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 343...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 255 підписників, посідаючи 3 343 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 40 255 підписників.

За останніми даними від 06 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 336, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.25%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.88% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 906 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 758 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 07 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.

40 255

Підписники

-424 години

+917 днів

+33630 день

906

Перегляди допису

~ 75824 години

~ 1 03748 годин

2.25%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 255

📌 Practical Introduction to Polars 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 13 min read Hands-on guide with side-by-side examples in Pandas

40 255

📌 Logistic Regression, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 9 min read Finding the perfect weights to fit the data in

40 255

📌 Open-Source Data Observability with Elementary – From Zero to Hero (Part 1) 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 7 min read A step-by-step hands-on guide I wish I had when I was a beginner

40 255

📌 Open-Source Data Observability with Elementary - From Zero to Hero (Part 2) 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 7 min read The guide to take your dbt tests to the next level for free

40 255

📌 Linear Programming Optimization: The Simplex Method 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 15 min read Part 3: The algorithm under the hood

40 255

📌 Automating Research Workflows with LLMs 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 14 min read Augmenting researchers with atomic usage of AI

40 255

Ever wonder how real traders grow $1,000 into proven profits—step by step, with full transparency? Elite Gold Trading opens the door to professional copytrading, verified results, and exclusive strategies you can follow today. New members get a 100% deposit bonus—start with a real edge from day one. Ready to see how the pros do it? Join now & claim your bonus before this offer ends! #ad InsideAds

40 255

📌 Introducing NumPy, Part 1: Understanding Arrays 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 22 min read Creating, describing, and accessing attributes

40 255

📌 How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 9 min read A gentle introduction to mechanistic interpretability through simple algorithmic examples

40 255

📌 To Care, or Not to Care: Using XmR Charts to Differentiate Signals from Noise in Metrics 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 12 min read A Step-by-Step Guide to Creating and Interpreting XmR Charts for Effective Data Analysis

40 255

📌 How to Create a Powerful AI Email Search for Gmail with RAG 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 17 min read Learn how you can develop an application to search emails using RAG

40 255

📌 How I Streamline My Research and Presentation with LlamaIndex Workflows 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-10 | ⏱️ Read time: 19 min read An example of orchestrating AI workflow with robustness, flexibility and controllability

40 255

📌 The Taylor Series, Explained 🗂 Category: CALCULUS 🕒 Date: 2024-09-11 | ⏱️ Read time: 16 min read A method for function approximation

40 255

📌 Is Your User Base Growing or Shrinking? 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-11 | ⏱️ Read time: 6 min read How tracking customer segmentation and KPIs reveals the true health of your business

40 255

📌 Forecasting Germany’s Solar Energy Production: A Practical Approach with Prophet 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-11 | ⏱️ Read time: 8 min read Analysis and implementation with Python

40 255

📌 Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-11 | ⏱️ Read time: 10 min read Finding high-value patterns in transactions

40 255

📌 A Step-by-Step Guide to Build a Graph Learning System for a Movie Recommender 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-09-11 | ⏱️ Read time: 15 min read Built with PyTorch Geometric and using MovieLens DataSet

40 255

📌 Deploying your Llama Model via vLLM using SageMaker Endpoint 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-12 | ⏱️ Read time: 9 min read Leveraging AWS’s MLOps platform to serve your LLM models

40 255

📌 How to Build a Competency Framework for Data Science Teams 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-12 | ⏱️ Read time: 11 min read For those leading Data Science teams, here are 6 essential competencies that separate juniors from…

40 255

📌 Smarter, Not Harder: How AI’s Self-Doubt Unlocks Peak Performance 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-10-02 | ⏱️ Read time: 10 min read “Deep Think with Confidence,” a smarter way to scale reasoning tasks without wasting a massive amount…