Machine Learning
Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning
Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 41 668 підписників, посідаючи 3 145 місце в категорії Технології та додатки та 215 місце у регіоні Сирія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 668 підписників.
За останніми даними від 05 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 533, а за останні 24 години на 13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.25%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.92% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 601 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 800 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як distance, insidead, gpu, learning, degree.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience.
Learn step by step with clear explanations and working code.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 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 Технології та додатки.
Триває завантаження даних...
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 06 жовтня | +25 | |||
| 05 жовтня | +18 | |||
| 04 жовтня | +40 | |||
| 03 жовтня | +13 | |||
| 02 жовтня | +17 | |||
| 01 жовтня | +27 |
| 2 | Немає тексту... | 595 |
| 3 | Немає тексту... | 771 |
| 4 | https://t.me/UdemySybot?start=ref_418788114
Get Free Courses 😁 | 665 |
| 5 | Немає тексту... | 792 |
| 6 | Немає тексту... | 2 476 |
| 7 | "Learning Mathematics: Why Memory, Practice, and Technique are More Important than Talent"
To master mathematics, it is necessary to memorize a large amount of information, rules, methods of simplification, and problem-solving techniques. There is no other way. Theory is useful, but in moderation.
It's like learning a language. If you focus too much on grammar, you will never learn to speak it fluently.
https://algebrica.org/learning-mathematics/ | 1 054 |
| 8 | This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer | 491 |
| 9 | "How to Train a Neural Network" is a concise summary of the MIT course lectures on deep learning from 2024. It focuses on one of the fundamental questions in neural networks: how a model learns its weights.
The summary examines the training process from a mathematical perspective. It covers topics such as forward propagation, loss functions, gradients, backpropagation, and gradient-based optimization methods.
I believe this is an interesting resource for those who want to go beyond a general, intuitive understanding of neural networks and begin to delve into the mathematics that underlies their training.
https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/mit6_7960_f24_lec2.pdf
https://t.me/CodeProgrammer 🤩 | 683 |
| 10 | https://t.me/UdemySybot?start=ref_418788114
🎓 Free Udemy courses every day — join me! | 875 |
| 11 | Немає тексту... | 1 603 |
| 12 | Немає тексту... | 1 427 |
| 13 | pandas_vs_polars_cheatsheet.png | 6 345 |
| 14 | If you're just starting to learn machine learning and want to delve deeper into the mathematics required for machine learning and deep learning, I recommend trying this platform. It's something like LeetCode for machine learning.
This is not an advertisement: I personally used it and decided to share it with you.
https://deep-ml.com
https://t.me/CodeProgrammer | 1 777 |
| 15 | This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer | 1 093 |
| 16 | Немає тексту... | 1 874 |
| 17 | Немає тексту... | 4 585 |
| 18 | Немає тексту... | 5 064 |
| 19 | 🤖 A Practical Tip for ML Data Collection
When building a machine learning project, getting enough useful data is often just as important as the model itself.
If you're collecting public web data for a dataset, you may need to access the same source from different locations or test how location affects the data returned.
A residential proxy can help with this by routing your requests through IPs from different regions.
For example, with Python:
import requests
proxies = {
"http": "http://USER:PASSWORD@HOST:PORT",
"https": "http://USER:PASSWORD@HOST:PORT"
}
response = requests.get(
"https://example.com",
proxies=proxies
)
print(response.status_code)
Replace USER, PASSWORD, HOST, and PORT with your proxy credentials.
🚀 711Proxy provides real residential IPs across 200+ countries and regions, with SOCKS5 support and sticky sessions — useful for data collection, testing, and other location-based ML workflows.
🎁 1GB free for testing
New users can use 711TRIAL to get 1GB of residential proxy traffic.
👉 https://www.711proxy.com
After registration, contact 711Proxy support and mention “711TRIAL” to claim the trial.
Available to eligible new users. | 2 693 |
| 20 | Немає тексту... | 1 978 |
