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 332...

📈 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

897

Просмотры поста

~ 78824 часа

~ 1 02448 часов

2.23%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

40 307

📌 Nine Pico PIO Wats with MicroPython (Part 1) 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 19 min read Raspberry Pi programmable IO pitfalls illustrated with a musical example

40 307

📌 Real World Use Cases: Strategies that Will Bridge the Gap Between Development and Productionizing 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 9 min read Data science demonstrates its value when applied to practical challenges. This article shares insights gained…

40 307

“I thought I knew wine—until I uncovered the secret behind tasting ‘buttery’ Chardonnays and velvety reds. Turns out, the real magic isn’t on the label… Curious what most wine lovers miss? Discover the truth right here 🍷 #إعلان InsideAds

40 307

📌 Building Successful AI Apps: The Dos and Don’ts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 307

📌 Simplicity Over Black Boxes 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 7 min read Turning complex ML models into simple, interpretable rules with Human Knowledge Models for actionable insights…

40 307

📌 The Solar Cycle(s): history, data analysis and trend forecasting. 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 14 min read A brief article on the Solar Cycles: data analysis and time series forecasting for the…

40 307

📌 On a Time Crunch but Still Want to Learn to Develop Multi-Agent AI? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 15 min read These 3 starter projects only take a weekend (and a few cups of coffee, maybe)

40 307

📌 Apollo and Design Choices of Video Large Multimodal Models (LMMs) 🗂 Category: META 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 13 min read Let’s Explore Major Design Choices from Meta’s Apollo Paper

40 307

📌 Building Research Agents for Tech Insights 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2025-09-13 | ⏱️ Read time: 10 min read Using a controlled workflow, unique data & prompt chaining

40 307

📌 A Derivation and Application of Restricted Boltzmann Machines (2024 Nobel Prize) 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 8 min read Investigating Geoffrey Hinton’s Nobel Prize-winning work and building it from scratch using PyTorch

40 307

📌 Does It Matter That Online Experiments Interact? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-24 | ⏱️ Read time: 5 min read What interactions do, why they are just like any other change in the environment post-experiment,…

40 307

📌 Multi-Headed Cross Attention – By Hand 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-24 | ⏱️ Read time: 5 min read Hand computing a fundamental component of multimodal models

40 307

📌 Choosing Classification Model Evaluation Criteria 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-25 | ⏱️ Read time: 9 min read Is Recall / Precision better than Sensitivity / Specificity?

40 307

📌 How Cheap Mortgages Transformed Poland’s Real Estate Market 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-25 | ⏱️ Read time: 19 min read Insights from a synthetic control group

40 307

📌 Optimising Budgets With Marketing Mix Models In Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-26 | ⏱️ Read time: 10 min read Part 3 of a hands-on guide to help you master MMM in pymc

40 307

📌 Beyond Causal Language Modeling 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 7 min read A deep dive into “Not All Tokens Are What You Need for Pretraining”

40 307

📌 Small Training Dataset? You Need SetFit 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 9 min read The enterprise-friendly way to train NLP classifiers with Python in 2025

40 307

📌 Water Cooler Small Talk, Ep 7: Anscombe’s Quartet and the Datasaurus 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 10 min read Why descriptive statistics aren’t enough and plotting your data is always essential

40 307

📌 How to Implement Guardrails for Your AI Agents with CrewAI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 9 min read LLM Agents are non-deterministic by nature: implement proper guardrails for your AI Application.

40 307

📌 Basics of Probability Notations 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 12 min read Union, Intersection, Independence, Disjoint, Complement: Advanced Probability for Data Science Series (1)