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 40 191 підписників, посідаючи 3 381 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 40 191 підписників.

За останніми даними від 01 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 355, а за останні 24 години на 21, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.04%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.12% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 818 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 851 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 02 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.

40 191
Підписники
+2124 години
+857 днів
+35530 день
Архів дописів
📌 Can AI Agents Do Your Day-to-Day Tasks on Apps? 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-28 | ⏱️ Read time: 9 m
📌 Can AI Agents Do Your Day-to-Day Tasks on Apps? 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-28 | ⏱️ Read time: 9 min read Benchmarking coding agents in a world of apps and people

📌 How to Create an LLM-Powered app to Convert Text to Presentation Slides: GenSlide – A Step-by-step… 🗂 Category: MACHINE L
📌 How to Create an LLM-Powered app to Convert Text to Presentation Slides: GenSlide – A Step-by-step… 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min read Create a simple yet powerful application that uses LLMs to convert your written content to…

📌 Does Data-Driven Storytelling Need to Be Objective? 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 14
📌 Does Data-Driven Storytelling Need to Be Objective? 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 14 min read Striking the balance between efficiency and engagement of your data-driven stories

📌 Was Michael Scott the World’s Best Boss? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read Sentime
📌 Was Michael Scott the World’s Best Boss? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read Sentiment analysis of ‘The Office’ TV series using SchrutePy, NLTK and Hugging Face Transformers

📌 A Simple Regularization for Your GANs 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read In 201
📌 A Simple Regularization for Your GANs 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read In 2018, I had the privilege of orally presenting my paper at the AAAI conference.…

📌 You Didn’t Conduct an A/B Test. You Can Still Simulate One Retrospectively. 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29
📌 You Didn’t Conduct an A/B Test. You Can Still Simulate One Retrospectively. 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 17 min read Modeling a synthetic (but high quality) control group as a baseline to infer whether the…

📌 Maximize Savings on Your Unused Fabric Capacities 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min
📌 Maximize Savings on Your Unused Fabric Capacities 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min read Automate your Microsoft Fabric capacity state with Azure Logic Apps Disclaimer: This post will not…

📌 Fine-Tune Llama 3.1 Ultra-Efficiently with Unsloth 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time:
📌 Fine-Tune Llama 3.1 Ultra-Efficiently with Unsloth 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 14 min read A beginner’s guide to state-of-the-art supervised fine-tuning

📌 Isochrones in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 4 min read Highlighting walkability are
📌 Isochrones in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 4 min read Highlighting walkability areas in Python

📌 Python Set Is Way Faster Than List, True Or False? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 6 min rea
📌 Python Set Is Way Faster Than List, True Or False? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 6 min read Comprehensive performance comparison and discussion around data structure

📌 Hands on Career Path Modelling Using Markov Chain, with Python 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read ti
📌 Hands on Career Path Modelling Using Markov Chain, with Python 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 14 min read This is how I used basic probability to simulate career development

📌 Navigating Data Science: B2C vs. B2B Analytics 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 12 min read How c
📌 Navigating Data Science: B2C vs. B2B Analytics 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 12 min read How customer types shape data science roles and methodologies

Missed the last big airdrop? Don’t repeat it. Padma turns grinding into a clear loop: finish daily quests, unlock upgrades an
Missed the last big airdrop? Don’t repeat it. Padma turns grinding into a clear loop: finish daily quests, unlock upgrades and artifacts drops, and convert progress into PAD tokens. Start early this season to grab higher multipliers and leaderboard rewards. Start now! #ad InsideAds

📌 Stable and fast randomization using hash spaces 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 8 min read G
📌 Stable and fast randomization using hash spaces 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 8 min read Generate consistent assignments on the fly across different implementation environments

📌 Visualizing 3D Spatial Data With Pydeck 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 4 min read How to cr
📌 Visualizing 3D Spatial Data With Pydeck 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 4 min read How to create building model maps in Python

📌 How to Stand Out in Your Data Scientist Interview 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min read
📌 How to Stand Out in Your Data Scientist Interview 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 9 min read A tip from my experience hiring Data Scientists, which even seasoned professionals aren’t aware of

📌 Deploying dbt Projects at Scale on Google Cloud 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 13 min r
📌 Deploying dbt Projects at Scale on Google Cloud 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-29 | ⏱️ Read time: 13 min read Containerising and running dbt projects with Artifact Registry, Cloud Composer, GitHub Actions and dbt-airflow

📌 A Practical Guide to Contrastive Learning 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 10 min read How t
📌 A Practical Guide to Contrastive Learning 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 10 min read How to build your very first SimSiam model with FashionMNIST

📌 Data Warehouse, Redefined 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 9 min read Rethinking data war
📌 Data Warehouse, Redefined 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 9 min read Rethinking data warehousing: Why redefinition is necessary even beyond Modern Data Warehouse (MDW) and Lakehouse…

📌 Can Generative AI Lead to AI Collapse? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 9 min read
📌 Can Generative AI Lead to AI Collapse? 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-07-30 | ⏱️ Read time: 9 min read AI eating its own tail: the risk of model collapse in generative systems

Machine Learning - Статистика та аналітика Telegram каналу @machinelearning9