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 Сирія232 Технології та додатки3 402...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 057 підписників, посідаючи 3 402 місце в категорії Технології та додатки та 232 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 057 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 372, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.94%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.16% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 775 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 466 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 23 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.

40 057

Підписники

+224 години

+237 днів

+37230 день

775

Перегляди допису

~ 46624 години

~ 62048 годин

1.94%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 068

📌 How to Become an AI Engineer Fast (Skills, Projects, Salary) 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-03-29 | ⏱️ Read time: 12 min read Spoiler, it will take longer than 3 months #DataScience #AI #Python

40 068

📌 Self-Healing Neural Networks in PyTorch: Fix Model Drift in Real Time Without Retraining 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2026-03-29 | ⏱️ Read time: 22 min read What happens when your production model drifts and retraining isn’t an option? This article shows… #DataScience #AI #Python

40 068

📌 Using OpenClaw as a Force Multiplier: What One Person Can Ship with Autonomous Agents 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-03-28 | ⏱️ Read time: 25 min read It’s easier than ever to 10x your output with agentic AI. #DataScience #AI #Python

40 068

📌 From NetCDF to Insights: A Practical Pipeline for City-Level Climate Risk Analysis 🗂 Category: CLIMATE CHANGE 🕒 Date: 2026-03-28 | ⏱️ Read time: 7 min read Integrating CMIP6 projections, ERA5 reanalysis, and impact models into a lightweight, interpretable workflow #DataScience #AI #Python

40 068

📌 How ElevenLabs Voice AI Is Replacing Screens in Warehouse and Manufacturing Operations 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-03-27 | ⏱️ Read time: 10 min read A warehouse picking operation is the process of collecting items from storage locations to fulfil… #DataScience #AI #Python

40 068

📌 A Beginner’s Guide to Quantum Computing with Python 🗂 Category: QUANTUM COMPUTING 🕒 Date: 2026-03-27 | ⏱️ Read time: 7 min read Simulate a quantum computer with Qiskit #DataScience #AI #Python

40 068

📌 Building a Production-Grade Multi-Node Training Pipeline with PyTorch DDP 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-03-27 | ⏱️ Read time: 14 min read A practical, code-driven guide to scaling deep learning across machines — from NCCL process groups… #DataScience #AI #Python

40 068

Repost from Machine Learning with Python

Classical filters & convolution: The heart of computer vision Before Deep Learning exploded onto the scene, traditional computer vision centered on filters. Filters were small, hand-engineered matrices that you convolved with an image to detect specific features like edges, corners, or textures. In this article, we will dive into the details of classical filters and convolution operation - how they work, why they matter, and how to implement them. More: https://www.vizuaranewsletter.com/p/classical-filters-and-convolution

40 068

Listen, I spent hours digging through all the noise so you don’t have to-Betting Tips King is legit the real deal. No fluff, just straight-up 🔥 tips with a crazy 90% win rate lately. I’m talking real wins, pro analysis, and a 600% bookmaker bonus you won’t find anywhere else. If you’re tired of losing and wanna start banking, check this out 👉 Betting Tips King. Seriously, don’t sleep on it! #ad 📢 InsideAd

40 068

📌 What the Bits-over-Random Metric Changed in How I Think About RAG and Agents 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-03-26 | ⏱️ Read time: 19 min read Why retrieval that looks excellent on paper can still behave like noise in real RAG… #DataScience #AI #Python

40 068

📌 Beyond Code Generation: AI for the Full Data Science Workflow 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-03-26 | ⏱️ Read time: 10 min read Using Codex and MCP to connect Google Drive, GitHub, BigQuery, and analysis in one real workflow #DataScience #AI #Python

40 068

📌 How to Make Your AI App Faster and More Interactive with Response Streaming 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-03-26 | ⏱️ Read time: 8 min read In my latest posts, we’ve talked a lot about prompt caching as well as caching… #DataScience #AI #Python

40 068

📌 My Models Failed. That’s How I Became a Better Data Scientist. 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-03-25 | ⏱️ Read time: 9 min read Data Leakage, Real-World Models, and the Path to Production AI in Healthcare #DataScience #AI #Python

40 068

📌 Building Human-In-The-Loop Agentic Workflows 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-03-25 | ⏱️ Read time: 10 min read Understanding how to set up human-in-the-loop (HITL) agentic workflows in LangGraph #DataScience #AI #Python

40 068

📌 The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-03-25 | ⏱️ Read time: 5 min read Proactivity, blocking, and planning #DataScience #AI #Python

40 068

📌 Following Up on Like-for-Like for Stores: Handling PY 🗂 Category: DATA ANALYSIS 🕒 Date: 2026-03-25 | ⏱️ Read time: 7 min read My last article was about implementing Like-for-Like (L4L) for Stores. After discussing my solution with… #DataScience #AI #Python

40 068

📌 The Complete Guide to AI Implementation for Chief Data & AI Officers in 2026 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-03-24 | ⏱️ Read time: 29 min read How to leverage a framework to effectively prioritize AI Initiatives to rapidly accelerate growth and… #DataScience #AI #Python

40 068

📌 Production-Ready LLM Agents: A Comprehensive Framework for Offline Evaluation 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-03-24 | ⏱️ Read time: 18 min read We’ve become remarkably good at building sophisticated agent systems, but we haven’t developed the same… #DataScience #AI #Python

40 068

📌 From Dashboards to Decisions: Rethinking Data & Analytics in the Age of AI 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-03-24 | ⏱️ Read time: 7 min read How AI agents, data foundations, and human-centered analytics are reshaping the future of decision-making #DataScience #AI #Python

40 068

Repost from Machine Learning with Python

Visualizing the complexity of algorithms https://t.me/CodeProgrammer ✅