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
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning
Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 373 підписників, посідаючи 3 327 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 40 373 підписників.
За останніми даними від 12 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 399, а за останні 24 години на 24, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.42%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.74% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 979 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 703 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 13 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.
40 373
Підписники
+2424 години
+1257 днів
+39930 день
Архів дописів
40 373
📌 Introducing Google’s LangExtract tool
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-11 | ⏱️ Read time: 12 min read
Do RAG without doing RAG with this powerful new NLP and data extraction library
40 373
📌 Estimating from No Data: Deriving a Continuous Score from Categories
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-11 | ⏱️ Read time: 13 min read
A walk-through of and the maths behind using low-capacity networks to acquire fine-grained scoring when…
40 373
📌 Fine-Tune Your Topic Modeling Workflow with BERTopic
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-12 | ⏱️ Read time: 7 min read
Learn how to fine-tune BERTopic settings for more focused, reproducible, and interpretable results
40 373
📌 A Refined Training Recipe for Fine-Grained Visual Classification
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-12 | ⏱️ Read time: 17 min read
How FGVC aims to recognize images belonging to multiple subordinate categories of a super-category
40 373
📌 Coconut: A Framework for Latent Reasoning in LLMs
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-12 | ⏱️ Read time: 12 min read
Explaining Coconut (Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space) in simple…
40 373
📌 Model Predictive Control Basics
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-12 | ⏱️ Read time: 9 min read
A hands-on tutorial with Python and CasADi
40 373
📌 Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 4
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-12 | ⏱️ Read time: 11 min read
Embrace your inner software developer
40 373
📌 A Bird’s-Eye View of Linear Algebra: Why Is Matrix Multiplication Like That?
🗂 Category: MATH
🕒 Date: 2025-08-13 | ⏱️ Read time: 21 min read
Since the way we manipulate high-dimensional vectors is primarily matrix multiplication, it isn’t a stretch…
40 373
📌 Tips for Setting Expectations in AI Projects
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-13 | ⏱️ Read time: 8 min read
If you want your AI project to succeed, mastering expectation management comes first. When working…
40 373
📌 Data Mesh Diaries: Realities from Early Adopters
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-08-13 | ⏱️ Read time: 7 min read
Early-adopter realities gathered from real data mesh implementations
40 373
📌 How to Use LLMs for Powerful Automatic Evaluations
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-13 | ⏱️ Read time: 7 min read
A beginner-friendly introduction to LLM-as-a-Judge
40 373
📌 “My biggest lesson was realizing that domain expertise matters more than algorithmic complexity.“
🗂 Category: AUTHOR SPOTLIGHTS
🕒 Date: 2025-08-14 | ⏱️ Read time: 8 min read
Claudia Ng reflects on real-world ML lessons, mentoring newcomers, and her journey from corporate ML…
40 373
📌 What Does “Following Best Practices” Mean in the Age of AI?
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-08-14 | ⏱️ Read time: 3 min read
How data and ML practitioners should navigate a rapidly changing landscape
40 373
📌 LangGraph 101: Let’s Build A Deep Research Agent
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-14 | ⏱️ Read time: 32 min read
Learn LangGraph fundamentals from Google’s open-source full-stack implementation
40 373
📌 How to Create Powerful LLM Applications with Context Engineering
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-18 | ⏱️ Read time: 7 min read
Improve your LLM by optimizing its context
40 373
📌 How to Correctly Apply Limits on the Result in DAX (and SQL)
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-18 | ⏱️ Read time: 8 min read
What if the output of a measure mustn’t be above a specific limit? How can…
40 373
📌 Maximizing AI/ML Model Performance with PyTorch Compilation
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-18 | ⏱️ Read time: 31 min read
Since its inception in PyTorch 2.0 in March 2023, the evolution of torch.compile has been one of…
40 373
📌 Extracting Structured Data with LangExtract: A Deep Dive into LLM-Orchestrated Workflows
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-09-06 | ⏱️ Read time: 10 min read
A guide to building modular workflows for structured intelligence
40 373
📌 Modular Arithmetic in Data Science
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-18 | ⏱️ Read time: 10 min read
Modular arithmetic is a mathematical system where numbers cycle back to the beginning after reaching…
40 373
📌 Can LangExtract Turn Messy Clinical Notes into Structured Data?
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-18 | ⏱️ Read time: 7 min read
Turning raw clinical notes into structured entities with LLMs.
