uk
Feedback
Machine Learning

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 40 237 підписників, посідаючи 3 336 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 40 237 підписників.

За останніми даними від 04 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 343, а за останні 24 години на 16, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.92%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.89% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 771 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 761 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 05 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.

40 237
Підписники
+1624 години
+837 днів
+34330 день
Архів дописів
📌 The Bias Variance Tradeoff and How it Shapes The LLMs of Today 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-02 |
📌 The Bias Variance Tradeoff and How it Shapes The LLMs of Today 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-02 | ⏱️ Read time: 7 min read What makes chatGPT so good? What are the architectural assumptions behind the success and pitfalls…

📌 Integrating DataHub into Jira: A Practical Guide Using DataHub Actions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-22 | ⏱️
📌 Integrating DataHub into Jira: A Practical Guide Using DataHub Actions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-22 | ⏱️ Read time: 7 min read A walkthrough of how to integrate metadata changes in DataHub into Jira workflows using the…

📌 Creating and Deploying an MCP Server from Scratch 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-09-22 | ⏱️ Read time: 6 min read A step-by-st
📌 Creating and Deploying an MCP Server from Scratch 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-09-22 | ⏱️ Read time: 6 min read A step-by-step guide for putting an MCP server online in minutes

📌 The Kolmogorov–Smirnov Statistic, Explained: Measuring Model Power in Credit Risk Modeling 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Da
📌 The Kolmogorov–Smirnov Statistic, Explained: Measuring Model Power in Credit Risk Modeling 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-09-22 | ⏱️ Read time: 8 min read Understanding how banks use the KS statistic in loan approvals.

📌 How to Connect an MCP Server for an AI-Powered, Supply-Chain Network Optimization Agent 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2
📌 How to Connect an MCP Server for an AI-Powered, Supply-Chain Network Optimization Agent 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2025-09-22 | ⏱️ Read time: 22 min read From prompt to strategic decision-making: MCP-powered agents for cost-efficient, reliable and sustainable supply chain network…

📌 Paper Walkthrough: Attention Is All You Need 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 46 min read Th
📌 Paper Walkthrough: Attention Is All You Need 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 46 min read The complete guide to implementing a Transformer from scratch

📌 Dynamic Execution 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 12 min read Getting your AI tas
📌 Dynamic Execution 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 12 min read Getting your AI task to distinguish between Hard and Easy problems

📌 Recursion – Data Structures & Algorithms for Data Scientists 🗂 Category: CODING 🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 4 min
📌 Recursion – Data Structures & Algorithms for Data Scientists 🗂 Category: CODING 🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 4 min read Recursion, recursion, recursion, recursion, recursion, etc.

📌 GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 28 m
📌 GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 28 min read A question-based extraction approach

📌 When Machines Think Ahead: The Rise of Strategic AI 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time:
📌 When Machines Think Ahead: The Rise of Strategic AI 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 35 min read Exploring the advancements in strategic AI and how large language models fit into the bigger…

📌 What Did I Learn from Building LLM Applications in 2024? – Part 1 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 9 min r
📌 What Did I Learn from Building LLM Applications in 2024? – Part 1 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 9 min read An engineer’s journey to building LLM-native applications

📌 Let There Be Light! Diffusion Models and the Future of Relighting 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ R
📌 Let There Be Light! Diffusion Models and the Future of Relighting 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 18 min read Discover how cutting-edge diffusion models tackle relighting, harmonization, and shadow removal in this in-depth blog…

📌 Classify Jira Tickets with GenAI On Amazon Bedrock 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 10 min rea
📌 Classify Jira Tickets with GenAI On Amazon Bedrock 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 10 min read Replace traditional NLP approaches with prompt engineering and Large Language Models (LLMS) for Jira ticket…

📌 Exploring Recursive Art: Fractals with Context Free 🗂 Category: ART 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 7 min read Genera
📌 Exploring Recursive Art: Fractals with Context Free 🗂 Category: ART 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 7 min read Generating Intricate Imagery with Simple Rules and Shapes

📌 Histogram of Oriented Gradients (HOG) in Computer Vision 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Rea
📌 Histogram of Oriented Gradients (HOG) in Computer Vision 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-04 | ⏱️ Read time: 5 min read An explanation and implementation of Histogram of Oriented Gradients (HOG) for object detection and recognition

📌 Rasterizing Vector Data in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 4 min read How to turn vec
📌 Rasterizing Vector Data in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 4 min read How to turn vector elevation lines into a grid – and build it from Lego

📌 Overcoming LLM Challenges in Healthcare: Practical Strategies for Development in Production 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 D
📌 Overcoming LLM Challenges in Healthcare: Practical Strategies for Development in Production 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 10 min read An article on the most common LLM development challenges I’ve encountered, effective mitigation strategies, and…

📌 I Wasn’t Always a Data Scientist – How I Broke into the Field 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time
📌 I Wasn’t Always a Data Scientist – How I Broke into the Field 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 13 min read 8 strategies I used (and you can too) on my journey to data science

📌 The “Gold-Rush Paradox” in Data: Why Your KPIs Need a Rethink 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 6
📌 The “Gold-Rush Paradox” in Data: Why Your KPIs Need a Rethink 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 6 min read You’re not doing as good a job as you think you are

📌 While Using RLS When Manipulating Relationships in Power BI, What Can Go Wrong? 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read
📌 While Using RLS When Manipulating Relationships in Power BI, What Can Go Wrong? 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-05 | ⏱️ Read time: 8 min read There are restrictions when manipulating Relationships with RLS in place. The MS documentation doesn’t provide…