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 329...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 346 подписчиков, занимая 3 329 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 40 346 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 393, а за последние 24 часа — 17, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.29%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.74% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 924 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 702 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 12 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.

40 346

Подписчики

+1724 часа

+1237 дней

+39330 день

924

Просмотры поста

~ 70224 часа

~ 1 07048 часов

2.29%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 365

📌 There and Back Again: An AI Career Journey 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-07-14 | ⏱️ Read time: 7 min read A full circle moment 30 years in the making

40 365

📌 Topic Model Labelling with LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-14 | ⏱️ Read time: 6 min read Python tutorial for reproducible labeling of cutting-edge topic models with GPT4-o-mini.

40 365

📌 Accuracy Is Dead: Calibration, Discrimination, and Other Metrics You Actually Need 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-14 | ⏱️ Read time: 7 min read A deep dive into advanced evaluation for data scientists

40 365

📌 The Future of AI Agent Communication with ACP 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-07-15 | ⏱️ Read time: 17 min read A practical guide to connecting and coordinating multiple AI agents.

40 365

📌 Automating Deep Learning: A Gentle Introduction to AutoKeras and Keras Tuner 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-15 | ⏱️ Read time: 4 min read How to save time and boost your models with these two approachable AutoML libraries.

40 365

📌 From Equal Weights to Smart Weights: OTPO’s Approach to Better LLM Alignment 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-15 | ⏱️ Read time: 7 min read Using optimal transport to weight what matters most In LLM-generated responses

40 365

📌 Deploy a Streamlit App to AWS 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-15 | ⏱️ Read time: 16 min read Using the Elastic Beanstalk service

40 365

📌 How to Ensure Reliability in LLM Applications 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-15 | ⏱️ Read time: 7 min read Learn how to make your LLM applications more robust

40 365

📌 How Metrics (and LLMs) Can Trick You: A Field Guide to Paradoxes 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-07-15 | ⏱️ Read time: 8 min read When numbers lie — and your metrics mislead you

40 365

📌 Do You Really Need a Foundation Model? 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-16 | ⏱️ Read time: 10 min read LLM or custom model: how should you choose the right solution?

40 365

📌 The Power of Building from Scratch 🗂 Category: AUTHOR SPOTLIGHTS 🕒 Date: 2025-07-16 | ⏱️ Read time: 5 min read Mauro Di Pietro discusses building AI agents with open-source tools, bridging theory and practice, and…

40 365

📌 3 Steps to Context Engineering a Crystal-Clear Project 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-07-16 | ⏱️ Read time: 7 min read Learn three easy steps for gaining an intelligent picture for any project by using the…

40 365

📌 How to Overlay a Heatmap on a Real Map with Python 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2025-07-16 | ⏱️ Read time: 9 min read Visualizing historical tornado trends

40 365

📌 Exploring Prompt Learning: Using English Feedback to Optimize LLM Systems 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-16 | ⏱️ Read time: 11 min read Prompt learning presents a compelling approach for continuous improvement of AI applications

40 365

📌 Midyear 2025 AI Reflection 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-07-16 | ⏱️ Read time: 7 min read Impressions on agentic AI progress and the AI-2027 Jobocalypse scenario

40 365

📌 Your 1M+ Context Window LLM Is Less Powerful Than You Think 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-17 | ⏱️ Read time: 9 min read Why working memory is a more important bottleneck than raw context window size

40 365

📌 Summer Must-Reads: The Data Science Edition 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-07-17 | ⏱️ Read time: 4 min read Cool off with some engaging, enlightening reads.

40 365

📌 Don’t Waste Your Labeled Anomalies: 3 Practical Strategies to Boost Anomaly Detection Performance 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-07-17 | ⏱️ Read time: 15 min read A few labels go a long way in anomaly detection

40 365

📌 Estimating Disease Rates Without Diagnosis 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2025-07-17 | ⏱️ Read time: 7 min read Immune genes as predictors of disease

40 365

📌 The Age of Self-Evolving AI Is Here 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-07-17 | ⏱️ Read time: 17 min read How Meta’s latest breakthrough lets models learn, adapt, and improve — all on their own