthrough

40 146

📌 How to Evaluate Retrieval Quality in RAG Pipelines: Precision@k, Recall@k, and F1@k 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 18 min read In my previous posts, I have walked you through putting together a very basic RAG…

40 146

📌 A Beginner’s Guide to Robotics with Python 🗂 Category: ROBOTICS 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 9 min read Build 3D simulations with PyBullet

40 146

📌 Stop Feeling Lost : How to Master ML System Design 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 6 min read What machine learning system design is and how to prepare for it

40 146

📌 Feature Detection, Part 1: Image Derivatives, Gradients, and Sobel Operator 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 11 min read Applying calculus fundamentals to computer vision for edge detection