Machine Learning

Відкрити в Telegram

Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Сітка:Machine Learning with Python Сирія231 Технології та додатки3 384...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 106 підписників, посідаючи 3 384 місце в категорії Технології та додатки та 231 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 106 підписників.

За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 401, а за останні 24 години на 38, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.16% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 788 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 465 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
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 25 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.

40 106

Підписники

+3824 години

+637 днів

+40130 день

788

Перегляди допису

~ 46524 години

~ 62048 годин

1.96%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 109

🎁❗️TODAY FREE❗️🎁 Entry to our VIP channel is completely free today. Tomorrow it will cost $500! 🔥 JOIN 👇 https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi https://t.me/+DBdNGbxImzgxMDBi

40 109

📌 Topic Modeling Techniques for 2026: Seeded Modeling, LLM Integration, and Data Summaries 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-01-14 | ⏱️ Read time: 15 min read Seeded topic modeling, integration with LLMs, and training on summarized data are the fresh parts… #DataScience #AI #Python

40 109

📌 Glitches in the Attention Matrix 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2026-01-14 | ⏱️ Read time: 13 min read A history of Transformer artifacts and the latest research on how to fix them #DataScience #AI #Python

40 109

Repost from Machine Learning with Python

Do you want to teach AI on real projects? In this #repository, there are 29 projects with Generative #AI,#MachineLearning, and #Deep +Learning. With full #code for each one. This is pure gold: https://github.com/KalyanM45/AI-Project-Gallery 👉 https://t.me/CodeProgrammer

40 109

📌 What Is a Knowledge Graph — and Why It Matters 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-01-14 | ⏱️ Read time: 18 min read How structured knowledge became healthcare’s quiet advantage #DataScience #AI #Python

40 109

📌 Why Human-Centered Data Analytics Matters More Than Ever 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-01-14 | ⏱️ Read time: 8 min read From optimizing metrics to designing meaning: putting people back into data-driven decisions #DataScience #AI #Python

40 109

📌 From ‘Dataslows’ to Dataflows: The Gen2 Performance Revolution in Microsoft Fabric 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2026-01-13 | ⏱️ Read time: 8 min read Dataflows were (rightly?) considered “the slowest and least performant option” for ingesting data into Power… #DataScience #AI #Python

40 109

📌 An introduction to AWS Bedrock 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-01-13 | ⏱️ Read time: 13 min read The how, why, what and where of Amazon’s LLM access layer #DataScience #AI #Python

40 109

Repost from Machine Learning with Python

⚡️ All cheat sheets for programmers in one place. There's a lot of useful stuff inside: short, clear tips on languages, technologies, and frameworks. No registration required and it's free. https://overapi.com/ #python #php #Database #DataAnalysis #MachineLearning #AI #DeepLearning #LLMS https://t.me/CodeProgrammer ⚡️

40 109

📌 How to Maximize Claude Code Effectiveness 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-01-13 | ⏱️ Read time: 9 min read Learn how to get the most out of agentic coding #DataScience #AI #Python

40 109

📌 Why Your ML Model Works in Training But Fails in Production 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-01-13 | ⏱️ Read time: 8 min read Hard lessons from building production ML systems where data leaks, defaults lie, populations shift, and… #DataScience #AI #Python

40 109

📌 Under the Uzès Sun: When Historical Data Reveals the Climate Change 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-01-13 | ⏱️ Read time: 11 min read Longer summers, milder winters: analysis of temperature trends in Uzès, France, year after year. #DataScience #AI #Python

40 109

📌 Optimizing Data Transfer in Batched AI/ML Inference Workloads 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2026-01-12 | ⏱️ Read time: 13 min read A deep dive on data transfer bottlenecks, their identification, and their resolution with the help… #DataScience #AI #Python

40 109

📌 When Does Adding Fancy RAG Features Work? 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-01-12 | ⏱️ Read time: 23 min read Looking at the performance of different pipelines #DataScience #AI #Python

40 109

📌 Why 90% Accuracy in Text-to-SQL is 100% Useless 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-01-12 | ⏱️ Read time: 9 min read The eternal promise of self-service analytics #DataScience #AI #Python

40 109

Repost from Machine Learning with Python

These Google Colab-notebooks help to implement all machine learning algorithms from scratch 🤯 Repo: https://udlbook.github.io/udlbook/ 👉 @codeprogrammer

40 109

try this bot ai https://t.me/Creator_Ai_Tech_Bot?start=109697-ae026840

40 109

📌 How AI Can Become Your Personal Language Tutor 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-01-12 | ⏱️ Read time: 11 min read How I used n8n to build AI study partners for learning Mandarin: vocabulary, listening, and… #DataScience #AI #Python

