uk
Feedback
Machine Learning with Python

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

📈 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 67 826 підписників, посідаючи 2 419 місце в категорії Освіта та 4 985 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 826 підписників.

За останніми даними від 18 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 140, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.55%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.97% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 087 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 338 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
  • 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 19 червня, 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.

67 826
Підписники
-424 години
+167 днів
+14030 день
Архів дописів
👉💡Lifehack of the day💥is a channel that you should definitely check out: Most useful apps and IT lifehacks are there❗️ Sub
👉💡Lifehack of the day💥is a channel that you should definitely check out: Most useful apps and IT lifehacks are there❗️ Subscribe to our Telegram channel and get new lifehacks every day 👉💡Lifehack of the day💥

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

New Start ... Soon ♥️

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

كل عام وانتم بخير عيد فطر سعيد 🇸🇾
كل عام وانتم بخير عيد فطر سعيد 🇸🇾

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

انضم إلى مجموعة Python العربية على تليجرام للحصول على الموارد والدروس المتخصصة في لغة Python باللغة العربية. اطرح أسئلتك وشارك خبراتك مع مجتمع متحمس لتطوير البرامج وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وغيرها من المجالات باستخدام Python. انضم الآن وكن جزءًا من المجتمع العربي المتنامي لمستخدمي Python. https://t.me/PythonArab

انضم إلى قناة DataScienceT على تليجرام لتتلقى آخر الأخبار والموارد والدروس في مجال العلوم البيانية. تعرف على أحدث التقنيات والأدوات المستخدمة في تحليل البيانات واستخدمها لتحسين أدائك في العمل. انضم الآن وتابع معنا كل جديد في عالم البيانات. https://t.me/DataScienceT

انضم إلى مجموعة Python العربية على تليجرام للحصول على الموارد والدروس المتخصصة في لغة Python باللغة العربية. اطرح أسئلتك وشارك خبراتك مع مجتمع متحمس لتطوير البرامج وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وغيرها من المجالات باستخدام Python. انضم الآن وكن جزءًا من المجتمع العربي المتنامي لمستخدمي Python. https://t.me/PythonArab

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Our paid bot The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles Only type title of book and
Our paid bot The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles Only type title of book and you will get the results as pdf format You can search for a specific field and display all books related to this field and within the year you choose Ex: Python +year:[2023 TO *] For subscribing: @Hussein_Sheikho The subscription is permanent

Repost from Data Analytics
Our paid bot The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles Only type title of book and
Our paid bot The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles Only type title of book and you will get the results as pdf format You can search for a specific field and display all books related to this field and within the year you choose Ex: Python +year:[2023 TO *] For subscribing: @Hussein_Sheilkho The subscription is permanent

Our paid bot The bot contain more than 30 millions books and daily updates and all ieee articles Only type title of book and you will get the results as pdf format You can search for a specific field and display all books related to this field and within the year you choose Ex: Python +year:[2023 TO *] For subscribing: @Hussein_Sheilkho The subscription is permanent

