Machine Learning with Python
Відкрити в Telegram
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 68 114 підписників, посідаючи 2 374 місце в категорії Освіта та 4 765 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 114 підписників.
За останніми даними від 28 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 75, а за останні 24 години на -18, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.69%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.70% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 194 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 155 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 29 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
68 114
Підписники
-1824 години
-907 днів
+7530 день
Архів дописів
Love our channel? Advertise here — and across 6 000+ Telegram channels ✈️
⚡️ Launch your Telegram ads in minutes with access to verified channels, groups, mini apps, and bots.
Reach real, bot-free audiences — from crypto to lifestyle — with automated placements, live analytics, and measurable results.
How it works:
1️⃣ Sign up via this link: Telega.io
2️⃣ Add funds
3️⃣ Choose channels and add your ad post
➡️ We’ll take care of the rest
Stay ahead — 6 000+ channels to test, track, and scale!
💰 ɪʟ ʀᴇɢɴᴏ ᴅᴇʟ ᴘʀᴏꜰɪᴛ (https://inside.ad/+qicIVm) 💰
Вечер. Ты смотришь на график, сердце колотится – сегодня ты сделал первый шаг к своей финансовой свободе. Здесь не просто обсуждают цифры, а поддерживают, когда тебе важно не сдаться. 🤝
В клубе ɪʟ ʀᴇɢɴᴏ ᴅᴇʟ ᴘʀᴏꜰɪᴛ важна каждая победа: советы, обсуждения, успехи, сроки, мотивация в моменты сомнений. ⚡️
Присоединяйся и почувствуй разницу! (https://inside.ad/+qicIVm) 🚀
#ad InsideAds
🚀 THE 7-DAY PROFIT CHALLENGE! 🚀
Can you turn $100 into $5,000 in just 7 days?
Lisa can. And she’s challenging YOU to do the same. 👇
https://t.me/+AOPQVJRWlJc5ZGRi
https://t.me/+AOPQVJRWlJc5ZGRi
https://t.me/+AOPQVJRWlJc5ZGRi
Mining Pulse
Imagine opening your eyes to a silent morning—your balance shows a steady plus. No charts, no stress, just automated growth. Copy trading means your money works while you live: ⏳ no wasted hours, 💹 risk under control, 🌍 profits from anywhere. New tech and profit models arrive here first—your shortcut to smarter mining. ⚡️
Join now for your first wake-up profit 🚀
#ad InsideAds
Comprehensive Python Cheatsheet
This Comprehensive #Python Cheatsheet brings together core syntax, data structures, functions, #OOP, decorators, regular expressions, libraries, and more — neatly organized for quick reference and deep understanding.
https://t.me/CodeProgrammer
Imagine mining rigs that think, learn, and even heal the planet while they work.
Curious how the future of crypto is actually being built today? Unlock the secrets of next-gen profit models and tech breakthroughs—see what others miss in real time here.
Join Mining Pulse now and discover the edge before the crowd!
#ad InsideAds
🌟 Join @DeepLearning_ai & @MachineLearning_Programming! 🌟
Explore AI, ML, Data Science, and Computer Vision with us. 🚀
💡 Stay Updated: Latest trends & tutorials.
🌐 Grow Your Network: Engage with experts.
📈 Boost Your Career: Unlock tech mastery.
Subscribe Now!
➡️ @DeepLearning_ai
➡️ @MachineLearning_Programming
Step into the future—today! ✨
Repost from Machine Learning
📌 PyTorch Tutorial for Beginners: Build a Multiple Regression Model from Scratch
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2025-11-19 | ⏱️ Read time: 14 min read
Dive into PyTorch with this hands-on tutorial for beginners. Learn to build a multiple regression model from the ground up using a 3-layer neural network. This guide provides a practical, step-by-step approach to machine learning with PyTorch, ideal for those new to the framework.
#PyTorch #MachineLearning #NeuralNetwork #Regression #Python
Are you ready to finally stop guessing and start trading smarter? GOLD PIPS SIGNALS gives you daily, accurate market signals and expert strategies trusted by over 7,000 members! Make informed decisions, maximize your gains, and never miss a winning opportunity—see today’s exclusive insights before anyone else. Join now to stay ahead of the market!
#ad InsideAds
Ever wondered how mining tech is reshaping our planet—and your wallet? __Discover the future of crypto mining—AI-powered, eco-friendly, and endlessly profitable—only on Mining Pulse!
Get exclusive strategies and real passive income models before anyone else.
Be ahead. Join us now—the next evolution starts today!
#ad InsideAds
Imagine mining rigs that think, learn, and even heal the planet while they work.
Curious how the future of crypto is actually being built today? Unlock the secrets of next-gen profit models and tech breakthroughs—see what others miss in real time here.
Join Mining Pulse now and discover the edge before the crowd!
#ad InsideAds
Repost from Free Online Courses
📚 Free Course: Advanced SQL from Kaggle
🏢 Provider: Kaggle
💰 Pricing: Free Certificate
🌍 Language: English
⏱ Duration: 4 hours
📅 Sessions: On-Demand
📊 Level: Intermediate
✨ By: @DataScienceV
Stochastic and deterministic sampling methods in diffusion models produce noticeably different trajectories, but ultimately both reach the same goal.
Diffusion Explorer allows you to visually compare different sampling methods and training objectives of diffusion models by creating visualizations like the one in the 2 videos.
Additionally, you can, for example, train a model on your own dataset and observe how it gradually converges to a sample from the correct distribution.
Check out this GitHub repository:
https://github.com/helblazer811/Diffusion-Explorer
👉 https://t.me/CodeProgrammer
Tip for clean code in Python:
Use Dataclasses for classes that primarily store data. The
@dataclass decorator automatically generates special methods like __init__(), __repr__(), and __eq__(), reducing boilerplate code and making your intent clearer.
from dataclasses import dataclass
# --- BEFORE: Using a standard class ---
# A lot of boilerplate code is needed for basic functionality.
class ProductOld:
def __init__(self, name: str, price: float, sku: str):
self.name = name
self.price = price
self.sku = sku
def __repr__(self):
return f"ProductOld(name='{self.name}', price={self.price}, sku='{self.sku}')"
def __eq__(self, other):
if not isinstance(other, ProductOld):
return NotImplemented
return (self.name, self.price, self.sku) == (other.name, other.price, other.sku)
# Example Usage
product_a = ProductOld("Laptop", 1200.00, "LP-123")
product_b = ProductOld("Laptop", 1200.00, "LP-123")
print(product_a) # Output: ProductOld(name='Laptop', price=1200.0, sku='LP-123')
print(product_a == product_b) # Output: True
# --- AFTER: Using a dataclass ---
# The code is concise, readable, and less error-prone.
@dataclass(frozen=True) # frozen=True makes instances immutable
class Product:
name: str
price: float
sku: str
# Example Usage
product_c = Product("Laptop", 1200.00, "LP-123")
product_d = Product("Laptop", 1200.00, "LP-123")
print(product_c) # Output: Product(name='Laptop', price=1200.0, sku='LP-123')
print(product_c == product_d) # Output: True