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 40 205 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
Архів дописів
40 209
📌 Nine Rules for Running Rust on WASM WASI
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2024-09-28 | ⏱️ Read time: 16 min read
Practical Lessons from Porting range-set-blaze to this Container-Like Environment
40 209
📌 Model Deployment with FastAPI, Azure, and Docker
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-09-28 | ⏱️ Read time: 11 min read
A Complete Guide to Serving a Machine Learning Model with FastAPI
40 209
📌 Exploring the Link between Sleep Disorders and Health Indicators
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-28 | ⏱️ Read time: 16 min read
A Python analysis of a MIMIC-IV health data (DREAMT) to uncover insights into factors affecting…
40 209
📌 Hands-On Optimization Using Genetic Algorithms, with Python
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-09-29 | ⏱️ Read time: 15 min read
Here’s a full guide on genetic algorithms, what they are, and how to use them
40 209
📌 How to Get Pull Request Data Using GitHub API
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-29 | ⏱️ Read time: 5 min read
Getting the diff between any two commits
40 209
📌 What’s Inside a Neural Network?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-29 | ⏱️ Read time: 5 min read
Plotting surface of error in 3D using PyTorch
40 209
📌 To Mask or Not to Mask: The Effect of Prompt Tokens on Instruction Tuning
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 37 min read
Implementing prompt-loss-weight, and why we should replace prompt-masking with prompt-weighting
40 209
📌 Eulerian Melodies: Graph Algorithms for Music Composition
🗂 Category: GRAPH THEORY
🕒 Date: 2025-09-28 | ⏱️ Read time: 15 min read
Conceptual overview and an end-to-end Python implementation
40 209
Repost from Machine Learning with Python
🏳️🌈 Learning Python for science is
✅ with these 8 awesome GitHub repos!
🖥 Repo: Project Based Learning
💬 One of the most famous educational repos with 230K+ stars that implements various algorithms and projects using Python.
➖ ➖ ➖
🖥 Repo: Real Python Materials
💬 Supplementary resources and exercises including project-based tutorials, guides, and practical exercises.
➖ ➖ ➖
🖥 Repo: Learn By Doing
💬 Project-based tutorials in AI and machine learning for all levels.
➖ ➖ ➖
🖥 Repo: Awesome Jupyter
💬 A curated collection of notebooks, tools, and powerful libraries for working with Jupyter.
➖ ➖ ➖
🖥 Repo: Python Mini Projects
💬 A collection of mini-projects like games and small apps that you can quickly run and practice.
➖ ➖ ➖
🖥 Repo: 100Projects of Code
💬 An educational challenge including 100 real projects; you practice and see your progress day by day.
➖ ➖ ➖
🖥 Repo: Data Science Projects
💬 Practical ideas and examples to start data science with Python.
➖ ➖ ➖
🖥 Repo: Python Project Scripts
💬 Small and large scripting projects, from beginner to advanced levels.
By: https://t.me/CodeProgrammer ✈️
40 209
📌 The AI Developer’s Dilemma: Proprietary AI vs. Open Source Ecosystem
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 20 min read
Fundamental Choices Impacting Integration and Deployment at Scale of GenAI into Businesses
40 209
📌 Evaluating Train-Test Split Strategies in Machine Learning: Beyond the Basics
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 6 min read
Creating Appropriate Test Sets and Sleeping Soundly.
40 209
📌 Stein’s Paradox
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 8 min read
Why the Sample Mean Isn’t Always the Best
40 209
📌 Is Less More? Do Deep Learning Forecasting Models Need Feature Reduction?
🗂 Category: ANALYTICS
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 14 min read
To curate, or not to curate, that is the question
40 209
📌 Exploring the World of Markov Chains: Unlocking the Power of Probabilistic Transitions
🗂 Category: PROBABILITY
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 11 min read
An Introduction to Markov Chains, their applications, and how to use Monte Carlo Simulations in…
40 209
📌 5 Must-Know Techniques for Mastering Time-Series Analysis
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 22 min read
Elevate Your Machine Learning Forecasting with Accurate Data Splitting, Time-Series Cross-Validation, Feature Engineering, and More!
40 209
📌 Evaluating performance of LLM-based Applications
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-09-30 | ⏱️ Read time: 9 min read
Evaluation Framework for real-world requirements
40 209
📌 Can Transformers Solve Everything?
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2024-10-01 | ⏱️ Read time: 15 min read
Looking into the math and the data reveals that transformers are both overused and underused.
40 209
📌 Support Vector Classifier, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-10-01 | ⏱️ Read time: 17 min read
Finding the best “line” to separate the classes? Yeah, sure…
40 209
📌 What I Learned in my First 9 Months as a Freelance Data Scientist
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2024-10-01 | ⏱️ Read time: 24 min read
Observations and lessons learned from in the trenches
40 209
📌 Graph Neural Networks Part 1. Graph Convolutional Networks Explained
🗂 Category:
🕒 Date: 2024-10-01 | ⏱️ Read time: 12 min read
Node classification with Graph Convolutional Networks
