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 365...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 202 підписників, посідаючи 3 365 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 40 202 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.

40 202

Підписники

+1024 години

+837 днів

+34330 день

800

Перегляди допису

~ 91524 години

~ 1 23548 годин

1.99%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 202

📌 Essential Guide to Continuous Ranked Probability Score (CRPS) for Forecasting 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 7 min read Learn how to evaluate probabilistic forecasts and how CRPS relates to other metrics

40 202

📌 How to Deal with Time Series Outliers 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 6 min read Understanding, detecting and replacing outliers in time series

40 202

📌 Data Scientists Can’t Excel in Python Without Mastering These Functions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 11 min read Introduction of Python’s core functions, use cases, scripts, and underlying mechanisms

40 202

📌 Streamline Property Data Management: Advanced Data Extraction & Retrieval with Indexify 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 15 min read A Step-by-Step Guide to Document Querying with Indexify

40 202

📌 The DIY Path to AI Product Management: Picking a Starter Project 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-08-31 | ⏱️ Read time: 8 min read Building real-world skills through hands-on trial and error.

40 202

📌 Building Scalable Data Platforms 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 14 min read Data Mesh trends in data platform design

40 202

📌 Training AI Models on CPU 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-01 | ⏱️ Read time: 16 min read Revisiting CPU for ML in an Era of GPU Scarcity

40 202

📌 Create Your Own Meal Planner Using ChatGPT 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read A brief guide to prompt engineering

40 202

📌 Mathematics of Love: Optimizing a Dining-Room Seating Arrangement for Weddings with Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 19 min read Solving the Restricted Quadratic Multi-Knapsack Problem (RQMKP) with mathematical programming and Python

40 202

📌 An Easy Way to Remove Tourists from Photos 🗂 Category: PYTHON 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 9 min read Image cleanup with Python, PIL, and OpenCV

40 202

📌 Encoding Categorical Data, Explained: A Visual Guide with Code Example for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-02 | ⏱️ Read time: 10 min read Six ways of matchmaking categories and numbers

40 202

📌 Use R to build Clinical Flowchart with shinyCyJS 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 6 min read Customizable R package for Graph / Network visualization

40 202

📌 Subway Route Data Extraction with Overpass API: A Step-by-Step Guide 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 11 min read Simplify Geodata Extraction from OpenStreetMaps via the Overpass API

40 202

📌 Information in Noise 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 4 min read Two Techniques for Visualizing Many Time-Series at Once

40 202

📌 5 Pillars for a Hyper-Optimized AI Workflow 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 8 min read A gentle introduction to a methodology for creating production-ready, extensible & highly optimized AI workflows

40 202

📌 Line-By-Line, Let’s Reproduce GPT-2: Section 3 – Training 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 20 min read This blog post will go line-by-line through the code in Section 3 of Andrej Karpathy’s…

40 202

📌 Using Generative AI To Get Insights From Disorderly Data 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 41 min read Best practices for using Large Language Models to extract actionable insights even with poor metadata

40 202

📌 Here Comes Mamba: The Selective State Space Model 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 22 min read Part 3 – Towards Mamba State Space Models for Images, Videos and Time Series

40 202

📌 Diving Deeper with Structured Outputs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-09-03 | ⏱️ Read time: 10 min read Enhancing our understanding and optimal usage of structured outputs

40 202

📌 Approximating Stochastic Functions with Multivariate Outputs 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-09-04 | ⏱️ Read time: 25 min read A generic approach for training probabilistic machine learning models