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

Сітка:Machine Learning with Python Сирія227 Технології та додатки3 364...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 150 підписників, посідаючи 3 364 місце в категорії Технології та додатки та 227 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 150 підписників.

За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 412, а за останні 24 години на 5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.89% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 785 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 760 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 28 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.

40 150

Підписники

+524 години

+1067 днів

+41230 день

785

Перегляди допису

~ 76024 години

~ 1 06948 годин

1.96%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 146

🤖🧠 NVIDIA, MIT, HKU and Tsinghua University Introduce QeRL: A Powerful Quantum Leap in Reinforcement Learning for LLMs 🗓️ 17 Oct 2025 📚 AI News & Trends The rise of large language models (LLMs) has redefined artificial intelligence powering everything from conversational AI to autonomous reasoning systems. However, training these models especially through reinforcement learning (RL) is computationally expensive requiring massive GPU resources and long training cycles. To address this, a team of researchers from NVIDIA, Massachusetts Institute of Technology (MIT), The ... #QuantumLearning #ReinforcementLearning #LLMs #NVIDIA #MIT #TsinghuaUniversity

40 146

📌 How I Built an LLM-Based Game from Scratch 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 17 min read Part I: Game concepts and Causal Graphs for LLMs

40 146

📌 Optimize Production with R - Part I 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 8 min read An introduction to linear programming with R

40 146

📌 Beyond FOMO – Keeping up to date in AI 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 9 min read Don’t get stressed but enjoy the journey.

40 146

📌 Multi-Head Attention – Formally Explained and Defined 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 10 min read A comprehensive and detailed formalization of multi-head attention.

40 146

📌 How to Maximize Your Impact as a Data Scientist 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 13 min read Actionable advice to accelerate your career

40 146

📌 Key Roles in a Fraud Prediction project with Machine Learning 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 6 min read What type of roles are involved in developing a ML model for fraud prediction?

40 146

📌 An Open Data-Driven Approach to Optimising Healthcare Facility Locations Using Python 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 15 min read A tutorial in Python with an open data stack

40 146

📌 MLOps – Data Validation with PyTest 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 12 min read Run deterministic and non-deterministic tests to validate your dataset

40 146

📌 ASA’s Caution: Rethinking How We Use p-Values in Research 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 9 min read Understanding the ASA’s statement to enhance your data science practices

40 146

📌 Deep Learning Illustrated, Part 4: Recurrent Neural Networks 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-11 | ⏱️ Read time: 17 min read An illustrated and intuitive guide on the inner workings of an RNN and the Softmax…

40 146

📌 Spatial Index: Grid Systems 🗂 Category: DATABASE DESIGN 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 12 min read Grid Systems in Spatial Indexing using GeoHash and Google S2

40 146

📌 The Math Behind KAN – Kolmogorov-Arnold Networks 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 15 min read A new alternative to the classic Multi-Layer Perceptron is out. Why is it more accurate…

40 146

📌 How to Pivot Tables in SQL 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 12 min read A comprehensive guide to creating pivot tables in SQL for enhanced data analysis

40 146

📌 Model Interpretability Using Credit Card Fraud Data 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 20 min read Why model interpretability is important

40 146

📌 Simplifying the Python Code for Data Engineering Projects 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 12 min read Python tricks and techniques for data ingestion, validation, processing, and testing: a practical walkthrough

40 146

📌 How to Evaluate Retrieval Quality in RAG Pipelines: Precision@k, Recall@k, and F1@k 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 18 min read In my previous posts, I have walked you through putting together a very basic RAG…

40 146

📌 A Beginner’s Guide to Robotics with Python 🗂 Category: ROBOTICS 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 9 min read Build 3D simulations with PyBullet

40 146

📌 Stop Feeling Lost : How to Master ML System Design 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 6 min read What machine learning system design is and how to prepare for it

40 146

📌 Feature Detection, Part 1: Image Derivatives, Gradients, and Sobel Operator 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-10-16 | ⏱️ Read time: 11 min read Applying calculus fundamentals to computer vision for edge detection