اليوم سنتحدث عن تصميم شبكه عصبيه اصطناعيه لحل بعض المشكلات في البيانات عند العمل علي احد مشاريع التعلم العميق الخاصه بال image. عند العمل علي ال image في معظم الاحالات تكون تلك الصور تعاني من بعض المشكلات مثل الضوضاء البسيطه او ظهور علامات مثل المطر في الصوره او ان الصوره بها اماكن معتمه تحتاج الي التوضيح/التفتيح قليلا. تلك هي مجموعه من المشكلات الشائعه، الحل في هذا الموقف كما هو معلوم هو استخدام معالجه الصور للتخلص من تلك المشكلات واحده تلو الاخري، ولكن في حاله تعذر تطبيق معالجه البيانات (التي تمت الاشاره اليها) وحل المشكلات تباعا لاي سبب من الاسباب. هنا ياتي الحل، الصوره المرفقه توضح شبكه عصبيه CNN مكونه من ثلاثه اجزاء قمت بتصميمها لمساعدتي. -- ملاحظه: تلك الشبكه الاصطناعيه مصممه خصيصا لاستقبال بيانات بمعالجه ابتدائيه (مثل توحيد حجم الصور، ضبط طبقات الصوره وهكذا)وليست بيانات خام. وهدف تلك الشبكه هو مساعده نفسها في ضبط البيانات داخلها وهذا يعد توفيرا للوقت والمصادر. الجزء الاول: هو عباره عن شبكه مكونه من العديد من الطبقات الملتفه والمتصله معا بطريقه تعطي قوه للشبكه وقدره علي تنقيه الصور من العديد من المشكلات، فتلك الوصلات بين الطبقات تعمل علي تفتيح الاماكن المعتمه من الصوره بالاضافه الي ازاله الضوضاء من الصوره عن طريق تطبيق العديد من المرشحات وبالتالي فصل البيكسلز الغير مرغوب فيها عن الصوره. وفي نهايه تلك الطبقه تكون لدينا صوره محسنه عن الصوره القديمه، والصوره جاهز للدخول الي الجزء الثاني. الجزء الثاني: هو عباره عن pre-trained model من نوع EfficientNetB7 مهمته الاساسيه في تلك الشبكه هو تقليل overfitting واستخراج الميزات المهمه في الصوره المحسنه. في نهايه تلك المرحله يكون لدينا مجموعه من ال features المعدله والجاهزه للدخول الي fully connected layers. الجزء الثالث: وهو عباره عن مجموعه من الطبقات ال Dense من اجل الحصول علي النتائج المطلوبه. وفيما بعد ان شاء الله سنتحدث اكثر عن المرحله الاولي لان بها العديد من التفاصيل. #منقول

photo content

اليوم سنتحدث عن تصميم شبكه عصبيه اصطناعيه لحل بعض المشكلات في البيانات عند العمل علي احد مشاريع التعلم العميق الخاصه بال image. عند العمل علي ال image في معظم الاحالات تكون تلك الصور تعاني من بعض المشكلات مثل الضوضاء البسيطه او ظهور علامات مثل المطر في الصوره او ان الصوره بها اماكن معتمه تحتاج الي التوضيح/التفتيح قليلا. تلك هي مجموعه من المشكلات الشائعه، الحل في هذا الموقف كما هو معلوم هو استخدام معالجه الصور للتخلص من تلك المشكلات واحده تلو الاخري، ولكن في حاله تعذر تطبيق معالجه البيانات (التي تمت الاشاره اليها) وحل المشكلات تباعا لاي سبب من الاسباب. هنا ياتي الحل، الصوره المرفقه توضح شبكه عصبيه CNN مكونه من ثلاثه اجزاء قمت بتصميمها لمساعدتي. -- ملاحظه: تلك الشبكه الاصطناعيه مصممه خصيصا لاستقبال بيانات بمعالجه ابتدائيه (مثل توحيد حجم الصور، ضبط طبقات الصوره وهكذا)وليست بيانات خام. وهدف تلك الشبكه هو مساعده نفسها في ضبط البيانات داخلها وهذا يعد توفيرا للوقت والمصادر. الجزء الاول: هو عباره عن شبكه مكونه من العديد من الطبقات الملتفه والمتصله معا بطريقه تعطي قوه للشبكه وقدره علي تنقيه الصور من العديد من المشكلات، فتلك الوصلات بين الطبقات تعمل علي تفتيح الاماكن المعتمه من الصوره بالاضافه الي ازاله الضوضاء من الصوره عن طريق تطبيق العديد من المرشحات وبالتالي فصل البيكسلز الغير مرغوب فيها عن الصوره. وفي نهايه تلك الطبقه تكون لدينا صوره محسنه عن الصوره القديمه، والصوره جاهز للدخول الي الجزء الثاني. الجزء الثاني: هو عباره عن pre-trained model من نوع EfficientNetB7 مهمته الاساسيه في تلك الشبكه هو تقليل overfitting واستخراج الميزات المهمه في الصوره المحسنه. في نهايه تلك المرحله يكون لدينا مجموعه من ال features المعدله والجاهزه للدخول الي fully connected layers. الجزء الثالث: وهو عباره عن مجموعه من الطبقات ال Dense من اجل الحصول علي النتائج المطلوبه. وفيما بعد ان شاء الله سنتحدث اكثر عن المرحله الاولي لان بها العديد من التفاصيل. #منقول

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا