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 332...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 310 підписників, посідаючи 3 332 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 40 310 підписників.

За останніми даними від 09 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 378, а за останні 24 години на 30, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.95% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 897 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 788 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 10 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.

40 310

Підписники

+3024 години

+1067 днів

+37830 день

897

Перегляди допису

~ 78824 години

~ 1 02448 годин

2.23%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 307

📌 Preparing PDFs for RAGs 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 5 min read I created a graph storage from dozens of annual reports (with tables)

40 307

📌 A Practical Exploration of Sora – Intuitively and Exhaustively Explained 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 23 min read A new cutting edge video generation tool, and the theory behind it

40 307

📌 Where to Start when Data is Limited: A Guide 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 23 min read Overcome small data constraints & ambitious performance requirements-leveraging modern ML to surpass conventional methods.

40 307

📌 My Experience Switching From Power BI to Looker (as a Senior Data Analyst) 🗂 Category: MICROSOFT 🕒 Date: 2025-01-17 | ⏱️ Read time: 17 min read What you need to know before you switch from Power BI to Looker.

40 307

📌 Showcasing Soaring Wildfire Counts With Streamlit and Python: A Powerful Approach 🗂 Category: DATA VISUALIZATION 🕒 Date: 2025-01-18 | ⏱️ Read time: 13 min read Analyzing historical wildfire trends in Canada with public data

40 307

📌 Modern Data And Application Engineering Breaks the Loss of Business Context 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-01-18 | ⏱️ Read time: 16 min read Here’s how your data retains its business relevance as it travels through your enterprise

40 307

📌 How to Log Your Data with MLflow 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-19 | ⏱️ Read time: 12 min read Mastering data logging in MLOps for your AI workflow

40 307

📌 Zero-Shot Player Tracking in Tennis with Kalman Filtering 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-19 | ⏱️ Read time: 10 min read Automated tennis tracking without labels: GroundingDINO, Kalman filtering, and court homography.

40 307

📌 The Concepts Data Professionals Should Know in 2025: Part 1 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-01-19 | ⏱️ Read time: 14 min read From Data Lakehouses to Event-Driven Architecture – Master 12 data concepts and turn them into…

40 307

📌 Designing, Building & Deploying an AI Chat App from Scratch (Part 1) 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-20 | ⏱️ Read time: 19 min read Microservices Architecture and Local Development

40 307

📌 Designing, Building & Deploying an AI Chat App from Scratch (Part 2) 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-20 | ⏱️ Read time: 20 min read Cloud Deployment and Scaling

40 307

📌 The Concepts Data Professionals Should Know in 2025: Part 2 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-20 | ⏱️ Read time: 14 min read From AI Agent to Human-In-The-Loop – Master 12 critical data concepts and turn them into…

40 307

📌 Neural Networks for Time-Series Imputation: Tackling Missing Data 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 11 min read Part 3: Discover how a simple Keras sequential model can be effective

40 307

📌 Human Minds and Machine Learning Models 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 14 min read Exploring the parallels and differences between psychology and machine learning

40 307

📌 How to Utilize ModernBERT and Synthetic Data for Robust Text Classification 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 10 min read Learn how to fine-tune ModernBERT and create augmentations of text samples

40 307

📌 How to Evaluate LLM Summarization 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 18 min read A practical and effective guide for evaluating AI summaries

40 307

📌 Topic Modelling in Business Intelligence: FASTopic and BERTopic in Code 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 11 min read A comparison of two cutting-edge dynamic topic models solving consumer complaints classification exercise

40 307

📌 Understanding Emergent Capabilities in LLMs: Lessons from Biological Systems 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 24 min read How natural systems fundamental laws help explain AI’s unexpected abilities

40 307

📌 Harmonizing and Pooling Datasets for Health Research in R 🗂 Category: CODING 🕒 Date: 2025-01-22 | ⏱️ Read time: 11 min read R code to extract data from unique datasets and combine them in one harmonized dataset…

40 307

📌 Behind the Scenes of a Successful Data Analytics Project 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 10 min read Learn the steps to approach any data analytics project like a pro.