Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 40 106 підписників, посідаючи 3 384 місце в категорії Технології та додатки та 231 місце у регіоні Сирія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 106 підписників.
За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 401, а за останні 24 години на 38, 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 1.16% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 788 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 465 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 25 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.
40 106
Підписники
+3824 години
+637 днів
+40130 день
Архів дописів
40 114
Repost from Machine Learning with Python
📐 𝐒𝐮𝐩𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐕𝐞𝐜𝐭𝐨𝐫 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞𝐬 (𝐒𝐕𝐌)
🔹 What I covered today
What SVM is and how it works
Concept of hyperplane, margin, and support vectors
Hard margin vs Soft margin
Role of kernel trick
When SVM performs better than other classifiers
🎯 𝐓𝐨𝐩 𝟏𝟎 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐯𝐢𝐞𝐰 𝐐𝐮𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 (𝐌𝐮𝐬𝐭-𝐊𝐧𝐨𝐰)
1️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘚𝘶𝘱𝘱𝘰𝘳𝘵 𝘝𝘦𝘤𝘵𝘰𝘳 𝘔𝘢𝘤𝘩𝘪𝘯𝘦 (𝘚𝘝𝘔)?
2️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘢𝘳𝘦 𝘴𝘶𝘱𝘱𝘰𝘳𝘵 𝘷𝘦𝘤𝘵𝘰𝘳𝘴?
3️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘢 𝘮𝘢𝘳𝘨𝘪𝘯 𝘪𝘯 𝘚𝘝𝘔?
4️⃣ 𝘋𝘪𝘧𝘧𝘦𝘳𝘦𝘯𝘤𝘦 𝘣𝘦𝘵𝘸𝘦𝘦𝘯 𝘩𝘢𝘳𝘥 𝘮𝘢𝘳𝘨𝘪𝘯 𝘢𝘯𝘥 𝘴𝘰𝘧𝘵 𝘮𝘢𝘳𝘨𝘪𝘯?
5️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘵𝘩𝘦 𝘬𝘦𝘳𝘯𝘦𝘭 𝘵𝘳𝘪𝘤𝘬 𝘢𝘯𝘥 𝘸𝘩𝘺 𝘪𝘴 𝘪𝘵 𝘯𝘦𝘦𝘥𝘦𝘥?
6️⃣ 𝘊𝘰𝘮𝘮𝘰𝘯 𝘬𝘦𝘳𝘯𝘦𝘭𝘴 𝘶𝘴𝘦𝘥 𝘪𝘯 𝘚𝘝𝘔 (𝘓𝘪𝘯𝘦𝘢𝘳, 𝘗𝘰𝘭𝘺𝘯𝘰𝘮𝘪𝘢𝘭, 𝘙𝘉𝘍)?
7️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘵𝘩𝘦 𝘳𝘰𝘭𝘦 𝘰𝘧 𝘊 (𝘳𝘦𝘨𝘶𝘭𝘢𝘳𝘪𝘻𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘱𝘢𝘳𝘢𝘮𝘦𝘵𝘦𝘳)?
8️⃣ 𝘞𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘨𝘢𝘮𝘮𝘢 𝘪𝘯 𝘙𝘉𝘍 𝘬𝘦𝘳𝘯𝘦𝘭?
9️⃣ 𝘊𝘢𝘯 #𝘚𝘝𝘔 𝘣𝘦 𝘶𝘴𝘦𝘥 𝘧𝘰𝘳 𝘳𝘦𝘨𝘳𝘦𝘴𝘴𝘪𝘰𝘯? (𝘚𝘝𝘙)
🔟 𝘞𝘩𝘦𝘯 𝘴𝘩𝘰𝘶𝘭𝘥 𝘺𝘰𝘶 𝘢𝘷𝘰𝘪𝘥 𝘶𝘴𝘪𝘯𝘨 𝘚𝘝𝘔?
https://t.me/CodeProgrammer ✈️
40 114
📌 Probabilistic Multi-Variant Reasoning: Turning Fluent LLM Answers Into Weighted Options
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2026-01-07 | ⏱️ Read time: 21 min read
Human-guided AI collaboration
#DataScience #AI #Python
40 114
📌 I Evaluated Half a Million Credit Records with Federated Learning. Here’s What I Found
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-07 | ⏱️ Read time: 12 min read
Why privacy breaks fairness at small scale—and how collaboration fixes both without sharing a single…
#DataScience #AI #Python
40 114
📌 HNSW at Scale: Why Your RAG System Gets Worse as the Vector Database Grows
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2026-01-07 | ⏱️ Read time: 18 min read
How approximate vector search silently degrades Recall—and what to do about It
#DataScience #AI #Python
40 114
nature papers: 1400$
Q1 and Q2 papers 900$
Q3 and Q4 papers 500$
Doctoral thesis (complete) 700$
M.S thesis 300$
paper simulation 200$
Contact me
https://t.me/m/-nTmpj5vYzNk
40 114
📌 The Best Data Scientists Are Always Learning
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-06 | ⏱️ Read time: 10 min read
Part 2: Avoiding burnout, learning strategies and the superpower of solitude
#DataScience #AI #Python
40 114
📌 Measuring What Matters with NeMo Agent Toolkit
🗂 Category: LLM APPLICATIONS
🕒 Date: 2026-01-06 | ⏱️ Read time: 13 min read
A practical guide to observability, evaluations, and model comparisons
#DataScience #AI #Python
40 114
A great app for building and programming desktop, Android, and Telegram bots using only prompts
Just send what you want and it will design everything for you and the possibility to make money from your app 👍
40 114
📌 Feature Detection, Part 3: Harris Corner Detection
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2026-01-05 | ⏱️ Read time: 7 min read
Finding the most informative points in images
#DataScience #AI #Python
40 114
200$ to 20k$ SOL Challenge!
