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 40 373 подписчиков, занимая 3 327 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 40 373 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 399, а за последние 24 часа — 24, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.42%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.74% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 979 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 703 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 13 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.
40 373
Подписчики
+2424 часа
+1257 дней
+39930 день
Архив постов
40 373
📌 Why Science Must Embrace Co-Creation with Generative AI to Break Current Research Barriers
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 24 min read
An Open Letter to the Scientific Community
40 373
📌 How to Benchmark Classical Machine Learning Workloads on Google Cloud
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 8 min read
Harnessing CPUs for Practical, Cost-Effective Machine Learning
40 373
📌 Why Your Prompts Don’t Belong in Git
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 5 min read
The hidden cost of storing prompts in your source code
40 373
📌 LLM Monitoring and Observability: Hands-on with Langfuse
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 22 min read
Learn the fundamentals of LLM monitoring and observability, from tracing to evaluation and setting up…
40 373
📌 Google’s URL Context Grounding: Another Nail in RAG’s Coffin?
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 13 min read
Google’s hot streak in AI-related releases continues unabated. Just a few days ago, it released…
40 373
📌 Using Google’s LangExtract and Gemma for Structured Data Extraction
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 9 min read
Extracting structured information effectively and accurately from long unstructured text with LangExtract and LLMs
40 373
📌 Plato’s Cave and the Shadows of Data
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 4 min read
On truth, illusion, and the limits of what data can reveal
40 373
📌 How to Develop Powerful Internal LLM Benchmarks
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-26 | ⏱️ Read time: 7 min read
Learn how to compare LLMs using your own interal benchmark
40 373
📌 The Math You Need to Pan and Tilt 360° Images
🗂 Category: MATH
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 12 min read
Panning a spherical image is just a horizontal roll, but tilting it vertically is much…
40 373
📌 A Brief History of GPT Through Papers
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 16 min read
Language models are becoming really good. But where did they come from?
40 373
📌 Time Series Forecasting Made Simple (Part 4.1): Understanding Stationarity in a Time Series
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 11 min read
An intuitive guide to stationarity in a time series
40 373
📌 Everything I Studied to Become a Machine Learning Engineer (No CS Background)
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 9 min read
The books, courses, and resources I used in my journey.
40 373
📌 Get AI-Ready: How to Prepare for a World of Agentic AI as Tech Professionals
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 6 min read
Explore how Agentic AI is reshaping the tech careers, from data to decision-making, and how…
40 373
📌 Air for Tomorrow: Why Openness in Air Quality Research and Implementation Matters for Global Equity
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-27 | ⏱️ Read time: 10 min read
Understand how open source can help you unravel air quality
40 373
📌 August Must-Reads: LLM Costs, Research Agents, and More
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 2 min read
Our most-read and -shared stories of the past month
40 373
📌 A Visual Guide to Tuning Decision-Tree Hyperparameters
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
How hyperparameter tuning visually changes decision trees
40 373
📌 Graph Coloring for Data Science: A Comprehensive Guide
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
From theoretical puzzles to practical applications
40 373
📌 Stepwise Selection Made Simple: Improve Your Regression Models in Python
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 21 min read
Dimensionality reduction in linear regression: classical stepwise methods and a Python application on real-world data
40 373
📌 Implementing the Hangman Game in Python
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-08-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
A beginner-friendly project to understand variables, loops, and conditions in Python
40 373
📌 How to Import Pre-Annotated Data into Label Studio and Run the Full Stack with Docker
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-29 | ⏱️ Read time: 9 min read
From VOC to JSON: Importing pre-annotations made simple
