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 375...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 145 підписників, посідаючи 3 375 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 40 145 підписників.

За останніми даними від 28 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 378, а за останні 24 години на 7, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.09%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.91% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 841 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 766 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 29 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.

40 145

Підписники

+724 години

+1147 днів

+37830 день

841

Перегляди допису

~ 76624 години

~ 1 08948 годин

2.09%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 147

📌 A New Method to Detect “Confabulations” Hallucinated by Large Language Models 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 12 min read By calculating semantic entropy with a second LLM, we can better flag answers as unreliable…

40 147

📌 Making LLMs Write Better and Better Code for Self-Driving Using LangProp 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read Analogy from classical machine learning: LLM (Large Language Model) = optimizer; code = parameters; LangProp…

40 147

📌 Improving RAG Performance Using Rerankers 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-25 | ⏱️ Read time: 11 min read A tutorial on using rerankers to improve your RAG pipeline

40 147

📌 The Intuitive Basics of Optimization 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 14 min read A gentle introduction to the amazing field of optimization

40 147

📌 Business Planning with Python – Revenue Optimization 🗂 Category: BUSINESS 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 14 min read How can you use data analytics to help small businesses maximize their revenue while maintaining…

40 147

📌 How Bend Works: A Parallel Programming Language That “Feels Like Python but Scales Like CUDA” 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 26 min read A brief introduction to Lambda Calculus, Interaction Combinators, and how they are used to parallelize…

40 147

📌 The Ultimate Guide to Finding Outliers in Your Time-Series Data (Part 2) 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-26 | ⏱️ Read time: 1 min read Effective machine learning methods and tools for outlier detection in time-series analysis

40 147

📌 A Complete Guide to Master Step Functions on AWS 🗂 Category: SCIENCE AND TECHNOLOGY 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 10 min read Workflow orchestration made easier

40 147

📌 3 Challenges to Being a Data Scientist in 2024 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 7 min read Given the current climate, is data science for you?

40 147

📌 Classification Loss Functions: Intuition and Applications 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 9 min read A simpler way to understand derivations of loss functions for classification and when/how to apply…

40 147

📌 Prompt Engineering: Tips, Approaches, and Future Directions 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 5 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 147

📌 Understanding Transformers 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-27 | ⏱️ Read time: 12 min read A straightforward breakdown of “Attention is All You Need”¹

40 147

📌 I Invented a Way to Speak to an AI, Keeping Your Privacy 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 9 min read The tech is called “Silent Voice.”

40 147

📌 The Math Behind Risk – Part 1 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 11 min read Does the attack really have an advantage in the game of world conquest?

40 147

📌 The History of Convolutional Neural Networks for Image Classification (1989- Today) 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 18 min read A tour through the history of Computer Vision!

40 147

📌 Safeguarding Demand Forecasting with Causal Graphs 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 11 min read Causal AI, exploring the integration of causal reasoning into machine learning

40 147

📌 Diving Deep into AutoGen and Agentic Frameworks 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 13 min read This blog post will go into the details of the “AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications…

40 147

📌 Estimate the unobserved – Moving-Average Model Estimation with Maximum Likelihood in Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 8 min read How unobserved covariates’ coefficients can be estimated with MLE

40 147

📌 CRAG – Intuitively and Exhaustively Explained 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 13 min read Defining the Limits of Retrieval Augmented Generation

40 147

📌 System Design: Load Balancer 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-28 | ⏱️ Read time: 9 min read Orchestrating strategies for optimal workload distribution in microservice applications