Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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 PythonІндія4 586Освіта2 406...

📈 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 68 482 підписників, посідаючи 2 406 місце в категорії Освіта та 4 586 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 482 підписників.

За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -75, а за останні 24 години на 7, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.38%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.57% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 314 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 073 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
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 05 листопада, 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.

Buy Ad

68 482

Підписники

+724 години

-597 днів

-7530 днів

2 314

Перегляди допису

~ 1 07324 години

~ 1 59648 годин

3.38%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

68 482

Deep Learning NLP AI Python ML Data Mining Tensorflow Keras 👇👇👇👇👇 @Machine_learn

68 482

-2147483648_-216077.webp0.45 KB

68 482

Repost from Machine Learning with Python

This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers. 0- Python 1- Data Science 2- Machine Learning 3- Data Visualization 4- Artificial Intelligence 5- Data Analysis 6- Statistics 7- Deep Learning 8- programming Languages https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0

68 482

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month. #ad

68 482

Repost from Machine Learning with Python

68 482

🖥 Unraveling the Magic of Sorting: A Python Guide for Novices ▪Bubble Sort

def bubble_sort(list):
    for i in range(len(list)):
        for j in range(len(list) - 1):
            if list[j] > list[j + 1]:
                list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j] # swap
    return list

▪Selection Sort

def selection_sort(list):
    for i in range(len(list)):
        min_index = i
        for j in range(i + 1, len(list)):
            if list[min_index] > list[j]:
                min_index = j
        list[i], list[min_index] = list[min_index], list[i] # swap
    return list

▪Insertion Sort

def insertion_sort(list):
    for i in range(1, len(list)):
        key = list[i]
        j = i - 1
        while j >=0 and key < list[j] :
            list[j+1] = list[j]
            j -= 1
        list[j+1] = key
    return list

▪Quick Sort

def partition(array, low, high):
    i = (low-1)
    pivot = array[high]

    for j in range(low, high):
        if array[j] <= pivot:
            i = i+1
            array[i], array[j] = array[j], array[i]
    array[i+1], array[high] = array[high], array[i+1]
    return (i+1)

def quick_sort(array, low, high):
    if len(array) == 1:
        return array
    if low < high:
        partition_index = partition(array, low, high)
        quick_sort(array, low, partition_index-1)
        quick_sort(array, partition_index+1, high)

https://t.me/CodeProgrammer

68 482

Repost from AI & ML Papers

🖥 10 Advanced Python Scripts For Everyday Programming 1. SpeedTest with Python


# pip install pyspeedtest
# pip install speedtest
# pip install speedtest-cli

#method 1
import speedtest

speedTest = speedtest.Speedtest()
print(speedTest.get_best_server())

#Check download speed
print(speedTest.download())

#Check upload speed
print(speedTest.upload())

# Method 2

import pyspeedtest
st = pyspeedtest.SpeedTest()
st.ping()
st.download()
st.upload()

2. Search on Google

# pip install google

from googlesearch import search

query = "Medium.com"

for url in search(query):
    print(url)

3. Make Web Bot

# pip install selenium

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

bot = webdriver.Chrome("chromedriver.exe")
bot.get('[http://www.google.com'](http://www.google.com'))

search = bot.find_element_by_name('q')
search.send_keys("@codedev101")
search.send_keys(Keys.RETURN)
time.sleep(5)
bot.quit()

4. Fetch Song Lyrics

# pip install lyricsgenius

import lyricsgenius

api_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

genius = lyricsgenius.Genius(api_key)
artist = genius.search_artist("Pop Smoke", max_songs=5,sort="title")
song = artist.song("100k On a Coupe")

print(song.lyrics)

5. Get Exif Data of Photos

# Get Exif of Photo

# Method 1
# pip install pillow
import PIL.Image
import PIL.ExifTags

img = PIL.Image.open("Img.jpg")
exif_data =
{
    PIL.ExifTags.TAGS[i]: j
    for i, j in img._getexif().items()
    if i in PIL.ExifTags.TAGS
}
print(exif_data)


# Method 2
# pip install ExifRead
import exifread

filename = open(path_name, 'rb')

tags = exifread.process_file(filename)
print(tags)

6. OCR Text from Image

# pip install pytesseract

import pytesseract
from PIL import Image

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

t=Image.open("img.png")
text = pytesseract.image_to_string(t, config='')

print(text)

7. Convert Photo into Cartonize

# pip install opencv-python

import cv2

img = cv2.imread('img.jpg')
grayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayimg  = cv2.medianBlur(grayimg, 5)

edges = cv2.Laplacian(grayimg , cv2.CV_8U, ksize=5)
r,mask =cv2.threshold(edges,100,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

img2 = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
img2 = cv2.medianBlur(img2, 5)

cv2.imwrite("cartooned.jpg", mask)

8. Empty Recycle Bin

# pip install winshell

import winshell
try:
    winshell.recycle_bin().empty(confirm=False, /show_progress=False, sound=True)
    print("Recycle bin is emptied Now")
except:
    print("Recycle bin already empty")

9. Python Image Enhancement

# pip install pillow

from PIL import Image,ImageFilter
from PIL import ImageEnhance

im = Image.open('img.jpg')

# Choose your filter
# add Hastag at start if you don't want to any filter below

en = ImageEnhance.Color(im)
en = ImageEnhance.Contrast(im)
en = ImageEnhance.Brightness(im)
en = ImageEnhance.Sharpness(im)

# result
en.enhance(1.5).show("enhanced")

10. Get Window Version

# Window Version

import wmi
data = wmi.WMI()
for os_name in data.Win32_OperatingSystem():
  print(os_name.Caption) # Microsoft Windows 11 Home

https://t.me/DataScienceT

68 482

Repost from Machine Learning with Python

68 482

Important channels Update telegram version

68 482

Are you looking for a reliable investment partner with a proven track record in Crypto_Currency and Forex? Look no further than Option whales. Their team of experts specializes in Crypto currency trading and forex. They have got the skills to help you maximise your returns and minimise your risks. They offer a variety of Investment options with competitive returns so you can choose the one that fits your goals and budget Account management available 💯 Investment plan available ✅copy trading available 📈Forex signal ✅ Join👇 https://t.me/+sMwf3b0VLC03OWQ0 https://t.me/+sMwf3b0VLC03OWQ0 https://t.me/+sMwf3b0VLC03OWQ0

68 482

Deep Learning NLP AI Python ML Data Mining Tensorflow Keras 👇👇👇👇👇 @Machine_learn

68 482

Deep Learning NLP AI Python ML Data Mining Tensorflow Keras 👇👇👇👇👇 @Machine_learn

68 482

Deep Learning NLP AI Python ML Data Mining Tensorflow Keras 👇👇👇👇👇 @Machine_learn

68 482

🔰 100 Days of Code – The Complete Python Pro Bootcamp for 2022

⏱  60 Hours  📦 230 Lessons

At 56+ hours, this Python course is without a doubt the most comprehensive Python course available anywhere online. Even if you have zero programming experience, this course will take you from beginner to professional.
 
Master Python by building 100 projects in 100 days. Learn data science, automation, build websites, games and apps! 

Taught By: Dr. Angela Yu

Download Full Course 👇: https://t.me/Python53 https://t.me/Python53

68 482

This channel is for Programmers, Coders, Software Engineers. 1- Data Science 2- Machine Learning 3- Data Visualization 4- Artificial Intelligence 5- Data Analysis 6- Statistics 7- Deep Learning https://t.me/DataScienceM https://t.me/DataScienceM