uk
Feedback
Machine Learning

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

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 40 191 підписників, посідаючи 3 381 місце в категорії Технології та додатки та 228 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 191 підписників.

За останніми даними від 01 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 355, а за останні 24 години на 21, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.04%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.12% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 818 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 851 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 02 липня, 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.

40 191
Підписники
+2124 години
+857 днів
+35530 день
Архів дописів
📌 Visualising Strava Race Analysis 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-08-06 | ⏱️ Read time: 17 min read Two New Graphs That Compare
📌 Visualising Strava Race Analysis 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-08-06 | ⏱️ Read time: 17 min read Two New Graphs That Compare Runners on the Same Event

📌 Create Synthetic Dataset Using Llama 3.1 to Fine-Tune Your LLM 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read tim
📌 Create Synthetic Dataset Using Llama 3.1 to Fine-Tune Your LLM 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 10 min read Using the giant Llama 3.1 405B and Nvidia Nemotron 4 reward model to create a…

📌 Stop Wasting LLM Tokens 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 5 min read Batching your inputs toge
📌 Stop Wasting LLM Tokens 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 5 min read Batching your inputs together can lead to substantial savings without compromising on performance

📌 Strategizing Your Preparation for Machine Learning Interviews 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read tim
📌 Strategizing Your Preparation for Machine Learning Interviews 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 10 min read Decoding Job Roles and identify focus areas

📌 High-Performance Data Processing: pandas 2 vs. Polars, a vCPU Perspective 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time:
📌 High-Performance Data Processing: pandas 2 vs. Polars, a vCPU Perspective 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 8 min read Polars promises its multithreading capabilities outperform pandas. But is it also the case with a…

📌 Short and Sweet: Enhancing LLM Performance with Constrained Chain-of-Thought 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date:
📌 Short and Sweet: Enhancing LLM Performance with Constrained Chain-of-Thought 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 10 min read Sometimes few words are enough: reducing output length for increasing accuracy

📌 AI Shapeshifters: The Changing Role of the AI Engineer and Applied Data Scientist 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-
📌 AI Shapeshifters: The Changing Role of the AI Engineer and Applied Data Scientist 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 5 min read The role of AI Engineer and Applied Data Scientist has undergone a remarkable transformation. Where…

📌 Reinforcement Learning, Part 6: n-step Bootstrapping 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read ti
📌 Reinforcement Learning, Part 6: n-step Bootstrapping 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-07 | ⏱️ Read time: 7 min read Pushing the boundaries: generalizing temporal difference algorithms

📌 Spatial Interpolation in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read Using the Inverse
📌 Spatial Interpolation in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read Using the Inverse Distance Weighting method to infer missing spatial data

📌 How to Use Machine Learning to Inform Design Decisions and Make Predictions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-08
📌 How to Use Machine Learning to Inform Design Decisions and Make Predictions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 15 min read An Introductory Guide and Use Case for Applied Data Science

📌 5 Proven Query Translation Techniques To Boost Your RAG Performance 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-
📌 5 Proven Query Translation Techniques To Boost Your RAG Performance 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 11 min read How to get near-perfect LLM performance even with ambiguous user inputs

📌 The Big Questions Shaping AI Today 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read Our
📌 The Big Questions Shaping AI Today 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

📌 3 Key Tweaks That Will Make Your Matplotlib Charts Publication Ready 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Re
📌 3 Key Tweaks That Will Make Your Matplotlib Charts Publication Ready 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 4 min read Matplotlib charts are an eyesore by default – here’s what to do about it.

📌 Ask Not What AI Can Do for You – Ask What You Can Achieve with AI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-08
📌 Ask Not What AI Can Do for You – Ask What You Can Achieve with AI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-08 | ⏱️ Read time: 11 min read Unlock AI for Everyone: Discover How You Can Use LLMs in Everyday Tasks

📌 Create Stronger Decision Trees with bootstrapping and genetic algorithms 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 202
📌 Create Stronger Decision Trees with bootstrapping and genetic algorithms 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 31 min read A technique to better allow decision trees to be used as interpretable models

📌 We Need to Raise the Bar for AI Product Managers 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time:
📌 We Need to Raise the Bar for AI Product Managers 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 10 min read How to Stop Blaming the ‘Model’ and Start Building Successful AI Products

📌 LLMOps – Serve a Llama-3 model with BentoML 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 5 min
📌 LLMOps – Serve a Llama-3 model with BentoML 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 5 min read Quickly set up LLM APIs with BentoML and Runpod

📌 AI for the Absolute Novice – Intuitively and Exhaustively Explained 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-
📌 AI for the Absolute Novice – Intuitively and Exhaustively Explained 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 40 min read From “I’ve never coded” to making an AI model from scratch.

📌 KernelSHAP can be misleading with correlated predictors 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read
📌 KernelSHAP can be misleading with correlated predictors 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 7 min read A concrete case study

📌 Pre-Commit & Git Hooks: Automate High Code Quality 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time
📌 Pre-Commit & Git Hooks: Automate High Code Quality 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-08-09 | ⏱️ Read time: 6 min read How to improve your code quality with pre-commit and git hooks