40 109

Repost from Machine Learning with Python

🧠 𝐊-𝐍𝐞𝐚𝐫𝐞𝐬𝐭 𝐍𝐞𝐢𝐠𝐡𝐛𝐨𝐫𝐬 (𝐊𝐍𝐍)⁣ 🔹 𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐈 𝐜𝐨𝐯𝐞𝐫𝐞𝐝 𝐭𝐨𝐝𝐚𝐲⁣ 𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐊𝐍𝐍 𝐢𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐡𝐨𝐰 𝐢𝐭 𝐰𝐨𝐫𝐤𝐬⁣ 𝐃𝐢𝐟𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐛𝐞𝐭𝐰𝐞𝐞𝐧 𝐊𝐍𝐍 𝐟𝐨𝐫 𝐂𝐥𝐚𝐬𝐬𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐯𝐬 𝐑𝐞𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧⁣ 𝐑𝐨𝐥𝐞 𝐨𝐟 𝐊 (𝐡𝐲𝐩𝐞𝐫𝐩𝐚𝐫𝐚𝐦𝐞𝐭𝐞𝐫)⁣ 𝐃𝐢𝐬𝐭𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐦𝐞𝐭𝐫𝐢𝐜𝐬: 𝐄𝐮𝐜𝐥𝐢𝐝𝐞𝐚𝐧 𝐯𝐬 𝐌𝐚𝐧𝐡𝐚𝐭𝐭𝐚𝐧⁣ 𝐖𝐡𝐲 𝐊𝐍𝐍 𝐢𝐬 𝐜𝐚𝐥𝐥𝐞𝐝 𝐚 𝐥𝐚𝐳𝐲 / 𝐢𝐧𝐬𝐭𝐚𝐧𝐜𝐞-𝐛𝐚𝐬𝐞𝐝 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐞𝐫⁣ ⁣ 🎯 𝐓𝐨𝐩 𝟏𝟎 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐯𝐢𝐞𝐰 𝐐𝐮𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 (𝐌𝐮𝐬𝐭-𝐊𝐧𝐨𝐰)⁣ ⁣ 1️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘒-𝘕𝘦𝘢𝘳𝘦𝘴𝘵 𝘕𝘦𝘪𝘨𝘩𝘣𝘰𝘳𝘴 (𝘒𝘕𝘕)?⁣ 2️⃣ 𝘞𝘩𝘺 𝘪𝘴 𝘒𝘕𝘕 𝘤𝘢𝘭𝘭𝘦𝘥 𝘢 𝘭𝘢𝘻𝘺 𝘭𝘦𝘢𝘳𝘯𝘪𝘯𝘨 𝘢𝘭𝘨𝘰𝘳𝘪𝘵𝘩𝘮?⁣ 3️⃣ 𝘋𝘪𝘧𝘧𝘦𝘳𝘦𝘯𝘤𝘦 𝘣𝘦𝘵𝘸𝘦𝘦𝘯 𝘒𝘕𝘕 𝘤𝘭𝘢𝘴𝘴𝘪𝘧𝘪𝘤𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘢𝘯𝘥 𝘒𝘕𝘕 𝘳𝘦𝘨𝘳𝘦𝘴𝘴𝘪𝘰𝘯?⁣ 4️⃣ 𝘏𝘰𝘸 𝘥𝘰 𝘺𝘰𝘶 𝘤𝘩𝘰𝘰𝘴𝘦 𝘵𝘩𝘦 𝘷𝘢𝘭𝘶𝘦 𝘰𝘧 𝘒?⁣ 5️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘩𝘢𝘱𝘱𝘦𝘯𝘴 𝘸𝘩𝘦𝘯 𝘒 𝘪𝘴 𝘵𝘰𝘰 𝘴𝘮𝘢𝘭𝘭 𝘰𝘳 𝘵𝘰𝘰 𝘭𝘢𝘳𝘨𝘦?⁣ 6️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘥𝘪𝘴𝘵𝘢𝘯𝘤𝘦 𝘮𝘦𝘵𝘳𝘪𝘤𝘴 𝘢𝘳𝘦 𝘤𝘰𝘮𝘮𝘰𝘯𝘭𝘺 𝘶𝘴𝘦𝘥 𝘪𝘯 𝘒𝘕𝘕?⁣ 7️⃣ 𝘞𝘩𝘺 𝘥𝘰𝘦𝘴 𝘒𝘕𝘕 𝘱𝘦𝘳𝘧𝘰𝘳𝘮 𝘱𝘰𝘰𝘳𝘭𝘺 𝘰𝘯 𝘩𝘪𝘨𝘩-𝘥𝘪𝘮𝘦𝘯𝘴𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭 𝘥𝘢𝘵𝘢?⁣ 8️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘵𝘩𝘦 𝘵𝘪𝘮𝘦 𝘤𝘰𝘮𝘱𝘭𝘦𝘹𝘪𝘵𝘺 𝘰𝘧 𝘒𝘕𝘕?⁣ 9️⃣ 𝘏𝘰𝘸 𝘥𝘰 𝘒𝘋-𝘛𝘳𝘦𝘦 𝘢𝘯𝘥 𝘉𝘢𝘭𝘭-𝘛𝘳𝘦𝘦 𝘪𝘮𝘱𝘳𝘰𝘷𝘦 𝘒𝘕𝘕 𝘱𝘦𝘳𝘧𝘰𝘳𝘮𝘢𝘯𝘤𝘦?⁣ 🔟 𝘞𝘩𝘦𝘯 𝘴𝘩𝘰𝘶𝘭𝘥 𝘺𝘰𝘶 𝘢𝘷𝘰𝘪𝘥 𝘶𝘴𝘪𝘯𝘨 #𝘒𝘕𝘕?⁣ https://t.me/CodeProgrammer ⭐️

40 109

📌 How to Leverage Slash Commands to Code Effectively 🗂 Category: LLM APPLICATIONS 🕒 Date: 2026-01-11 | ⏱️ Read time: 8 min read Learn how I utilize slash commands to be a more efficient engineer #DataScience #AI #Python