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 Сирия225 Технологии и приложения3 331...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 334 подписчиков, занимая 3 331 место в категории Технологии и приложения и 225 место в регионе Сирия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 334 подписчиков.

Согласно последним данным от 10 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 383, а за последние 24 часа — 25, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.95% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 948 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 786 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
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 11 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.

40 334

Подписчики

+2524 часа

+1227 дней

+38330 день

948

Просмотры поста

~ 78624 часа

~ 1 06648 часов

2.35%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 334

📌 Step-by-Step Guide to Build and Deploy an LLM-Powered Chat with Memory in Streamlit 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-01 | ⏱️ Read time: 17 min read And monitor your API usage on Google Cloud Console

40 334

📌 A Farewell to APMs — The Future of Observability is MCP tools 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-01 | ⏱️ Read time: 10 min read Like many other fields, the world of observability is about to be turned upside down

40 334

📌 Rust for Python Developers: Why You Should Take a Look at the Rust Programming Language 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 13 min read Discover how Rust complements Python with speed, safety, and control — and why it’s worth…

40 334

📌 Agentic AI 101: Starting Your Journey Building AI Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 12 min read Learn the fundamentals of how to create AI Agents.

40 334

📌 Talking to Kids About AI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 16 min read “This is your brain on an LLM”, and other things you shouldn’t say

40 334

📌 Want Better Clusters? Try DeepType 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read A smarter way to cluster data using deep learning

40 334

📌 The Difference between Duplicate and Reference in Power Query 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read In Power Query, we can duplicate or reference existing tables. But what are the differences…

40 334

📌 Why I stopped Using Cursor and Reverted to VSCode 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 6 min read Is GitHub Copilot the best AI-assistant for Data Scientists?

40 334

📌 The Shape‑First Tune‑Up Provides Organizations with a Means to Reduce MongoDB Expenses by 79% 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read A real-world engineering fix that saved over $12K/month on MongoDB without upgrading infrastructure.

40 334

📌 Attaining LLM Certainty with AI Decision Circuits 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 15 min read Uncertainty is nothing new in technology — all modern systems overcome uncertain inputs and outputs…

40 334

📌 Build and Query Knowledge Graphs with LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 28 min read Going from document ingestion to smart queries — all with open tools and guided setup

40 334

📌 From a Point to L∞ 🗂 Category: MATH 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read How AI uses distance

40 334

📌 Website Feature Engineering at Scale: PySpark, Python & Snowflake 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 9 min read Introduction and Problem Imagine you’re staring at a database containing thousands of merchants across multiple…

40 334

📌 Fine-Tuning vLLMs for Document Understanding 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 25 min read Learn how you can fine-tune visual language models for specific tasks

40 334

📌 Making Sense of KPI Changes 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 15 min read A practical guide to understanding what’s really going on

40 334

📌 Diffusion Models, Explained Simply 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 7 min read From noise to art: how to generate high-quality images using diffusion models

40 334

📌 The CNN That Challenges ViT | ConvNeXt 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 24 min read A PyTorch implementation on the ConvNeXt architecture

40 334

📌 Think. Know. Act. How AI’s Core Capabilities Will Shape the Future of Work 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-06 | ⏱️ Read time: 13 min read It’s not just about technical depth, it’s about strategic clarity

40 334

📌 Benchmarking Tabular Reinforcement Learning Algorithms 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-06 | ⏱️ Read time: 27 min read Comparing all methods from Part I of Sutton’s book on gridworld environments

40 334

📌 Make Your Data Move: Creating Animations in Python for Science and Machine Learning 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2025-05-06 | ⏱️ Read time: 6 min read Go beyond static plots with matplotlib.