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 68 138 підписників, посідаючи 2 366 місце в категорії Освіта та 4 740 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 138 підписників.
За останніми даними від 30 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 86, а за останні 24 години на 27, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.07%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.52% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 775 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 037 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 31 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.
68 138
Підписники
+2724 години
-297 днів
+8630 день
Архів дописів
Big surprise in our channels on Discord
https://discord.gg/PGZku7DrSz
No one ever told me you could earn +200 pips in a single day—yet here I am, watching my balance grow. Want to see how I did it? The secret is hidden right here. You’re one decision away from your own profit story.
#ad InsideAds.
No skills? No problem. Just copy-paste and GET PAID.
➡️ 22,000+ already started… YOU'RE NEXT! Click here @NPFXSignals
#ad InsideAds
“Nobody believed me when I said I made +200 pips in ONE day. But look at this—members are collecting profits while others are still doubting. Do you want to see how it’s really done? Check here before you miss the next payout!
#ad InsideAds.
Repost from Machine Learning
📌 PyTorch Explained: From Automatic Differentiation to Training Custom Neural Networks
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2025-09-24 | ⏱️ Read time: 15 min read
Deep learning is shaping our world as we speak. In fact, it has been slowly…
Most of the time, you regret helping others in general, because not everyone appreciates your hard work or the effort it takes you to spread a piece of information, even if it's quoted
Join today and get 150% bonus! We will turn £100->£250
#ad InsideAds
Repost from Machine Learning
📌 Paper Walkthrough: Attention Is All You Need
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 46 min read
The complete guide to implementing a Transformer from scratch
Repost from Machine Learning
📌 Building a Convolutional Neural Network (CNNs) from Scratch
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 15 min read
Line-by-Line, Let’s Build a ResNet Classifier on the MNIST-Fashion Dataset
Join today and get 150% bonus! We will turn £100->£250
#ad InsideAds
Jeden Tag verpassen, wie andere Top-Deals abstauben? Warum noch länger zu viel bezahlen?
Spare jetzt bis zu 80 % bei Angeboten von Amazon, eBay u.v.m.! Aber: Viele Deals sind nur für kurze Zeit verfügbar!
Entdecke die heißesten Schnäppchen zuerst und sicher dir deinen Vorteil – bevor sie weg sind!
#ad InsideAds
💯 Use Kaggle like a pro with this method!
👨🏻💻 Never underestimate Kaggle! One of the best ways to start learning data science and ML is Kaggle. A place where theory turns into practice, beginners become professionals, and skills turn into value.
🎯 This roadmap is the key to practical use of this amazing platform:👇
⬅️ Step one: Strengthen your basic skills!
✏️ Start with Kaggle's short and free courses. Practical, focused, and suitable for beginners.
✅ Python ⬅️ Link
☑️ Introduction to Machine Learning ⬅️ Link
✔️ Introduction to Deep Learning ⬅️ Link
✔️ Introduction to SQL ⬅️ Link
✔️ Introduction to Game AI and RL ⬅️ Link
📝 Complete list of courses ⬅️Link
➖➖➖➖➖➖
⬅️ Step two: Apply what you’ve learned.
✏️ Learning alone is not enough; you have to solve problems! Kaggle competitions are the best place for this.
✅ Classification problem for beginners
☑️ Regression-based challenge
✔️ Fake news detection with NLP
✔️ Deep learning on image data with TPU
📝 Complete list of competitions ⬅️Link
https://t.me/CodeProgrammer 🌟
Want to create SQL databases visually? 🔥
Try this online tool that allows you to design and model databases using a convenient drag-and-drop interface.
It helps reinforce SQL knowledge, better understand relationships between tables, and work without installing software or registering.
The tool is completely free and open source, and also supports importing and exporting SQL code.
website: https://www.drawdb.app/
👉 https://t.me/CodeProgrammer
👨🏻💻 One of the most popular GitHub repositories for "learning and using algorithms in Python" is The Algorithms - Python repo with 196K stars.
✏️ It has a lot of organized and categorized code that you can use to find, read, and run different algorithms. Everything you can think of is here; from simple algorithms like sorting to advanced algorithms for machine learning, artificial intelligence, neural networks, and more.
✅ Why should we use it?
🔢 For learning: If you're looking to learn algorithms in action, this is great.
🔢 For practice: You can take the codes, run them, and modify them to better understand.
🔢 For projects : You can even use the codes here in real-life or academic projects.
🔢 For interviews: If you're preparing for data science interviews, this is full of practical algorithms.
┌ 🏳️🌈 The Algorithms - Python
└ 🐱 GitHub-Repos
