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 Сирія228 Технології та додатки3 352...

📈 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

800

Перегляди допису

~ 91524 години

~ 1 23548 годин

1.99%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 210

📌 LLM Fine-tuning – FAQs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 8 min read Answering the most common questions I received as an AI consultant

40 210

📌 How to Make Your Data Science/ML Engineer Workflow More Effective 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 5 min read Learn how you can use VS Code interactive window to program more effectively

40 210

📌 Hyperparameter Optimization with Genetic Algorithms – A Hands-On Tutorial 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 13 min read A step-by-step tutorial of using genetic algorithms for optimization tasks.

40 210

📌 Make Your Way from Pandas to PySpark 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 9 min read Learn a few basic commands to start transitioning from Pandas to PySpark

40 210

📌 From Zero to App: Building a Database-Driven Streamlit App with Python 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 6 min read A beginner’s guide to build a functional Streamlit App with SQLite Integration

40 210

Repost from Machine Learning with Python

Big surprise in our channels on Discord https://discord.gg/PGZku7DrSz

40 210

📌 Beyond Line and Bar Charts: 7 Less Common But Powerful Visualization Types 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 13 min read Step up your data storytelling game with these creative and insightful visualizations

40 210

📌 A Close Look at AI Pain Points, and How to (Sometimes) Resolve Them 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 210

📌 The Art of Tokenization: Breaking Down Text for AI 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 11 min read Demystifying NLP: From Text to Embeddings

40 210

Ever tasted a wine so creamy it feels like dessert—or so crisp it dances on your tongue? Discover the secrets behind every swirl and sip with Simply Wine | Great Wine Lover. From rare finds to expert tips you won’t see elsewhere, every post uncorks the world of wine in a fresh, fascinating way. Ready to explore what’s in your glass? Join us here – your next favorite bottle is waiting! #ad InsideAds

40 210

📌 The Pareto Principle in Data Engineering 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 7 min read One step forward; no steps back

40 210

📌 Mastering Marketing Mix Modelling In Python 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 24 min read Part 1 of a hands-on guide to help you master MMM in pymc

40 210

📌 A Data Scientist’s Guide to Stakeholders 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 8 min read How data scientists can best communicate with non-DS people

40 210

https://discord.gg/PGZku7DrSz

40 210

📌 Advice from 15 Top Data Scientists 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-26 | ⏱️ Read time: 8 min read Going over the main skills you need to be a “good” data scientist

40 210

📌 My commute to work is more than 4 hours. Each way. 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-27 | ⏱️ Read time: 11 min read Am I crazy, or does the data tell a different story?

40 210

📌 How to Convert a Single HEX Color Code into a Monochrome Color Palette with Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-27 | ⏱️ Read time: 8 min read Spoiler: It’s harder than you think.

40 210

📌 How to Perform Hyperparameter Tuning in R with Python 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-27 | ⏱️ Read time: 20 min read Optimize your machine learning models with Reticulate & Optuna

40 210

“I just made +190 pips PROFIT in ONE HOUR—nobody believed it was possible until they saw my screen. Want in on trades the big players don’t share? I post my exact moves daily. Miss a signal—miss your shot. See for yourself #ad InsideAds

40 210

📌 Data Science Meets Politics 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-27 | ⏱️ Read time: 8 min read Unraveling Congressional Dynamics With Networks