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 40 208 підписників, посідаючи 3 344 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 40 208 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 338, а за останні 24 години на 9, 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 2.42% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 822 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 973 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 04 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.

40 208
Підписники
+924 години
+727 днів
+33830 день
Архів дописів
📌 Automatic Differentiation (AutoDiff): A Brief Intro with Examples 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read
📌 Automatic Differentiation (AutoDiff): A Brief Intro with Examples 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time: 11 min read An introduction to the mechanics of AutoDiff, exploring its mathematical principles, implementation strategies, and applications

📌 Topic Alignment for NLP Recommender Systems 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time: 18 mi
📌 Topic Alignment for NLP Recommender Systems 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time: 18 min read Leveraging topic modeling to align user queries with document themes, enhancing the relevance and contextual…

📌 A Mixed-Methods Approach to Offline Evaluation of News Recommender Systems 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2
📌 A Mixed-Methods Approach to Offline Evaluation of News Recommender Systems 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time: 8 min read Combining reader feedback from surveys with behavioral click data to optimize content personalization.

📌 Understanding Automatic Differentiation in JAX: A Deep Dive 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time:
📌 Understanding Automatic Differentiation in JAX: A Deep Dive 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time: 12 min read Unleashing the Gradient: How JAX Makes Automatic Differentiation Feel Like Magic

📌 Common Misconceptions About Data Science 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time: 7 min read Data sc
📌 Common Misconceptions About Data Science 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-10-11 | ⏱️ Read time: 7 min read Data science advice that you should question

📌 Bursting the AI Hype Bubble Once and for All 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 11 m
📌 Bursting the AI Hype Bubble Once and for All 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 11 min read Misinformation and poor research: a case study

📌 Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-1
📌 Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 8 min read Bell-shaped assumptions for better predictions

📌 Improve Your RAG Context Recall by 95% with an Adapted Embedding Model. 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-1
📌 Improve Your RAG Context Recall by 95% with an Adapted Embedding Model. 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 11 min read Step by Step Model Adaptation Code and Results Attached.

📌 Why the 2024 Nobel Prize in (AI for) Chemistry Matters So Much 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-12 |
📌 Why the 2024 Nobel Prize in (AI for) Chemistry Matters So Much 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 6 min read To Demis Hassabis and John Jumper, from DeepMind, and to David Baker, leader of the…

📌 Upgrading to Prefect Push Workers on AWS ECS 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 6 min read
📌 Upgrading to Prefect Push Workers on AWS ECS 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 6 min read Upgrade from Prefect 2.0 to 3.0 and use the new Push Work Pools that greatly…

📌 Linear Discriminant Analysis (LDA) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 13 min read Discover
📌 Linear Discriminant Analysis (LDA) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-12 | ⏱️ Read time: 13 min read Discover how LDA helps identify critical data features

📌 Top 5 Principles for Building User-Friendly Data Tables 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-10-13 | ⏱️ Read time:
📌 Top 5 Principles for Building User-Friendly Data Tables 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-10-13 | ⏱️ Read time: 9 min read Designing intuitive and reliable tables that your data team will love

📌 Recruiting vs. Interviewing for Data Roles in Diverse Markets 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-10-13 | ⏱️ Read tim
📌 Recruiting vs. Interviewing for Data Roles in Diverse Markets 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-10-13 | ⏱️ Read time: 12 min read Factors of success in recruiting and interviewing after applying for 150+ positions and reviewing 500+…

📌 How to Perform A/B Testing with Hypothesis Testing in Python: A Comprehensive Guide 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 202
📌 How to Perform A/B Testing with Hypothesis Testing in Python: A Comprehensive Guide 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-13 | ⏱️ Read time: 11 min read A Step-by-Step Guide to Making Data-Driven Decisions with Practical Python Examples

📌 Bringing Structure to Your Data 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 13 min read Testing assumptions with path
📌 Bringing Structure to Your Data 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 13 min read Testing assumptions with path models

📌 lintsampler: a new way to quickly get random samples from any distribution 🗂 Category: PROBABILITY 🕒 Date: 2024-10-14 |
📌 lintsampler: a new way to quickly get random samples from any distribution 🗂 Category: PROBABILITY 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 5 min read lintsampler is a pure Python package that can easily and efficiently generate random samples from…

📌 Product-Oriented ML: A Guide for Data Scientists 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time:
📌 Product-Oriented ML: A Guide for Data Scientists 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 30 min read How to build ML products users love

📌 How to Set Bid Guardrails in PPC Marketing 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 14 min read Witho
📌 How to Set Bid Guardrails in PPC Marketing 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 14 min read Without controls, bidding algorithms can be quite volatile. Learn how to protect performance through adding…

📌 PyTorch Optimizers Aren’t Fast Enough. Try These Instead 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 12
📌 PyTorch Optimizers Aren’t Fast Enough. Try These Instead 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 12 min read These 4 advanced optimizers will open your mind.

📌 Florence-2: Advancing Multiple Vision Tasks with a Single VLM Model 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 8 min
📌 Florence-2: Advancing Multiple Vision Tasks with a Single VLM Model 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-14 | ⏱️ Read time: 8 min read A Guided Exploration of Florence-2’s Zero-Shot Capabilities: Captioning, Object Detection, Segmentation and OCR.