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:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning
Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 310 подписчиков, занимая 3 332 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 40 310 подписчиков.
Согласно последним данным от 09 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 378, а за последние 24 часа — 30, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.23%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.95% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 897 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 788 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 10 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.
40 310
Подписчики
+3024 часа
+1067 дней
+37830 день
Архив постов
40 307
📌 Preparing PDFs for RAGs
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 5 min read
I created a graph storage from dozens of annual reports (with tables)
40 307
📌 A Practical Exploration of Sora – Intuitively and Exhaustively Explained
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 23 min read
A new cutting edge video generation tool, and the theory behind it
40 307
📌 Where to Start when Data is Limited: A Guide
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 23 min read
Overcome small data constraints & ambitious performance requirements-leveraging modern ML to surpass conventional methods.
40 307
📌 My Experience Switching From Power BI to Looker (as a Senior Data Analyst)
🗂 Category: MICROSOFT
🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 17 min read
What you need to know before you switch from Power BI to Looker.
40 307
📌 Showcasing Soaring Wildfire Counts With Streamlit and Python: A Powerful Approach
🗂 Category: DATA VISUALIZATION
🕒 Date: 2025-01-18 | ⏱️ Read time: 13 min read
Analyzing historical wildfire trends in Canada with public data
40 307
📌 Modern Data And Application Engineering Breaks the Loss of Business Context
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-01-18 | ⏱️ Read time: 16 min read
Here’s how your data retains its business relevance as it travels through your enterprise
40 307
📌 How to Log Your Data with MLflow
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-01-19 | ⏱️ Read time: 12 min read
Mastering data logging in MLOps for your AI workflow
40 307
📌 Zero-Shot Player Tracking in Tennis with Kalman Filtering
🗂 Category:
🕒 Date: 2025-01-19 | ⏱️ Read time: 10 min read
Automated tennis tracking without labels: GroundingDINO, Kalman filtering, and court homography.
40 307
📌 The Concepts Data Professionals Should Know in 2025: Part 1
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-01-19 | ⏱️ Read time: 14 min read
From Data Lakehouses to Event-Driven Architecture – Master 12 data concepts and turn them into…
40 307
📌 Designing, Building & Deploying an AI Chat App from Scratch (Part 1)
🗂 Category:
🕒 Date: 2025-01-20 | ⏱️ Read time: 19 min read
Microservices Architecture and Local Development
40 307
📌 Designing, Building & Deploying an AI Chat App from Scratch (Part 2)
🗂 Category:
🕒 Date: 2025-01-20 | ⏱️ Read time: 20 min read
Cloud Deployment and Scaling
40 307
📌 The Concepts Data Professionals Should Know in 2025: Part 2
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-01-20 | ⏱️ Read time: 14 min read
From AI Agent to Human-In-The-Loop – Master 12 critical data concepts and turn them into…
40 307
📌 Neural Networks for Time-Series Imputation: Tackling Missing Data
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 11 min read
Part 3: Discover how a simple Keras sequential model can be effective
40 307
📌 Human Minds and Machine Learning Models
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 14 min read
Exploring the parallels and differences between psychology and machine learning
40 307
📌 How to Utilize ModernBERT and Synthetic Data for Robust Text Classification
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 10 min read
Learn how to fine-tune ModernBERT and create augmentations of text samples
40 307
📌 How to Evaluate LLM Summarization
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 18 min read
A practical and effective guide for evaluating AI summaries
40 307
📌 Topic Modelling in Business Intelligence: FASTopic and BERTopic in Code
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 11 min read
A comparison of two cutting-edge dynamic topic models solving consumer complaints classification exercise
40 307
📌 Understanding Emergent Capabilities in LLMs: Lessons from Biological Systems
🗂 Category:
🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 24 min read
How natural systems fundamental laws help explain AI’s unexpected abilities
40 307
📌 Harmonizing and Pooling Datasets for Health Research in R
🗂 Category: CODING
🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 11 min read
R code to extract data from unique datasets and combine them in one harmonized dataset…
40 307
📌 Behind the Scenes of a Successful Data Analytics Project
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 10 min read
Learn the steps to approach any data analytics project like a pro.
