Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning
Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 106 подписчиков, занимая 3 384 место в категории Технологии и приложения и 231 место в регионе Сирия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 106 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 401, а за последние 24 часа — 38, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.96%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.16% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 788 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 465 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
- 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 25 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.
40 106
Подписчики
+3824 часа
+637 дней
+40130 день
Архив постов
40 106
📌 Why Healthcare Leads in Knowledge Graphs
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-18 | ⏱️ Read time: 9 min read
How science, regulation, collaboration, and public funding shaped the world’s most mature semantic infrastructure
#DataScience #AI #Python
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
📌 The Hidden Opportunity in AI Workflow Automation with n8n for Low-Tech Companies
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-18 | ⏱️ Read time: 14 min read
How to use n8n with multimodal AI and optimisation tools to help companies with low…
#DataScience #AI #Python
40 106
Repost from Machine Learning with Python
Best GitHub repositories to learn AI from scratch in 2026:1. Andrej Karpathy https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero 2. Hugging Face Transformers https://github.com/huggingface/transformers 3. FastAI/fastbook https://github.com/fastai/fastbook 4. Made-With-ML https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML 5. ML System Design https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design 6. Awesome Generative AI guide https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide 7. Dive into Deep Learning https://github.com/d2l-ai/d2l-en 🪞 @codeprogrammer Like & Share
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
📌 A Geometric Method to Spot Hallucinations Without an LLM Judge
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2026-01-17 | ⏱️ Read time: 7 min read
Imagine a flock of birds in flight. There’s no leader. No central command. Each bird…
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 Data Poisoning in Machine Learning: Why and How People Manipulate Training Data
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2026-01-17 | ⏱️ Read time: 14 min read
Do you know where your data has been?
#DataScience #AI #Python
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
Repost from Machine Learning with Python
🤖 Machine Learning Tutorials Repository
1. Python
2. Computer Vision: Techniques, algorithms
3. NLP
4. Matplotlib
5. NumPy
6. Pandas
7. MLOps
8. LLMs
9. PyTorch/TensorFlow
git clone https://github.com/patchy631/machine-learning
🔗 GitHub: https://github.com/patchy631/machine-learning/tree/main
⭐️ https://t.me/DataScienceT40 106
📌 The Great Data Closure: Why Databricks and Snowflake Are Hitting Their Ceiling
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 13 min read
Acquisitions, venture, and an increasingly competitive landscape all point to a market ceiling
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 From RGB to Lab: Addressing Color Artifacts in AI Image Compositing
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 13 min read
A multi-tier approach to segmentation, color correction, and domain-specific enhancement
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 Cutting LLM Memory by 84%: A Deep Dive into Fused Kernels
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 18 min read
Why your final LLM layer is OOMing and how to fix it with a custom…
#DataScience #AI #Python
40 106
Repost from Machine Learning with Python
YOLO Training Template
Manual data labeling has become significantly more convenient. Now the process looks like in the usual labeling systems - you just outline the object with a frame and a bounding box is immediately created.
The platform allows:
• to upload your own dataset
• to label manually or auto-label via DINOv3
• to enrich the data if desired
• to train a #YOLO model on your own data
• to run inference immediately
• to export to ONNX or NCNN, which ensures compatibility with edge hardware and smartphones
All of this is available for free and can already be tested on #GitHub.
Repo:
https://github.com/computer-vision-with-marco/yolo-training-template
https://t.me/CodeProgrammer
40 106
📌 Maximum-Effiency Coding Setup
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 9 min read
Learn how to be a more efficient programmer
#DataScience #AI #Python
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
📌 Do You Smell That? Hidden Technical Debt in AI Development
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 14 min read
Why speed without standards creates fragile AI products
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 The 2026 Goal Tracker: How I Built a Data-Driven Vision Board Using Python, Streamlit, and Neon
🗂 Category: PRODUCTIVITY
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 8 min read
Designing a centralized system to track daily habits and long-term goals
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 How to Run Coding Agents in Parallel
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 8 min read
Get the most out of Claude Code
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 When Shapley Values Break: A Guide to Robust Model Explainability
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 9 min read
Shapley Values are one of the most common methods for explainability, yet they can be…
#DataScience #AI #Python
