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
📌 Water Cooler Small Talk, Ep 8: Should ChatGPT Be Blocked at Work?
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-19 | ⏱️ Read time: 9 min read
Water cooler small talk is a special kind of small talk, typically observed in office…
40 373
📌 Advanced Prompt Engineering for Data Science Projects
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-19 | ⏱️ Read time: 11 min read
Part 2: Prompt Engineering for Features, Modeling, and Evaluation
40 373
📌 Capturing and Deploying PyTorch Models with torch.export
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-19 | ⏱️ Read time: 18 min read
A demonstration of PyTorch’s exciting new export feature on a HuggingFace model
40 373
📌 Help Your Model Learn the True Signal
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-19 | ⏱️ Read time: 15 min read
An algorithm-agnostic approach inspired by Cook’s distance
40 373
📌 Mastering NLP with spaCy – Part 3
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-19 | ⏱️ Read time: 7 min read
Rule-based matching for information extraction
40 373
📌 Building a Modern Dashboard with Python and Tkinter
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-08-19 | ⏱️ Read time: 20 min read
Create polished GUIs and data dashboards with this versatile library
40 373
📌 The Upstream Mentality: Why AI/ML Engineers Must Think Beyond the Model
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-20 | ⏱️ Read time: 13 min read
Your 3am production alert isn’t a model problem—it’s an upstream crisis in disguise
40 373
📌 “Where’s Marta?”: How We Removed Uncertainty From AI Reasoning
🗂 Category: LLM APPLICATIONS
🕒 Date: 2025-08-20 | ⏱️ Read time: 12 min read
A primer on overcoming LLM limitations with formal verification.
40 373
📌 Smarter Model Tuning: An AI Agent with LangGraph + Streamlit That Boosts ML Performance
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2025-08-20 | ⏱️ Read time: 12 min read
Automating model tuning in Python with Gemini, LangGraph, and Streamlit for regression and classification improvements
40 373
📌 AI Agents for Supply Chain Optimisation: Production Planning
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-20 | ⏱️ Read time: 9 min read
How to integrate an optimisation algorithm in a FastAPI microservice and connect it with an…
40 373
📌 Everything You Need to Know About the New Power BI Storage Mode
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-20 | ⏱️ Read time: 18 min read
50 Shades of Direct Lake
40 373
📌 From LangExtract to LangGraph: LLM Optimization, Explained
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-08-21 | ⏱️ Read time: 3 min read
Cutting-edge workflows, new libraries, and more
40 373
📌 Designing Trustworthy ML Models: Alan & Aida Discover Monotonicity in Machine Learning
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-21 | ⏱️ Read time: 5 min read
Accuracy alone doesn’t guarantee trustworthiness. Monotonicity ensures predictions align with common sense and business rules.
40 373
📌 Where Hurricanes Hit Hardest: A County-Level Analysis with Python
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-08-21 | ⏱️ Read time: 15 min read
Use Python, GeoPandas, Tropycal, and Plotly Express to map the number of hurricane encounters per…
40 373
📌 What If I Had AI in 2020: Rent The Runway Dynamic Pricing Model
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-21 | ⏱️ Read time: 7 min read
Ever wondered how different things might have been if ChatGPT had existed at the start…
40 373
📌 How to Perform Comprehensive Large Scale LLM Validation
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-21 | ⏱️ Read time: 9 min read
Learn how to validate large scale LLM applications
40 373
📌 Cracking the Density Code: Why MAF Flows Where KDE Stalls
🗂 Category: STATISTICS
🕒 Date: 2025-08-22 | ⏱️ Read time: 12 min read
Learn why autoregressive flows are the superior density estimation tool for high-dimensional data
40 373
📌 Three Essential Hyperparameter Tuning Techniques for Better Machine Learning Models
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-08-22 | ⏱️ Read time: 7 min read
Learn how to optimize your ML models for better results
40 373
📌 Is Google’s Reveal of Gemini’s Impact Progress or Greenwashing?
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-08-22 | ⏱️ Read time: 6 min read
On the surface, Google’s numbers sound reassuringly small, but the more closely you look, the…
40 373
📌 Systematic LLM Prompt Engineering Using DSPy Optimization
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-08-25 | ⏱️ Read time: 27 min read
This article is a journey into the fascinating and rapidly evolving science of LLM prompt…
