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 40 193 подписчиков, занимая 3 365 место в категории Технологии и приложения и 227 место в регионе Сирия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 193 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 355, а за последние 24 часа — 21, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.04%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.12% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 818 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 851 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 02 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.
40 193
Подписчики
+2124 часа
+857 дней
+35530 день
Архив постов
40 194
📌 Learning to Unlearn: Why Data Scientists and AI Practitioners Should Understand Machine Unlearning
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 24 min read
Explore the intersections between privacy and AI with a guide to removing the impact of…
40 194
📌 SQL User Defined Functions (UDFs)
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 11 min read
A tutorial on mastering SQL UDFs: categories, use cases, and difference from stored procedures
40 194
📌 Structured State Space Models Visually Explained
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 21 min read
Part 2 – Towards Mamba State Space Models for Images, Videos and Time Series
40 194
📌 LLM Agents, Text Vectorization, Advanced SQL, and Other Must-Reads by Our Newest Authors
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 4 min read
Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features
40 194
📌 The Floyd-Warshall Algorithm From Graph Theory, Applied to Parsing Molecular Structures
🗂 Category: CHEMISTRY
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 10 min read
Hands-on explanations assisted by simple JavaScript code
40 194
📌 What It Takes To Build a Great Graph
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 8 min read
Our world is composed of relationships. Who we know, how we interact, how we transact…
40 194
Curious about mastering ethical hacking? Unlock the full CEH v13 course for free—no strings attached! Discover insider knowledge, practical labs, and tools you won’t find anywhere else. Don’t miss this exclusive chance to propel your IT skills to the next level. Start learning today—access everything right here!
#ad InsideAds
40 194
📌 Graph RAG – A conceptual introduction
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 10 min read
Graph RAG answers the big questions where text embeddings won’t help you.
40 194
📌 A Data Science Leader’s Guide to Ensuring Every Project Drives Business Value
🗂 Category: CAREER ADVICE
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 9 min read
Lessons from someone who manages a team of 8
40 194
📌 Why Does Position-Based Chunking Lead to Poor Performance in RAGs?
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 12 min read
How to implement semantic chunking and gain better results.
40 194
📌 Reinforcement Learning, Part 7: Introduction to Value-Function Approximation
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-22 | ⏱️ Read time: 13 min read
Scaling reinforcement learning from tabular methods to large spaces
40 194
📌 Building an Image Similarity Search Engine with FAISS and CLIP
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 6 min read
A guided tutorial explaining how to search your image dataset with text or photo queries,…
40 194
📌 Building an Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with IBM Watsonx and Langchain
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 6 min read
A quick-start tutorial
40 194
📌 BERT – Intuitively and Exhaustively Explained
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 58 min read
Baking General Understanding into Language Models
40 194
📌 The Tournament of Reinforcement Learning: DDPG, SAC, PPO, I2A, Decision Transformer
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 15 min read
Training simulated humanoid robots to fight using five new Reinforcement Learning papers
40 194
📌 Art Guard: Protecting Your Online Images From Generative AI
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 21 min read
Steps you can take to prevent bots from scraping and using your art to train…
40 194
📌 An Introduction to Quantum Computers and Quantum Coding
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 18 min read
Demystifying the novel world of quantum computing, quantum programming, and quantum algorithms.
40 194
📌 DBSCAN, Explained in 5 Minutes
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 5 min read
Fastest implementation in python
40 194
📌 Interpreting Weight Regularization In Machine Learning
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-08-23 | ⏱️ Read time: 9 min read
Why do L1 and L2 regularization result in model sparsity and weight shrinkage? What about…
40 194
📌 Bernoulli Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-08-24 | ⏱️ Read time: 9 min read
Unlocking predictive power through Yes/No probability
