Machine Learning | یادگیری ماشین
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning | یادگیری ماشین
Канал Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 34 098 підписників, посідаючи 4 022 місце в категорії Технології та додатки та 9 999 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 34 098 підписників.
За останніми даними від 17 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -213, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.87% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 150 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 320 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 18 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 Технології та додатки.
sns.regplot(x="Feature_1", y="Feature_2", data=df)➖ ➖ ➖ 2️⃣ نمودار چگالی (KDE Plot) 💳 این نمودار نشون میده نقاط داده بیشتر کجا جمع شدن و کجا خلوتتره. برای پیدا کردن خوشهها یا الگوهای پنهان فوقالعادهست. بهخصوص وقتی با دیتای چندبعدی یا سریهای زمانی کار میکنی، خیلی کمک میکنه. 🖥 دستور:
sns.kdeplot(x="Feature_1", y="Feature_2", data=df)➖ ➖ ➖ 3️⃣ نمودار ششضلعی (Hexbin Plot) 💳 برای دیتاستهای بزرگ که نمودار پراکندگی شلوغ و بیمعنی میشه، این نمودار دادهها رو توی سلولهای ششضلعی گروهبندی میکنه و چگالی رو نشون میده. 🖥 دستور:
plt.hexbin(df["Feature_1"], df["Feature_2"], gridsize=30)
➖ ➖ ➖
✅ از regplot، kdeplot و hexbin استفاده کن تا روابط، روندها، خوشهها و الگوهایی رو ببینی که نمودار پراکندگی بهسختی نشون میده.
☑️ این سه نمودار کمک میکنن دادهها رو واضحتر، دقیقتر و قابلتحلیلتر ببینی.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
