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 Сирія227 Технології та додатки3 364...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 150 підписників, посідаючи 3 364 місце в категорії Технології та додатки та 227 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 150 підписників.

За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 412, а за останні 24 години на 5, 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 1.89% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 785 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 760 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 28 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.

40 150

Підписники

+524 години

+1067 днів

+41230 день

785

Перегляди допису

~ 76024 години

~ 1 06948 годин

1.96%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 151

📌 Acquire Customers with Ecommerce Data Science 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-05 | ⏱️ Read time: 7 min read Data informed strategies help ecommerce businesses overcome advertising challenges

40 151

📌 Cross-validation with XGBoost – Enhancing Customer Churn Classification with Tidymodels 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 6 min read Step-by-step guide to implementing cross-validation, feature engineering, and model evaluation with XGBoost in Tidymodels

40 151

📌 PAGA Explained: Graphical Abstractions of Single-Cell Data 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 7 min read How a broader view of data can give us insights to its deeper meaning.

40 151

📌 My 30-Day Map Challenge 2023 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 9 min read An overview of selected map topics and algorithms

40 151

📌 Multilingual RAG, Algorithmic Thinking, Outlier Detection, and Other Problem-Solving Highlights 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 151

📌 SageMaker vs Vertex AI for Model Inference 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 14 min read Comparing the AWS and GCP fully-managed services for ML workflows

40 151

📌 From Code to Insights: Software Engineering Best Practices for Data Analysts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-06 | ⏱️ Read time: 20 min read Top 10 engineering lessons every data analyst should know

40 151

📌 Applied LLM Quantisation with AWS Sagemaker | Analytics.gov 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 19 min read Host production-ready LLMs endpoints at twice the speed but one fifth the cost.

40 151

📌 How LLMs Think 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 11 min read Research paper in pills: “Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet”

40 151

📌 YOLO – By Hand 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 6 min read A breakdown of the math within YOLO

40 151

📌 Fraud Prediction with Machine Learning in the Financial Industry: A Data Scientist’s Experience 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 6 min read Insights and experiences from a data scientist on the frontlines

40 151

📌 Automating Prompt Engineering with DSPy and Haystack 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 10 min read Teach your LLM how to talk through examples

40 151

📌 AI Assistants, Copilots, and Agents in Data & Analytics: What’s the Difference? 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 8 min read Understanding AI autonomy: assistants, copilots, agents, and their impact on business value

40 151

📌 Scale Is All You Need for Lip-Sync? 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-07 | ⏱️ Read time: 14 min read Alibaba’s EMO and Microsoft’s VASA-1 are crazy good. Let’s break down how they work.

40 151

📌 Python 3.14 and the End of the GIL 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-10-18 | ⏱️ Read time: 16 min read Exploring the opportunities and challenges of a GIL-free Python

40 151

📌 Can We Save the AI Economy? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-10-18 | ⏱️ Read time: 23 min read And do we want to?

40 151

📌 How to Build a Generative Search Engine for Your Local Files Using Llama 3 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 15 min read Use Qdrant, NVidia NIM API, or Llama 3 8B locally for your local GenAI assistant

40 151

📌 What Is a Good Imputation for Missing Values? 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 21 min read My current take on what imputation should be

40 151

📌 Principal Component Analysis Made Easy: A Step-by-Step Tutorial 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 10 min read Implement the PCA algorithm from scratch with Python

40 151

📌 Tiny Time Mixers (TTM): A Powerful Zero-Shot Forecasting Model by IBM 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read A new lightweight open-source foundation model