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 40 150 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
Архів дописів
📌 A Day in the Life of a Data Scientist 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 8 min read What do I
📌 A Day in the Life of a Data Scientist 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 8 min read What do I actually do all day, anyway?

📌 Python Data Analysis: What Do We Know About Modern Artists? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time:
📌 Python Data Analysis: What Do We Know About Modern Artists? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 15 min read Finding patterns in the media landscape with Wikipedia, Python, and NetworkX

📌 Paper review – Communicative Agents for Software Development 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️
📌 Paper review – Communicative Agents for Software Development 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 12 min read After reading and reviewing the Generative Agents paper, I decided to explore the world of…

📌 SQL Knowledge You Need For Data Science 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min re
📌 SQL Knowledge You Need For Data Science 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read Topics, resources and advice for becoming proficient in SQL.

📌 Validating the Causal Impact of the Synthetic Control Method 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time:
📌 Validating the Causal Impact of the Synthetic Control Method 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-08 | ⏱️ Read time: 11 min read Causal AI, exploring the integration of causal reasoning into machine learning

📌 What “Dream Big” Meant for Data Science Innovation at LinkedIn 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 1
📌 What “Dream Big” Meant for Data Science Innovation at LinkedIn 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 10 min read Here’s how to inspire and lead people for bigger data science projects

📌 Here is what using an LLM for monsters taught me about programming 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read
📌 Here is what using an LLM for monsters taught me about programming 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 9 min read How I learned to use AI as an alternative to generate amazing random data.

What do you think about the content of these articles? Useful Content 👍 Unhelpful content 👎

📌 Hands On Optimization with Expected Improvement and Gaussian Process Regression, in Python 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLI
📌 Hands On Optimization with Expected Improvement and Gaussian Process Regression, in Python 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 12 min read A friendly guide to Expected Improvement for Global Optimization, in Python

📌 Pandas Indexes And Headers, Have You Ever Been Confused? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Rea
📌 Pandas Indexes And Headers, Have You Ever Been Confused? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 8 min read From single-level index and headers to multi-level, why and how?

📌 How LLMs Will Democratize Exploratory Data Analysis 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 19 min r
📌 How LLMs Will Democratize Exploratory Data Analysis 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-09 | ⏱️ Read time: 19 min read Or, When you feel your life’s too hard, just go have a talk with Claude

📌 It’s Time to Finally Memorize those Dang Classification Metrics! 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read t
📌 It’s Time to Finally Memorize those Dang Classification Metrics! 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 11 min read Intuition behind the metrics and how I finally memorized them

📌 From Masked Image Modeling to Autoregressive Image Modeling 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time:
📌 From Masked Image Modeling to Autoregressive Image Modeling 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 5 min read A brief review of the image foundation model pre-training objectives

📌 Building LLM Apps: A Clear Step-By-Step Guide 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 14
📌 Building LLM Apps: A Clear Step-By-Step Guide 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 14 min read Comprehensive Steps for Building LLM-Native Apps: From Initial Idea to Experimentation, Evaluation, and Productization

📌 Deploy a LightGBM ML Model With GitHub Actions 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 9
📌 Deploy a LightGBM ML Model With GitHub Actions 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 9 min read A beginner’s guide to getting out of Jupyter notebooks and deploying ML models

📌 How Do Computers Actually Compute? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 10 min read A Budding Dat
📌 How Do Computers Actually Compute? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-10 | ⏱️ Read time: 10 min read A Budding Data Scientist’s Introduction to Computer Hardware

📌 TDS Newsletter: How to Keep LLMs Effective and Reliable Over Time 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-10-09 | ⏱️ Read
📌 TDS Newsletter: How to Keep LLMs Effective and Reliable Over Time 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-10-09 | ⏱️ Read time: 4 min read Those of you who’ve worked with LLM-powered applications know this: by now, building and deploying these tools…

📌 TDS Newsletter: The Rapid Transformation of Data Science in the Age of AI 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-10-16 |
📌 TDS Newsletter: The Rapid Transformation of Data Science in the Age of AI 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 3 min read How data science became a strikingly different discipline in the span of a couple of…

📌 Statistical Method mcRigor Enhances the Rigor of Metacell Partitioning in Single-Cell Data Analysis 🗂 Category: DATA SCIE
📌 Statistical Method mcRigor Enhances the Rigor of Metacell Partitioning in Single-Cell Data Analysis 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-10-17 | ⏱️ Read time: 6 min read mcRigor detects dubious metacells within each metacell partition and selects the optimal metacell partitioning method…

📌 How I Used Machine Learning to Predict 41% of Project Delays Before They Happened 🗂 Category: PROJECT MANAGEMENT 🕒 Date:
📌 How I Used Machine Learning to Predict 41% of Project Delays Before They Happened 🗂 Category: PROJECT MANAGEMENT 🕒 Date: 2025-10-17 | ⏱️ Read time: 12 min read How data science can help project managers anticipate risks and save time