Machine Learning with Python
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 68 559 підписників, посідаючи 2 405 місце в категорії Освіта та 4 691 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 559 підписників.
За останніми даними від 26 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 211, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.52%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.51% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 414 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 035 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 27 жовтня, 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.
02E367A95E4BACD13ECE
⚠️ Watch 2 short ads to unlock your free access.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Programming #Coding #Development #Tech #Python #DataScienceADD9EB4242B611D518AE
⚠️ Watch 2 short ads to unlock your free access.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Programming #Coding #Development #Tech #MachineLearning #AI410C9C724384390200F1
⚠️ Watch 2 short ads to unlock your free access.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#FreeCourse #Udemy #OnlineLearning #EducationB3D0015BE257DC94B835
⚠️ Watch 2 short ads to unlock your free access.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#FreeCourse #Udemy #OnlineLearning #Educationimport cupy as cp
The same code can run on CUDA up to 100 times faster ⚡️.
What it can do:
→ Compatible with existing NumPy and SciPy code 🛠️.
→ No need to rewrite the program or learn new syntax 📝.
→ Supports not only CUDA but also AMD ROCm 💻.
The project is completely open-source 📂:
🔗 https://github.com/cupy/cupy
#Python #GPU #NumPy #CuPy #AI #DeepLearning
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2AF0A2C0A9FF4A4782D64C
⚠️ Watch 2 short ads to unlock your free access.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#FreeCourse #Udemy #OnlineLearning #Education80166B67A6519303305F
⚠️ Watch 2 short ads to unlock your free access.
💎 By: https://t.me/Udemy26
#Programming #Coding #Development #Tech #Python #DataScience