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
📌 How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals 🗂 Category: LARGE LANGUAGE M
📌 How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-04-23 | ⏱️ Read time: 12 min read Set up and run the GPQA-Diamond benchmark on DeepSeek-R1’s distilled models locally to evaluate its…

📌 Exporting MLflow Experiments from Restricted HPC Systems 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-04-23 | ⏱️ Read time:
📌 Exporting MLflow Experiments from Restricted HPC Systems 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-04-23 | ⏱️ Read time: 4 min read A workaround method that bypasses direct communication

📌 Predicting the NBA Champion with Machine Learning 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 10 min rea
📌 Predicting the NBA Champion with Machine Learning 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 10 min read Building a machine learning model to predict the NBA Champion and analyze the most impactful…

📌 Choose the Right One: Evaluating Topic Models for Business Intelligence 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-04-24
📌 Choose the Right One: Evaluating Topic Models for Business Intelligence 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 11 min read Python tutorial for evaluating top-notch bigram topic models in customer email classification

📌 How to Integrate AI into Complex Workflows 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 3 min read This w
📌 How to Integrate AI into Complex Workflows 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 3 min read This week, we focus on the nitty-gritty details of integrating AI workflows into new contexts.

📌 Government Funding Graph RAG 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 19 min read Graph visualisation
📌 Government Funding Graph RAG 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 19 min read Graph visualisation for UK Research and Innovation (UKRI) funding, including NetworkX, PyVis and LlamaIndex graph…

📌 AWS: Deploying a FastAPI App on EC2 in Minutes 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 5 min rea
📌 AWS: Deploying a FastAPI App on EC2 in Minutes 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-04-24 | ⏱️ Read time: 5 min read From zero to EC2: easy steps to launching an AWS Instance

📌 LLM Evaluations: from Prototype to Production 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-04-25 | ⏱️ Read time: 30
📌 LLM Evaluations: from Prototype to Production 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-04-25 | ⏱️ Read time: 30 min read How to monitor the quality of your LLM product

📌 Behind the Magic: How Tensors Drive Transformers 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-04-25 | ⏱️ Read time: 4
📌 Behind the Magic: How Tensors Drive Transformers 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-04-25 | ⏱️ Read time: 4 min read The workflow Of tensors Inside Transformers

📌 A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-04-25 | ⏱️ Re
📌 A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-04-25 | ⏱️ Read time: 8 min read Explore a hands-on guide to integrating large language models into real-world apps, not just read…

📌 Hands-on Multi Agent LLM Restaurant Simulation, with Python and OpenAI 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-04
📌 Hands-on Multi Agent LLM Restaurant Simulation, with Python and OpenAI 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-04-28 | ⏱️ Read time: 12 min read This is how I used Large Language Models Agents to simulate an end-to-end restaurant process,…

📌 Adding Training Noise To Improve Detections In Transformers 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2025-04-28 | ⏱️ Read time:
📌 Adding Training Noise To Improve Detections In Transformers 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2025-04-28 | ⏱️ Read time: 8 min read Denoising, explained

📌 When OpenAI Isn’t Always the Answer: Enterprise Risks Behind Wrapper-Based AI Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
📌 When OpenAI Isn’t Always the Answer: Enterprise Risks Behind Wrapper-Based AI Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-04-28 | ⏱️ Read time: 8 min read Data privacy, compliance, and trust gaps in today’s AI agent integrations

📌 NumExpr: The “Faster than Numpy” Library Most Data Scientists Have Never Used 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-04-28
📌 NumExpr: The “Faster than Numpy” Library Most Data Scientists Have Never Used 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-04-28 | ⏱️ Read time: 8 min read A comparative performance test with NumPy

📌 Struggling to Land a Data Role in 2025? These 5 Tips Will Change That 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-04-28 | ⏱️ R
📌 Struggling to Land a Data Role in 2025? These 5 Tips Will Change That 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-04-28 | ⏱️ Read time: 7 min read Your dream data job isn’t ghosting you—you just need to search smart.

📌 How to Build an AI Budget-Planning Optimizer for Your 2026 CAPEX Review: LangGraph, FastAPI, and n8n 🗂 Category: ARTIFICI
📌 How to Build an AI Budget-Planning Optimizer for Your 2026 CAPEX Review: LangGraph, FastAPI, and n8n 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-09-10 | ⏱️ Read time: 20 min read Email → n8n → LangGraph → FastAPI: turning budget requests into optimised CAPEX portfolios that…

📌 Why Task-Based Evaluations Matter 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-09-10 | ⏱️ Read time: 4 min read This
📌 Why Task-Based Evaluations Matter 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-09-10 | ⏱️ Read time: 4 min read This article is adapted from a lecture series I gave at Deeplearn 2025: From Prototype…

📌 When A Difference Actually Makes A Difference 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-10 | ⏱️ Read time: 10 min read Bi
📌 When A Difference Actually Makes A Difference 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-10 | ⏱️ Read time: 10 min read Bite-Sized Analytics for Business Decision-Makers (1)

📌 Fighting Back Against Attacks in Federated Learning 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-09-10 | ⏱️ Read time: 8 mi
📌 Fighting Back Against Attacks in Federated Learning 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-09-10 | ⏱️ Read time: 8 min read Lessons from a multi-node simulator

No skills? No problem. Just copy-paste and GET PAID. ➡️ 22,000+ already started… YOU'RE NEXT! Click here @NPFXSignals #إعلان InsideAds