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 40 134 підписників, посідаючи 3 380 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 40 134 підписників.
За останніми даними від 25 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 395, а за останні 24 години на 12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.89%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.31% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 758 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 525 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 26 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.
40 134
Підписники
+1224 години
+697 днів
+39530 день
Архів дописів
40 137
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
40 137
📌 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
40 137
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
40 137
📌 Prompt Engineering vs RAG for Editing Resumes
🗂 Category: LLM APPLICATIONS
🕒 Date: 2026-01-04 | ⏱️ Read time: 12 min read
Running a code-free comparison in Azure
#DataScience #AI #Python
40 137
📌 How to Keep MCPs Useful in Agentic Pipelines
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2026-01-03 | ⏱️ Read time: 10 min read
Check the tools your LLM uses before replacing it with just a more powerful model
#DataScience #AI #Python
40 137
📌 Optimizing Data Transfer in AI/ML Workloads
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2026-01-03 | ⏱️ Read time: 16 min read
A deep dive on data transfer bottlenecks, their identification, and their resolution with the help…
#DataScience #AI #Python
40 137
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
40 137
Repost from Machine Learning with Python
All assignments for the #Stanford The Modern Software Developer course are now available online.
This is the first full-fledged university course that covers how code-generative #LLMs are changing every stage of the development lifecycle. The assignments are designed to take you from a beginner to a confident expert in using AI to boost productivity in development.
Enjoy your studies! ✌️
https://github.com/mihail911/modern-software-dev-assignments
https://t.me/CodeProgrammer
40 137
📌 The Real Challenge in Data Storytelling: Getting Buy-In for Simplicity
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-02 | ⏱️ Read time: 7 min read
What happens when your clear dashboard meets stakeholders who want everything on one screen
#DataScience #AI #Python
40 137
📌 Off-Beat Careers That Are the Future Of Data
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-02 | ⏱️ Read time: 8 min read
The unconventional career paths you need to explore
#DataScience #AI #Python
40 137
📌 Drift Detection in Robust Machine Learning Systems
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2026-01-02 | ⏱️ Read time: 18 min read
A prerequisite for long-term success of machine learning systems
#DataScience #AI #Python
40 137
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
40 137
📌 Deep Reinforcement Learning: The Actor-Critic Method
🗂 Category: REINFORCEMENT LEARNING
🕒 Date: 2026-01-01 | ⏱️ Read time: 19 min read
Robot friends collaborate to learn to fly a drone
#DataScience #AI #Python
40 137
Repost from Machine Learning with Python
Harvard has made its textbook on ML systems publicly available. It's extremely practical: not just about how to train models, but how to build production systems around them - what really matters.
The topics there are really top-notch:
> Building autograd, optimizers, attention, and mini-PyTorch from scratch to understand how the framework is structured internally. (This is really awesome)
> Basic things about DL: batches, computational accuracy, model architectures, and training
> Optimizing ML performance, hardware acceleration, benchmarking, and efficiency
So this isn't just an introductory course on ML, but a complete cycle from start to practical application. You can already read the book and view the code for free. For 2025, this is one of the strongest textbooks to have been released, so it's best not to miss out.
The repository is here, with a link to the book inside 👏
👉 @codeprogrammer
40 137
📌 EDA in Public (Part 3): RFM Analysis for Customer Segmentation in Pandas
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-01 | ⏱️ Read time: 13 min read
How to build, score, and interpret RFM segments step by step
#DataScience #AI #Python
40 137
📌 The Machine Learning “Advent Calendar” Bonus 2: Gradient Descent Variants in Excel
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-12-31 | ⏱️ Read time: 8 min read
Gradient Descent, Momentum, RMSProp, and Adam all aim for the same minimum. They do not…
#DataScience #AI #Python
40 137
📌 Chunk Size as an Experimental Variable in RAG Systems
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-12-31 | ⏱️ Read time: 12 min read
Understanding retrieval in RAG systems by experimenting with different chunk sizes
#DataScience #AI #Python