As promised, i will do another challenge for those who missed the previous one!
Last one we completed in 6 days, let’s do this one even quicker!
Join my free group Before closing 👇
https://t.me/+DAKLP7eUy9Y3ZjY0
#ad InsideAds
40 114
📌 GliNER2: Extracting Structured Information from Text
🗂 Category: NATURAL LANGUAGE PROCESSING
🕒 Date: 2026-01-06 | ⏱️ Read time: 11 min read
From unstructured text to structured Knowledge Graphs
#DataScience #AI #Python
40 114
📌 How to Optimize Your AI Coding Agent Context
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2026-01-06 | ⏱️ Read time: 7 min read
Make your coding agents more efficient
#DataScience #AI #Python
40 114
📌 YOLOv1 Loss Function Walkthrough: Regression for All
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-05 | ⏱️ Read time: 26 min read
An explanation of how YOLOv1 measures the correctness of its object detection and classification predictions
#DataScience #AI #Python
40 114
📌 Stop Blaming the Data: A Better Way to Handle Covariance Shift
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-05 | ⏱️ Read time: 9 min read
Instead of using shift as an excuse for poor performance, use Inverse Probability Weighting to…
#DataScience #AI #Python
40 114
🚀 Master Data Science & Programming!
Unlock your potential with this curated list of Telegram channels. Whether you need books, datasets, interview prep, or project ideas, we have the perfect resource for you. Join the community today!
🔰 Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
https://t.me/CodeProgrammer
🔖 Machine Learning
Machine learning insights, practical tutorials, and clear explanations for beginners and aspiring data scientists. Follow the channel for models, algorithms, coding guides, and real-world ML applications.
https://t.me/DataScienceM
🧠 Code With Python
This channel delivers clear, practical content for developers, covering Python, Django, Data Structures, Algorithms, and DSA – perfect for learning, coding, and mastering key programming skills.
https://t.me/DataScience4
🎯 PyData Careers | Quiz
Python Data Science jobs, interview tips, and career insights for aspiring professionals.
https://t.me/DataScienceQ
💾 Kaggle Data Hub
Your go-to hub for Kaggle datasets – explore, analyze, and leverage data for Machine Learning and Data Science projects.
https://t.me/datasets1
🧑🎓 Udemy Coupons | Courses
The first channel in Telegram that offers free Udemy coupons
https://t.me/DataScienceC
😀 ML Research Hub
Advancing research in Machine Learning – practical insights, tools, and techniques for researchers.
https://t.me/DataScienceT
💬 Data Science Chat
An active community group for discussing data challenges and networking with peers.
https://t.me/DataScience9
🐍 Python Arab| بايثون عربي
The largest Arabic-speaking group for Python developers to share knowledge and help.
https://t.me/PythonArab
🖊 Data Science Jupyter Notebooks
Explore the world of Data Science through Jupyter Notebooks—insights, tutorials, and tools to boost your data journey. Code, analyze, and visualize smarter with every post.
https://t.me/DataScienceN
📺 Free Online Courses | Videos
Free online courses covering data science, machine learning, analytics, programming, and essential skills for learners.
https://t.me/DataScienceV
📈 Data Analytics
Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making.
https://t.me/DataAnalyticsX
🎧 Learn Python Hub
Master Python with step-by-step courses – from basics to advanced projects and practical applications.
https://t.me/Python53
⭐️ Research Papers
Professional Academic Writing & Simulation Services
https://t.me/DataScienceY
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Admin: @HusseinSheikho
40 114
📌 Ray: Distributed Computing for All, Part 1
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2026-01-05 | ⏱️ Read time: 13 min read
From single to multi-core on your local PC and beyond
#DataScience #AI #Python
40 114
OnSpace Mobile App builder: Build AI Apps in minutes
Visit website: https://www.onspace.ai/?via=tg_datas
Or Download app:https://onspace.onelink.me/za8S/h1jb6sb9?c=datas
With OnSpace, you can build website or AI Mobile Apps by chatting with AI, and publish to PlayStore or AppStore.
What will you get:
✔️ Create app or website by chatting with AI;
✔️ Integrate with Any top AI power just by giving order (like Sora2, Nanobanan Pro & Gemini 3 Pro);
✔️ Download APK,AAB file, publish to AppStore.
✔️ Add payments and monetize like in-app-purchase and Stripe.
✔️ Functional login & signup.
✔️ Database + dashboard in minutes.
✔️ Full tutorial on YouTube and within 1 day customer service
40 114
nature papers: 1400$
Q1 and Q2 papers 900$
Q3 and Q4 papers 500$
Doctoral thesis (complete) 700$
M.S thesis 300$
paper simulation 200$
Contact me
https://t.me/m/-nTmpj5vYzNk
40 114
📌 How to Filter for Dates, Including or Excluding Future Dates, in Semantic Models
🗂 Category: DATA ANALYSIS
🕒 Date: 2026-01-04 | ⏱️ Read time: 5 min read
It is common to have either planning data or the previous year’s data displayed beyond…
#DataScience #AI #Python
40 114
nature papers: 1400$
Q1 and Q2 papers 900$
Q3 and Q4 papers 500$
Doctoral thesis (complete) 700$
M.S thesis 300$
paper simulation 200$
Contact me
https://t.me/m/-nTmpj5vYzNk
