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 375...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 145 подписчиков, занимая 3 375 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 40 145 подписчиков.

Согласно последним данным от 28 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 378, а за последние 24 часа — 7, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.09%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.91% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 841 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 766 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 29 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.

40 145

Подписчики

+724 часа

+1147 дней

+37830 день

841

Просмотры поста

~ 76624 часа

~ 1 08948 часов

2.09%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 147

📌 A New Method to Detect “Confabulations” Hallucinated by Large Language Models 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 12 min read By calculating semantic entropy with a second LLM, we can better flag answers as unreliable…

40 147

📌 Making LLMs Write Better and Better Code for Self-Driving Using LangProp 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read Analogy from classical machine learning: LLM (Large Language Model) = optimizer; code = parameters; LangProp…

40 147

📌 Improving RAG Performance Using Rerankers 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read A tutorial on using rerankers to improve your RAG pipeline

40 147

📌 The Intuitive Basics of Optimization 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 14 min read A gentle introduction to the amazing field of optimization

40 147

📌 Business Planning with Python – Revenue Optimization 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 14 min read How can you use data analytics to help small businesses maximize their revenue while maintaining…

40 147

📌 How Bend Works: A Parallel Programming Language That “Feels Like Python but Scales Like CUDA” 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 26 min read A brief introduction to Lambda Calculus, Interaction Combinators, and how they are used to parallelize…

40 147

📌 The Ultimate Guide to Finding Outliers in Your Time-Series Data (Part 2) 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 1 min read Effective machine learning methods and tools for outlier detection in time-series analysis

40 147

📌 A Complete Guide to Master Step Functions on AWS 🗂 Category: SCIENCE AND TECHNOLOGY 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 10 min read Workflow orchestration made easier

40 147

📌 3 Challenges to Being a Data Scientist in 2024 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 7 min read Given the current climate, is data science for you?

40 147

📌 Classification Loss Functions: Intuition and Applications 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 9 min read A simpler way to understand derivations of loss functions for classification and when/how to apply…

40 147

📌 Prompt Engineering: Tips, Approaches, and Future Directions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 5 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 147

📌 Understanding Transformers 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 12 min read A straightforward breakdown of “Attention is All You Need”¹

40 147

📌 I Invented a Way to Speak to an AI, Keeping Your Privacy 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 9 min read The tech is called “Silent Voice.”

40 147

📌 The Math Behind Risk – Part 1 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 11 min read Does the attack really have an advantage in the game of world conquest?

40 147

📌 The History of Convolutional Neural Networks for Image Classification (1989- Today) 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 18 min read A tour through the history of Computer Vision!

40 147

📌 Safeguarding Demand Forecasting with Causal Graphs 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 11 min read Causal AI, exploring the integration of causal reasoning into machine learning

40 147

📌 Diving Deep into AutoGen and Agentic Frameworks 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 13 min read This blog post will go into the details of the “AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications…

40 147

📌 Estimate the unobserved – Moving-Average Model Estimation with Maximum Likelihood in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 8 min read How unobserved covariates’ coefficients can be estimated with MLE

40 147

📌 CRAG – Intuitively and Exhaustively Explained 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 13 min read Defining the Limits of Retrieval Augmented Generation

40 147

📌 System Design: Load Balancer 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 9 min read Orchestrating strategies for optimal workload distribution in microservice applications