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 67 810 підписників, посідаючи 2 412 місце в категорії Освіта та 5 047 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 810 підписників.

За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 50, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.79%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.60% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 895 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 764 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
  • 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 09 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.

67 810
Підписники
-524 години
+227 днів
+5030 день
Архів дописів
Join today and get 150% bonus! We will turn £100->£250 #ad InsideAds
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 Th
📌 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 L
📌 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
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 Angebote
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

photo content

💯 Use Kaggle like a pro with this method! 👨🏻‍💻 Never underestimate Kaggle! One of the best ways to start learning data sc
💯 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

Gradient Boosting for Regression Notes.pdf6.45 MB

👨🏻‍💻 One of the most popular GitHub repositories for "learning and using algorithms in Python" is The Algorithms - Python
👨🏻‍💻 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

Устал ждать, когда заработаешь первые TON? В ботe FreeTon 💎 ты получаешь до 10 TON каждый час — без вложений и лишней суеты.
Устал ждать, когда заработаешь первые TON? В ботe FreeTon 💎 ты получаешь до 10 TON каждый час — без вложений и лишней суеты. Просто жми старт и наблюдай, как на счёте растёт баланс. Хватит думать, проверь сам здесь! #ad InsideAds.

🥳Working on web scraping, data automation, or machine learning projects? RapidProxy provides developers with a reliable prox
🥳Working on web scraping, data automation, or machine learning projects? RapidProxy provides developers with a reliable proxy network built for scale. 🌐 https://www.rapidproxy.io/?ref=tst Why Developers Choose RapidProxy 🔡 Traffic Never Expires No monthly lock-in. Pay once, use when you need—perfect for long-term projects. 🔡 Free Trial for Testing Evaluate performance before committing. Ideal for experimenting with your Python workflows. 🔡 Large Residential IP Pool 90M+ clean residential IPs across 200+ countries and cities. Great for bypassing restrictions, collecting data, or managing accounts. 🔡 HTTP(S) /SOCKS5 support HTTP(S) & SOCKS5 compatibility ensures smooth integration with tools like requests, Scrapy, or Selenium. 💵Pricing Residential Proxy: from $0.65/GB, traffic never expires. Static (ISP) Residential Proxy: $5/IP, unlimited traffic for 30 days (easy renewal). Get started in minutes: 1️⃣ Sign up at RapidProxy.io 2️⃣ Claim your free trial traffic 3️⃣ Scale your scraping, automation, or research projects with confidence 📞Contact Us ✈️Telegram: @rapidproxyio 📱WhatsApp: Rapidproxy.io 💌Email: support@rapidproxy.io / helena@rapidproxy.io ⚡️Performance You Can Rely On ☑️99.9% uptime guarantee ☑️Ultra-low 0.38s average response time ☑️Unlimited concurrent sessions for high-volume tasks RapidProxy — Fast · Reliable · Developer-Friendly Your trusted partner for Python scraping and global online operations.

No one believed me when I said I changed my mood with just one picture. But after I switched my wallpaper here, everything fe
No one believed me when I said I changed my mood with just one picture. But after I switched my wallpaper here, everything felt different. It’s not magic—it’s the right image. Ready to upgrade your vibe? 👉 See what happened to me #ad InsideAds.

get Udemy courses https://t.me/DataScienceC

📌 4 GitHub Repositories Every Python Developer Should Bookmark Looking to sharpen your skills and explore high-quality open-
📌 4 GitHub Repositories Every Python Developer Should Bookmark Looking to sharpen your skills and explore high-quality open-source resources? These curated repositories will boost your Python journey: ⬇️ Explore These Resources ➤ Algorithms in Python 1️⃣ All major algorithms implemented in Python 🔗 https://lnkd.in/e7v6bkq ➤ Python Cheat Sheet 2️⃣ Handy reference for Python 3 developers 🔗 https://lnkd.in/dzkMSwXz ➤ System Design 3️⃣ Learn scalable backend architecture fundamentals 🔗 https://lnkd.in/egCaujBF ➤ Django Resources 4️⃣ Curated list for Django backend development 🔗 https://lnkd.in/d4K-9vg3 🎓 Top Python & Backend Courses 🔗 Microsoft Python Development Professional Certificate https://lnkd.in/dDXX_AHM 🔗 Google IT Automation with Python https://lnkd.in/dG67Y8nK 🔗 Meta Data Analyst Professional Certificate https://lnkd.in/dbqX77F2 🔗 IBM AI Developer Professional Certificate https://lnkd.in/dZBS2KYX https://t.me/CodeProgrammer 🩷

Repost from Machine Learning
📌 How to Become a Machine Learning Engineer (Step-by-Step) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-09-15 | ⏱️ Read time:
📌 How to Become a Machine Learning Engineer (Step-by-Step) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-09-15 | ⏱️ Read time: 12 min read Your one-stop guide to becoming a machine learning engineer