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 406...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 040 подписчиков, занимая 3 406 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 40 040 подписчиков.

Согласно последним данным от 22 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 372, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.94%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.16% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 775 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 23 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.

40 040

Подписчики

+224 часа

+237 дней

+37230 день

775

Просмотры поста

~ 46624 часа

~ 62048 часов

1.94%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 040

📌 How to Call Rust from Python 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2026-04-21 | ⏱️ Read time: 10 min read A guide to bridging the gap between ease of use and raw performance. #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Git UNDO : How to Rewrite Git History with Confidence 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2026-04-21 | ⏱️ Read time: 24 min read For any data scientist who works in a team, being able to undo Git actions… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 DIY AI & ML: Solving The Multi-Armed Bandit Problem with Thompson Sampling 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-04-21 | ⏱️ Read time: 17 min read How you can build your own Thompson Sampling Algorithm object in Python and apply it… #DataScience #AI #Python

40 040

🧮 $40/day × 30 days = $1,200/month. That's what my students average. From their phone. In 10 minutes a day. No degree needed. No investment knowledge required. Just Copy & Paste my moves. I'm Tania, and this is real. 👉 Join for Free, Click here #ad 📢 InsideAd

40 040

📌 From Risk to Asset: Designing a Practical Data Strategy That Actually Works 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 11 min read How to turn data into a strategic asset that enables faster decisions, reduces uncertainty, and… #DataScience #AI #Python

40 040

Repost from Machine Learning with Python

This bot will help you get a course that's available for free for a limited time so you can register before others. Benefit from it t.me/UdemySybot

40 040

📌 The LLM Gamble 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 8 min read Why it tickles your brain to use an LLM, and what that means for the… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Context Payload Optimization for ICL-Based Tabular Foundation Models 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 16 min read Conceptual overview and practical guidance #DataScience #AI #Python

40 040

📌 What Does the p-value Even Mean? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 7 min read And what does it tell us? #DataScience #AI #Python

40 040

📌 KV Cache Is Eating Your VRAM. Here’s How Google Fixed It With TurboQuant. 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-04-19 | ⏱️ Read time: 11 min read Explore the end-to-end pipeline of TurboQuant, a novel KV cache quantization framework. This overview breaks… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Dreaming in Cubes 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2026-04-19 | ⏱️ Read time: 10 min read Generating Minecraft Worlds with Vector Quantized Variational Autoencoders (VQ-VAE) and Transformers #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Proxy-Pointer RAG: Structure Meets Scale at 100% Accuracy with Smarter Retrieval 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODEL 🕒 Date: 2026-04-19 | ⏱️ Read time: 14 min read Open source. 5-minute setup. Vector RAG done right—try it yourself. #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Your RAG System Retrieves the Right Data — But Still Produces Wrong Answers. Here’s Why (and How to Fix It). 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-04-18 | ⏱️ Read time: 17 min read Your RAG system is retrieving the right documents with perfect scores — yet it still… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 What It Actually Takes to Run Code on 200M€ Supercomputer 🗂 Category: DISTRIBUTED COMPUTING 🕒 Date: 2026-04-16 | ⏱️ Read time: 11 min read Inside MareNostrum V: SLURM schedulers, fat-tree topologies, and scaling pipelines across 8,000 nodes in a… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 How to Learn Python for Data Science Fast in 2026 (Without Wasting Time) 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2026-04-18 | ⏱️ Read time: 8 min read What I wish I did at the beginning of my journey #DataScience #AI #Python

40 040

📌 AI Agents Need Their Own Desk, and Git Worktrees Give Them One 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-04-18 | ⏱️ Read time: 20 min read Git worktrees, parallel agentic coding sessions, and the setup tax you should be aware of #DataScience #AI #Python

40 040

📌 A Practical Guide to Memory for Autonomous LLM Agents 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 14 min read Architectures, pitfalls, and patterns that work #DataScience #AI #Python

40 040

📌 6 Things I Learned Building LLMs From Scratch That No Tutorial Teaches You 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 11 min read From rank-stabilized scaling to quantization stability: A statistical and architectural deep dive into the optimizations… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 You Don’t Need Many Labels to Learn 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 10 min read What if an unsupervised model could become a strong classifier with only a handful of… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Beyond Prompting: Using Agent Skills in Data Science 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 7 min read How I turned my eight-year weekly visualization habit into a reusable AI workflow #DataScience #AI #Python