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 40 334 підписників, посідаючи 3 331 місце в категорії Технології та додатки та 225 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 334 підписників.

За останніми даними від 10 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 383, а за останні 24 години на 25, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.95% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 948 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 786 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
  • 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 11 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.

40 334
Підписники
+2524 години
+1227 днів
+38330 день
Архів дописів
📌 Agentic AI 102: Guardrails and Agent Evaluation 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 1
📌 Agentic AI 102: Guardrails and Agent Evaluation 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 12 min read An introduction to tools that make your model safer and more predictable and performant.

📌 The Automation Trap: Why Low-Code AI Models Fail When You Scale 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-16 |
📌 The Automation Trap: Why Low-Code AI Models Fail When You Scale 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 7 min read Low-code AI platforms promise speed, a model without a single line of code. But when…

📌 How to Build an AI Journal with LlamaIndex 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 10 min
📌 How to Build an AI Journal with LlamaIndex 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 10 min read A step-by-step guide for building an AI assistant powered by LlamaIndex

📌 How to Set the Number of Trees in Random Forest 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 13 min r
📌 How to Set the Number of Trees in Random Forest 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-16 | ⏱️ Read time: 13 min read A practical introduction to the optRF package

📌 Optimizing Multi-Objective Problems with Desirability Functions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read ti
📌 Optimizing Multi-Objective Problems with Desirability Functions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read time: 8 min read Applied to a very real problem: baking bread!

📌 I Teach Data Viz with a Bag of Rocks 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read time: 5 min read Here’s Why D
📌 I Teach Data Viz with a Bag of Rocks 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read time: 5 min read Here’s Why Domain-Specific Integration Matters in Your Data Science Workflows

📌 What the Most Detailed Peer-Reviewed Study on AI in the Classroom Taught Us 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 20
📌 What the Most Detailed Peer-Reviewed Study on AI in the Classroom Taught Us 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-20 | ⏱️ Read time: 8 min read A meta analysis that turns out positive yet identifies the need for further research

📌 Building AI Applications in Ruby 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 15 min read Why
📌 Building AI Applications in Ruby 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 15 min read Why Ruby may be the best language to write your next AI web application

📌 Use PyTorch to Easily Access Your GPU 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 12 min read Or … how an
📌 Use PyTorch to Easily Access Your GPU 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 12 min read Or … how an ML library can accelerate non-ML computations

📌 Top Machine Learning Jobs and How to Prepare For Them 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 8
📌 Top Machine Learning Jobs and How to Prepare For Them 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-21 | ⏱️ Read time: 8 min read Explaining the different machine learning roles

📌 About Calculating Date Ranges in DAX 🗂 Category: DATA ANALYSIS 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 7 min read When perfor
📌 About Calculating Date Ranges in DAX 🗂 Category: DATA ANALYSIS 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 7 min read When performing date calculations, creating date ranges can be helpful. But how can we do…

📌 What Statistics Can Tell Us About NBA Coaches 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 10 min read Using Python to
📌 What Statistics Can Tell Us About NBA Coaches 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 10 min read Using Python to determine where NBA coaches come from and what makes them successful

📌 Inheritance: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05
📌 Inheritance: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 12 min read Coding concepts that distinguish an amateur from a professional data scientist

📌 Google’s AlphaEvolve: Getting Started with Evolutionary Coding Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-0
📌 Google’s AlphaEvolve: Getting Started with Evolutionary Coding Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 20 min read Introduction AlphaEvolve 1 is a promising new coding agent by Google’s DeepMind. Let’s look at…

📌 Multiple Linear Regression Analysis 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 12 min read Implementati
📌 Multiple Linear Regression Analysis 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-22 | ⏱️ Read time: 12 min read Implementation of multiple linear regression on real data: Assumption checks, model evaluation, and interpretation of…

📌 How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 3 min re
📌 How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 3 min read This week, we focus on the best strategies for evaluating and benchmarking the performance of…

📌 Do More with NumPy Array Type Hints: Annotate & Validate Shape & Dtype 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ R
📌 Do More with NumPy Array Type Hints: Annotate & Validate Shape & Dtype 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 5 min read Improve static analysis and run-time validation with full generic specification

Want to find a book that’ll change your mindset? Every day, we share honest reviews and powerful book tips so you never waste
Want to find a book that’ll change your mindset? Every day, we share honest reviews and powerful book tips so you never waste time on the wrong read. Ready to uncover your next favorite read before anyone else? Join Books Reviewer now for your daily shortcut to inspiration. #إعلان InsideAds

📌 Estimating Product-Level Price Elasticities Using Hierarchical Bayesian 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-23
📌 Estimating Product-Level Price Elasticities Using Hierarchical Bayesian 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 21 min read Using one model to personalize ML results

📌 Prototyping Gradient Descent in Machine Learning 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 10 min read Mathematical
📌 Prototyping Gradient Descent in Machine Learning 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-05-23 | ⏱️ Read time: 10 min read Mathematical theorem and credit transaction prediction using Stochastic / Batch GD