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 40 205 підписників, посідаючи 3 352 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 40 205 підписників.

За останніми даними від 02 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 343, а за останні 24 години на 10, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.99%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.28% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 800 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 915 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
  • 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 03 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.

40 205
Підписники
+1024 години
+837 днів
+34330 день
Архів дописів
📌 Graph RAG into Production – step-by-step 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 17 min r
📌 Graph RAG into Production – step-by-step 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 17 min read A GCP native, fully serverless implementation that you will replicate in minutes

📌 Semantic Layer for the People and by the People 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 14 min read My 3 +1 joker
📌 Semantic Layer for the People and by the People 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-23 | ⏱️ Read time: 14 min read My 3 +1 jokers with templates for building a powerful analytical semantic layer

📌 Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 1
📌 Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 11 min read How can we see what a vision encoder sees?

📌 A Deep Dive into Odds Ratio 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 20 min read Understanding, calcula
📌 A Deep Dive into Odds Ratio 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 20 min read Understanding, calculating, visualizing, and interpreting odds ratios and their confidence intervals with practical examples in…

📌 Building an Interactive UI for Llamaindex Workflows 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 11 min read A guide t
📌 Building an Interactive UI for Llamaindex Workflows 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 11 min read A guide to integrating human-in-the-loop interactions using Llamaindex, FastAPI, and Streamlit

📌 Feature Engineering Techniques for Numerical Variables in Python 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Re
📌 Feature Engineering Techniques for Numerical Variables in Python 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 21 min read Learn the most useful feature engineering techniques to convert numerical values ​​into useful information for…

📌 I’ve hired 3 cohorts of data science interns – here’s my advice on getting an offer 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 202
📌 I’ve hired 3 cohorts of data science interns – here’s my advice on getting an offer 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-24 | ⏱️ Read time: 16 min read Resume and interview tips for landing a data science internship

📌 Doctors Leverage Multimodal Data; Medical AI Should Too 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 11 min read Integ
📌 Doctors Leverage Multimodal Data; Medical AI Should Too 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 11 min read Integrating multimodal data enables a new generation of medical AI systems to better capture doctor’s…

📌 Water Cooler Small Talk: The Birthday Paradox 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 9 min read A l
📌 Water Cooler Small Talk: The Birthday Paradox 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 9 min read A look at the counterintuitive mathematics of shared birthdays

📌 Convenient Time Series Forecasting with sktime 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 8 min rea
📌 Convenient Time Series Forecasting with sktime 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 8 min read How to make forecasting as easy as a walk in the park

📌 Exposing Jailbreak Vulnerabilities in LLM Applications with ARTKIT 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️
📌 Exposing Jailbreak Vulnerabilities in LLM Applications with ARTKIT 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 10 min read Automated prompt-based testing to extract hidden passwords in the popular Gandalf challenge

📌 How Cohort Analysis Can Transform Your Customer Insights 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 6 min read Disco
📌 How Cohort Analysis Can Transform Your Customer Insights 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 6 min read Discover how tracking customer behavior over time with cohort analysis can improve engagement and retention…

📌 I Spent My Money on Benchmarking LLMs on Dutch Exams So You Don’t Have To 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024
📌 I Spent My Money on Benchmarking LLMs on Dutch Exams So You Don’t Have To 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-09-25 | ⏱️ Read time: 12 min read OpenAI’s new o1-preview is way too expensive for how it performs on the results

📌 VisionTS: Building Superior Forecasting Models from Images 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ R
📌 VisionTS: Building Superior Forecasting Models from Images 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 9 min read Leveraging the power of images for time-series forecasting

📌 Simulate the Challenges of a Circular Economy for Fashion Retail 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read t
📌 Simulate the Challenges of a Circular Economy for Fashion Retail 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 17 min read Use data analytics to simulate a circular rental model for fashion retail and understand store…

📌 MCP in Practice 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2025-09-29 | ⏱️ Read time: 14 min read Mapping power, concentration, and
📌 MCP in Practice 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2025-09-29 | ⏱️ Read time: 14 min read Mapping power, concentration, and usage in the emerging AI developer ecosystem

📌 I Made My AI Model 84% Smaller and It Got Better, Not Worse 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-09-29 | ⏱️ Re
📌 I Made My AI Model 84% Smaller and It Got Better, Not Worse 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-09-29 | ⏱️ Read time: 20 min read The counterintuitive approach to AI optimization that’s changing how we deploy models

📌 Preparing Video Data for Deep Learning: Introducing Vid Prepper 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-09-29 | ⏱️ Rea
📌 Preparing Video Data for Deep Learning: Introducing Vid Prepper 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-09-29 | ⏱️ Read time: 13 min read A guide to fast video data preprocessing for machine learning

📌 Dummy Regressor, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26
📌 Dummy Regressor, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 7 min read Naively choosing the best number for all of your prediction

📌 Working with Embeddings: Closed versus Open Source 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 20 mi
📌 Working with Embeddings: Closed versus Open Source 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 20 min read Using techniques to improve semantic search