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

40 351

📌 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…

40 351

📌 Building AI-Powered Low-Code Workflows with n8n 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 27 min read Three powerful workflows that you can apply to your personal life or business today

40 351

📌 Building A Modern Dashboard with Python and Taipy 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 11 min read A guide to building a front-end data application.

40 351

📌 Programming, Not Prompting: A Hands-On Guide to DSPy 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 16 min read A practical deep dive into declarative AI programming

40 351

📌 Reinforcement Learning from Human Feedback, Explained Simply 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-06-23 | ⏱️ Read time: 7 min read The one technique that made ChatGPT so smart

40 351

📌 Build Multi-Agent Apps with OpenAI’s Agent SDK 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 21 min read Creating multi-agent apps is simple with this open-source SDK, and it can be used with…

40 351

📌 Why Your Next LLM Might Not Have A Tokenizer 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 16 min read The Tokenizer Has Been a Necessary Evil, but This Radical Approach Shows That It Might…

40 351

📌 Agentic AI: Implementing Long-Term Memory 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 11 min read The problem and current solutions

40 351

📌 Data Has No Moat! 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-06-24 | ⏱️ Read time: 7 min read Only if you ignore data quality

40 351

📌 Stop Chasing “Efficiency AI.” The Real Value Is in “Opportunity AI.” 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read Companies pursuing incremental productivity gains risk being displaced by AI-native competitors building entirely new business…

40 351

📌 How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 6 min read Retrieval-Augmented Generation made easy with Llama

40 351

📌 Economic Cycle Synchronization with Dynamic Time Warping 🗂 Category: ECONOMICS 🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 7 min read The case of the Eurozone

40 351

📌 Use OpenAI Whisper for Automated Transcriptions 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-06-25 | ⏱️ Read time: 8 min read Streamline your computer interactions using OpenAI’s Whisper model

40 351

📌 AI Agent with Multi-Session Memory 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 9 min read Build from scratch using only Python & Ollama (no GPU, no APIKEY)

40 351

📌 The Mythical Pivot Point from Buy to Build for Data Platforms 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 10 min read For companies with data-intensive architectures, there often comes a pivotal point where building in-house data…

40 351

📌 Data Science: From School to Work, Part V 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 18 min read How to profile your Python project

40 351

📌 Hitchhiker’s Guide to RAG with ChatGPT API and LangChain 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 7 min read Build a simple Python RAG pipeline using your local files as context

40 351

📌 A Caching Strategy for Identifying Bottlenecks on the Data Input Pipeline 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 16 min read PyTorch model performance analysis and optimization — Part 8

40 351

📌 Pipelining AI/ML Training Workloads with CUDA Streams 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-06-26 | ⏱️ Read time: 12 min read PyTorch Model Performance Analysis and Optimization — Part 9

40 351

📌 A Developer’s Guide to Building Scalable AI: Workflows vs Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-06-27 | ⏱️ Read time: 38 min read A practical guide to choosing between AI agents and workflows for production systems, covering the…