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 40 334 подписчиков, занимая 3 331 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 40 334 подписчиков.
Согласно последним данным от 10 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 383, а за последние 24 часа — 25, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.95% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 948 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 786 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 11 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.
40 334
Подписчики
+2524 часа
+1227 дней
+38330 день
Архив постов
40 334
📌 Will You Spot the Leaks? A Data Science Challenge
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 8 min read
When models fly too high: A perilous journey through data leakage
40 334
📌 Running Python Programs in Your Browser
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 17 min read
Using Pyodide and Webassembly
40 334
📌 Pause Your ML Pipelines for Human Review Using AWS Step Functions + Slack
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 7 min read
Build trust into your machine learning pipelines by inserting fast, secure human checks.
40 334
📌 The Westworld Blunder
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 16 min read
Giving artificial minds the appearance of suffering without the awareness that it’s just a performance…
40 334
📌 How I Finally Understood MCP — and Got It Working in Real Life
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 28 min read
The guide I needed when I had no idea why anyone would build an MCP…
40 334
📌 Empowering LLMs to Think Deeper by Erasing Thoughts
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 11 min read
Introduction Recent large language models (LLMs) — such as OpenAI’s o1/o3, DeepSeek’s R1 and Anthropic’s…
40 334
📌 TDS Authors Can Now Receive Payments Via Stripe
🗂 Category: WRITING
🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 2 min read
The Author Payment Program just became a lot more streamlined
40 334
📌 Rethinking the Environmental Costs of Training AI — Why We Should Look Beyond Hardware
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 19 min read
A statistical analysis of what drives energy, water, and carbon consumption in AI training —…
40 334
📌 Non-Parametric Density Estimation: Theory and Applications
🗂 Category: STATISTICS
🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 26 min read
A theoretical and practical introduction to non-parametric density estimation.
40 334
📌 Get Started with Rust: Installation and Your First CLI Tool – A Beginner’s Guide
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 8 min read
From setup to your first command line application — step by step
40 334
📌 Survival Analysis When No One Dies: A Value-Based Approach
🗂 Category: STATISTICS
🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 11 min read
A generalized version of Kaplan-Meier allows to model a continuous value (like money) instead of…
40 334
📌 Parquet File Format – Everything You Need to Know!
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-05-14 | ⏱️ Read time: 9 min read
New data flavors require new ways for storing it! Learn everything you need to know…
40 334
📌 Efficient Graph Storage for Entity Resolution Using Clique-Based Compression
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-05-14 | ⏱️ Read time: 7 min read
Entity resolution systems face challenges with dense, interconnected graphs, and clique-based graph compression offers an…
40 334
📌 Strength in Numbers: Ensembling Models with Bagging and Boosting
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 16 min read
Mastering the fundamentals of bagging and boosting with simple examples
40 334
📌 The Geospatial Capabilities of Microsoft Fabric and ESRI GeoAnalytics, Demonstrated
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 8 min read
A step closer to spatial AI with geospatial processing with Fabric
40 334
📌 Boost 2-Bit LLM Accuracy with EoRA
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 9 min read
A training-free solution for extreme LLM compression.
40 334
📌 Explore the New World of Agent Protocols
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 3 min read
This week, we focus on helping you gain a deeper understanding of MCP and other…
40 334
📌 How to Learn the Math Needed for Machine Learning
🗂 Category: MATH
🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 7 min read
A breakdown of the three fundamental math fields required for machine learning: statistics, linear algebra,…
40 334
📌 Understanding Random Forest using Python (scikit-learn)
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 9 min read
A Random Forest is a powerful machine learning algorithm that can be used for classification…
40 334
📌 Google’s AlphaEvolve Is Evolving New Algorithms — And It Could Be a Game Changer
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 6 min read
A blend of LLMs’ creative generation capabilities with genetic algorithms
