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

40 346

📌 Let’s Analyze OpenAI’s Claims About ChatGPT Energy Use 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-16 | ⏱️ Read time: 7 min read ChatGPT uses an average of 0.34 Wh per query, according to a blog post by…

40 346

📌 Grad-CAM from Scratch with PyTorch Hooks 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 16 min read A hands-on look at an explainable AI (XAI) technique that helps reveal why a convolutional…

40 346

📌 Apply Sphinx’s Functionality to Create Documentation for Your Next Data Science Project 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 6 min read Three cases to use the Sphinx tool as a pro

40 346

📌 LLaVA on a Budget: Multimodal AI with Limited Resources 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 8 min read Let’s get started with multimodality

40 346

📌 Abstract Classes: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 14 min read Simple concepts that differentiate a professional from amateurs.

40 346

📌 Computer Vision’s Annotation Bottleneck Is Finally Breaking 🗂 Category: SPONSORED CONTENT 🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 8 min read A Technical Deep Dive into Auto-Labeling

40 346

📌 Can We Use Chess to Predict Soccer? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 29 min read An adaptation of Elo ratings for soccer implemented in Python

40 346

📌 A Multi-Agent SQL Assistant You Can Trust with Human-in-Loop Checkpoint & LLM Cost Control 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 19 min read Your very own SQL assistant built with Streamlit, SQLite, & CrewAI

40 346

📌 Animating Linear Transformations with Quiver 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 8 min read A useful tool in your quiver

40 346

📌 Beyond Code Generation: Continuously Evolve Text with LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 17 min read Long-running content evolution and an introduction to result analysis

40 346

📌 Core Machine Learning Skills, Revisited 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 3 min read With all the buzz around agents, LLMs, and the tools they power, it’s sometimes easy…

40 346

📌 From Configuration to Orchestration: Building an ETL Workflow with AWS Is No Longer a Struggle 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 7 min read A step-by-step guide to leverage AWS services for efficient data pipeline automation

40 346

📌 LLM-as-a-Judge: A Practical Guide 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 16 min read How to Scale LLM Evaluations Beyond Manual Review

40 346

📌 From Tokens to Theorems: Building a Neuro-Symbolic AI Mathematician 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-09-08 | ⏱️ Read time: 25 min read The next Gauss may not be born — they may be spun up in the…

40 346

📌 Agentic AI and the Future of Python Project Management Tooling 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2025-09-08 | ⏱️ Read time: 10 min read Introducing a pyramid framework of evolution, accelerating and decelerating factors, and strategic recommendations for incumbents…

40 346

📌 Implementing the Gaussian Challenge in Python 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-09-08 | ⏱️ Read time: 5 min read Beginner-friendly tutorial to understand range function and Python loops

40 346

📌 Understanding Matrices | Part 2: Matrix-Matrix Multiplication 🗂 Category: MATH 🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 15 min read The physical meaning of multiplying two matrices and how it works on several special matrices.

40 346

📌 Beyond Model Stacking: The Architecture Principles That Make Multimodal AI Systems Work 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 16 min read Transforming Independent Models into Collaborative Intelligence

40 346

📌 Understanding Application Performance with Roofline Modeling 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-06-20 | ⏱️ Read time: 10 min read A common challenge with calculating an application’s performance is that the real-world performance and theoretical…

40 346

📌 Why You Should Not Replace Blanks with 0 in Power BI 🗂 Category: DATA ANALYSIS 🕒 Date: 2025-06-20 | ⏱️ Read time: 7 min read Did someone ask you to replace blank values with 0 in your reports? Maybe you…