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 Сирія225 Технології та додатки3 331...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 334 підписників, посідаючи 3 331 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 40 334 підписників.

За останніми даними від 10 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 383, а за останні 24 години на 25, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.95% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 948 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 786 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 11 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.

40 334

Підписники

+2524 години

+1227 днів

+38330 день

948

Перегляди допису

~ 78624 години

~ 1 06648 годин

2.35%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 334

📌 Step-by-Step Guide to Build and Deploy an LLM-Powered Chat with Memory in Streamlit 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-01 | ⏱️ Read time: 17 min read And monitor your API usage on Google Cloud Console

40 334

📌 A Farewell to APMs — The Future of Observability is MCP tools 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-01 | ⏱️ Read time: 10 min read Like many other fields, the world of observability is about to be turned upside down

40 334

📌 Rust for Python Developers: Why You Should Take a Look at the Rust Programming Language 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 13 min read Discover how Rust complements Python with speed, safety, and control — and why it’s worth…

40 334

📌 Agentic AI 101: Starting Your Journey Building AI Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 12 min read Learn the fundamentals of how to create AI Agents.

40 334

📌 Talking to Kids About AI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 16 min read “This is your brain on an LLM”, and other things you shouldn’t say

40 334

📌 Want Better Clusters? Try DeepType 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read A smarter way to cluster data using deep learning

40 334

📌 The Difference between Duplicate and Reference in Power Query 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read In Power Query, we can duplicate or reference existing tables. But what are the differences…

40 334

📌 Why I stopped Using Cursor and Reverted to VSCode 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 6 min read Is GitHub Copilot the best AI-assistant for Data Scientists?

40 334

📌 The Shape‑First Tune‑Up Provides Organizations with a Means to Reduce MongoDB Expenses by 79% 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read A real-world engineering fix that saved over $12K/month on MongoDB without upgrading infrastructure.

40 334

📌 Attaining LLM Certainty with AI Decision Circuits 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 15 min read Uncertainty is nothing new in technology — all modern systems overcome uncertain inputs and outputs…

40 334

📌 Build and Query Knowledge Graphs with LLMs 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 28 min read Going from document ingestion to smart queries — all with open tools and guided setup

40 334

📌 From a Point to L∞ 🗂 Category: MATH 🕒 Date: 2025-05-02 | ⏱️ Read time: 9 min read How AI uses distance

40 334

📌 Website Feature Engineering at Scale: PySpark, Python & Snowflake 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 9 min read Introduction and Problem Imagine you’re staring at a database containing thousands of merchants across multiple…

40 334

📌 Fine-Tuning vLLMs for Document Understanding 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 25 min read Learn how you can fine-tune visual language models for specific tasks

40 334

📌 Making Sense of KPI Changes 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 15 min read A practical guide to understanding what’s really going on

40 334

📌 Diffusion Models, Explained Simply 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 7 min read From noise to art: how to generate high-quality images using diffusion models

40 334

📌 The CNN That Challenges ViT | ConvNeXt 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2025-05-05 | ⏱️ Read time: 24 min read A PyTorch implementation on the ConvNeXt architecture

40 334

📌 Think. Know. Act. How AI’s Core Capabilities Will Shape the Future of Work 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-06 | ⏱️ Read time: 13 min read It’s not just about technical depth, it’s about strategic clarity

40 334

📌 Benchmarking Tabular Reinforcement Learning Algorithms 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-06 | ⏱️ Read time: 27 min read Comparing all methods from Part I of Sutton’s book on gridworld environments

40 334

📌 Make Your Data Move: Creating Animations in Python for Science and Machine Learning 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2025-05-06 | ⏱️ Read time: 6 min read Go beyond static plots with matplotlib.