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 365...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 202 подписчиков, занимая 3 365 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 40 202 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 343, а за последние 24 часа — 10, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.99%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.28% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 800 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 915 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 03 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.

40 202

Подписчики

+1024 часа

+837 дней

+34330 день

800

Просмотры поста

~ 91524 часа

~ 1 23548 часов

1.99%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 202

📌 Essential Guide to Continuous Ranked Probability Score (CRPS) for Forecasting 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 7 min read Learn how to evaluate probabilistic forecasts and how CRPS relates to other metrics

40 202

📌 How to Deal with Time Series Outliers 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 6 min read Understanding, detecting and replacing outliers in time series

40 202

📌 Data Scientists Can’t Excel in Python Without Mastering These Functions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 11 min read Introduction of Python’s core functions, use cases, scripts, and underlying mechanisms

40 202

📌 Streamline Property Data Management: Advanced Data Extraction & Retrieval with Indexify 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 15 min read A Step-by-Step Guide to Document Querying with Indexify

40 202

📌 The DIY Path to AI Product Management: Picking a Starter Project 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 8 min read Building real-world skills through hands-on trial and error.

40 202

📌 Building Scalable Data Platforms 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 14 min read Data Mesh trends in data platform design

40 202

📌 Training AI Models on CPU 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 16 min read Revisiting CPU for ML in an Era of GPU Scarcity

40 202

📌 Create Your Own Meal Planner Using ChatGPT 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read A brief guide to prompt engineering

40 202

📌 Mathematics of Love: Optimizing a Dining-Room Seating Arrangement for Weddings with Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read Solving the Restricted Quadratic Multi-Knapsack Problem (RQMKP) with mathematical programming and Python

40 202

📌 An Easy Way to Remove Tourists from Photos 🗂 Category: PYTHON 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 9 min read Image cleanup with Python, PIL, and OpenCV

40 202

📌 Encoding Categorical Data, Explained: A Visual Guide with Code Example for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 10 min read Six ways of matchmaking categories and numbers

40 202

📌 Use R to build Clinical Flowchart with shinyCyJS 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 6 min read Customizable R package for Graph / Network visualization

40 202

📌 Subway Route Data Extraction with Overpass API: A Step-by-Step Guide 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 11 min read Simplify Geodata Extraction from OpenStreetMaps via the Overpass API

40 202

📌 Information in Noise 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 4 min read Two Techniques for Visualizing Many Time-Series at Once

40 202

📌 5 Pillars for a Hyper-Optimized AI Workflow 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 8 min read A gentle introduction to a methodology for creating production-ready, extensible & highly optimized AI workflows

40 202

📌 Line-By-Line, Let’s Reproduce GPT-2: Section 3 – Training 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 20 min read This blog post will go line-by-line through the code in Section 3 of Andrej Karpathy’s…

40 202

📌 Using Generative AI To Get Insights From Disorderly Data 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 41 min read Best practices for using Large Language Models to extract actionable insights even with poor metadata

40 202

📌 Here Comes Mamba: The Selective State Space Model 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 22 min read Part 3 – Towards Mamba State Space Models for Images, Videos and Time Series

40 202

📌 Diving Deeper with Structured Outputs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 10 min read Enhancing our understanding and optimal usage of structured outputs

40 202

📌 Approximating Stochastic Functions with Multivariate Outputs 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-04 | ⏱️ Read time: 25 min read A generic approach for training probabilistic machine learning models