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 406...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 040 підписників, посідаючи 3 406 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 40 040 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.

40 040

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

40 040

📌 How to Call Rust from Python 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2026-04-21 | ⏱️ Read time: 10 min read A guide to bridging the gap between ease of use and raw performance. #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Git UNDO : How to Rewrite Git History with Confidence 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2026-04-21 | ⏱️ Read time: 24 min read For any data scientist who works in a team, being able to undo Git actions… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 DIY AI & ML: Solving The Multi-Armed Bandit Problem with Thompson Sampling 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-04-21 | ⏱️ Read time: 17 min read How you can build your own Thompson Sampling Algorithm object in Python and apply it… #DataScience #AI #Python

40 040

🧮 $40/day × 30 days = $1,200/month. That's what my students average. From their phone. In 10 minutes a day. No degree needed. No investment knowledge required. Just Copy & Paste my moves. I'm Tania, and this is real. 👉 Join for Free, Click here #ad 📢 InsideAd

40 040

📌 From Risk to Asset: Designing a Practical Data Strategy That Actually Works 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 11 min read How to turn data into a strategic asset that enables faster decisions, reduces uncertainty, and… #DataScience #AI #Python

40 040

Repost from Machine Learning with Python

This bot will help you get a course that's available for free for a limited time so you can register before others. Benefit from it t.me/UdemySybot

40 040

📌 The LLM Gamble 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 8 min read Why it tickles your brain to use an LLM, and what that means for the… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Context Payload Optimization for ICL-Based Tabular Foundation Models 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 16 min read Conceptual overview and practical guidance #DataScience #AI #Python

40 040

📌 What Does the p-value Even Mean? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2026-04-20 | ⏱️ Read time: 7 min read And what does it tell us? #DataScience #AI #Python

40 040

📌 KV Cache Is Eating Your VRAM. Here’s How Google Fixed It With TurboQuant. 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-04-19 | ⏱️ Read time: 11 min read Explore the end-to-end pipeline of TurboQuant, a novel KV cache quantization framework. This overview breaks… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Dreaming in Cubes 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2026-04-19 | ⏱️ Read time: 10 min read Generating Minecraft Worlds with Vector Quantized Variational Autoencoders (VQ-VAE) and Transformers #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Proxy-Pointer RAG: Structure Meets Scale at 100% Accuracy with Smarter Retrieval 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODEL 🕒 Date: 2026-04-19 | ⏱️ Read time: 14 min read Open source. 5-minute setup. Vector RAG done right—try it yourself. #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Your RAG System Retrieves the Right Data — But Still Produces Wrong Answers. Here’s Why (and How to Fix It). 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-04-18 | ⏱️ Read time: 17 min read Your RAG system is retrieving the right documents with perfect scores — yet it still… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 What It Actually Takes to Run Code on 200M€ Supercomputer 🗂 Category: DISTRIBUTED COMPUTING 🕒 Date: 2026-04-16 | ⏱️ Read time: 11 min read Inside MareNostrum V: SLURM schedulers, fat-tree topologies, and scaling pipelines across 8,000 nodes in a… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 How to Learn Python for Data Science Fast in 2026 (Without Wasting Time) 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2026-04-18 | ⏱️ Read time: 8 min read What I wish I did at the beginning of my journey #DataScience #AI #Python

40 040

📌 AI Agents Need Their Own Desk, and Git Worktrees Give Them One 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-04-18 | ⏱️ Read time: 20 min read Git worktrees, parallel agentic coding sessions, and the setup tax you should be aware of #DataScience #AI #Python

40 040

📌 A Practical Guide to Memory for Autonomous LLM Agents 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 14 min read Architectures, pitfalls, and patterns that work #DataScience #AI #Python

40 040

📌 6 Things I Learned Building LLMs From Scratch That No Tutorial Teaches You 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 11 min read From rank-stabilized scaling to quantization stability: A statistical and architectural deep dive into the optimizations… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 You Don’t Need Many Labels to Learn 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 10 min read What if an unsupervised model could become a strong classifier with only a handful of… #DataScience #AI #Python

40 040

📌 Beyond Prompting: Using Agent Skills in Data Science 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2026-04-17 | ⏱️ Read time: 7 min read How I turned my eight-year weekly visualization habit into a reusable AI workflow #DataScience #AI #Python