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

Сітка:Machine Learning with Python Індія5 035 Освіта2 411...

📈 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 67 820 підписників, посідаючи 2 411 місце в категорії Освіта та 5 035 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 820 підписників.

За останніми даними від 06 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 55, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.53% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 720 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 714 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 08 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.

67 820

Підписники

-224 години

+327 днів

+5530 день

1 720

Перегляди допису

~ 1 71424 години

~ 2 28448 годин

2.54%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

67 813

💰 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

67 813

🚀 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

67 813

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

67 813

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

67 813

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

67 813

🌟 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! ✨

67 813

Comprehensive Python Cheatsheet.pdf6.30 MB

67 813

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

67 813

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

67 813

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

67 813

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

67 813

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

67 813

direct message https://t.me/DataScienceY?direct

67 813

Repost from Free Online Courses

https://t.me/DataScienceY

67 813

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

#Python #CleanCode #ProgrammingTips #SoftwareDevelopment #Dataclasses #CodeQuality ━━━━━━━━━━━━━━━ By: @CodeProgrammer ✨

67 813

https://t.me/DataScienceC

67 813

🤖🧠 Context Engineering 2.0: Redefining Human–Machine Understanding 🗓️ 16 Nov 2025 📚 AI News & Trends As artificial intelligence advances, machines are becoming increasingly capable of understanding and responding to human language. Yet, one crucial challenge remains how can machines truly understand the context behind human intentions? This question forms the foundation of context engineering, a discipline that focuses on designing, organizing and managing contextual information so that AI systems can ... #ContextEngineering #AIEducation #HumanMachineUnderstanding #AIContext #NaturalLanguageProcessing #AIModels

67 813

🤖🧠 OpenAI Evals: The Framework Transforming LLM Evaluation and Benchmarking 🗓️ 16 Nov 2025 📚 AI News & Trends As large language models (LLMs) continue to reshape industries from education and healthcare to marketing and software development – the need for reliable evaluation methods has never been greater. With new models constantly emerging, developers and researchers require a standardized system to test, compare and understand model performance across real-world scenarios. This is where OpenAI ... #OpenAIEvals #LLMEvaluation #Benchmarking #LargeLanguageModels #AIResearch #ModelEvaluation