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 Сирия232 Технологии и приложения3 398...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 072 подписчиков, занимая 3 398 место в категории Технологии и приложения и 232 место в регионе Сирия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 072 подписчиков.

Согласно последним данным от 23 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 379, а за последние 24 часа — 30, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.16% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 770 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 466 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 24 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.

40 072

Подписчики

+3024 часа

+337 дней

+37930 день

770

Просмотры поста

~ 46624 часа

~ 62048 часов

1.92%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 085

📌 The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-03-02 | ⏱️ Read time: 6 min read February 2026: exchange with others, documentation, and MLOps #DataScience #AI #Python

40 085

Repost from Machine Learning with Python

Excellent free courses on neural networks from Nvidia— the company decided to share knowledge that usually costs 90 dollars. Here's everything important: video processing, app development, robotics, and much more. An electronic certificate is issued upon completion of the training. We gain useful knowledge — https://developer.nvidia.com/join-nvidia-developer-program https://t.me/CodeProgrammer 🌟

40 085

📌 YOLOv3 Paper Walkthrough: Even Better, But Not That Much 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-03-02 | ⏱️ Read time: 24 min read A PyTorch implementation on the YOLOv3 architecture from scratch #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Exciting Changes Are Coming to the TDS Author Payment Program 🗂 Category: WRITING 🕒 Date: 2026-03-02 | ⏱️ Read time: 2 min read Authors can now benefit from updated earning tiers and a higher article cap #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Context Engineering as Your Competitive Edge 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-03-01 | ⏱️ Read time: 13 min read If you have both unique domain expertise and know how to make it usable to… #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Zero-Waste Agentic RAG: Designing Caching Architectures to Minimize Latency and LLM Costs at Scale 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-03-01 | ⏱️ Read time: 19 min read Reducing LLM costs by 30% with validation-aware, multi-tier caching #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Scaling ML Inference on Databricks: Liquid or Partitioned? Salted or Not? 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2026-02-28 | ⏱️ Read time: 11 min read A case study on techniques to maximize your clusters #DataScience #AI #Python

40 085

Double your first deposit with up to 100% bonus at top 5 casinos. Verified offers only. Start winning smarter: Casino Bonus Hub #ad InsideAds

40 085

📌 Claude Skills and Subagents: Escaping the Prompt Engineering Hamster Wheel 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-02-28 | ⏱️ Read time: 17 min read How reusable, lazy-loaded instructions solve the context bloat problem in AI-assisted development. #DataScience #AI #Python

40 085

📌 The Gap Between Junior and Senior Data Scientists Isn’t Code 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-02-27 | ⏱️ Read time: 6 min read Why my obsession with complex algorithms was actually holding my career back. #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Generative AI, Discriminative Human 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-02-27 | ⏱️ Read time: 14 min read How to think critically about AI in an ocean of hype #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Stop Asking if a Model Is Interpretable 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-02-27 | ⏱️ Read time: 6 min read Start asking what question the explanation should answer. #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Coding the Pong Game from Scratch in Python 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2026-02-27 | ⏱️ Read time: 18 min read Implementing the classic Pong game in Python using OOP and Turtle #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Take a Deep Dive into Filtering in DAX 🗂 Category: DATA ANALYSIS 🕒 Date: 2026-02-26 | ⏱️ Read time: 13 min read Have you ever wondered what happens when you apply a filter in a DAX expression?… #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Designing Data and AI Systems That Hold Up in Production 🗂 Category: AUTHOR SPOTLIGHTS 🕒 Date: 2026-02-26 | ⏱️ Read time: 6 min read A system-level perspective on architecture, agents, and responsible scale #DataScience #AI #Python

40 085

Repost from Machine Learning with Python

Free access to over 40 courses https://lve.to/jwxfnss0yi

40 085

📌 Detecting and Editing Visual Objects with Gemini 🗂 Category: LLM APPLICATIONS 🕒 Date: 2026-02-26 | ⏱️ Read time: 34 min read A practical guide to identifying, restoring, and transforming elements within your images #DataScience #AI #Python

40 085

📌 A Generalizable MARL-LP Approach for Scheduling in Logistics 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-02-26 | ⏱️ Read time: 17 min read Part 1. Hybrid Solution for Dynamic Vehicle Routing — Context and Architecture #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Breaking the Host Memory Bottleneck: How Peer Direct Transformed Gaudi’s Cloud Performance 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-02-25 | ⏱️ Read time: 9 min read Engineering RDMA-like performance over cloud host NICs using libfabric, DMA-BUF, and HCCL to restore distributed… #DataScience #AI #Python

40 085

📌 Scaling Feature Engineering Pipelines with Feast and Ray 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-02-25 | ⏱️ Read time: 11 min read Utilizing feature stores like Feast and distributed compute frameworks like Ray in production machine learning systems #DataScience #AI #Python