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 40 145 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
Архів дописів
📌 How Many Pokemon Fit? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 10 min read Finding the best Pokemon t
📌 How Many Pokemon Fit? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 10 min read Finding the best Pokemon team by modeling and solving a knapsack problem with PokeAPI and…

📌 Time Series Regression and Cross-Validation: A Tidy Approach 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time:
📌 Time Series Regression and Cross-Validation: A Tidy Approach 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-12 | ⏱️ Read time: 8 min read Step by step guide to EDA, feature engineering, cross validation and model comparison with tidymodels,…

📌 A Python Engineer’s Introduction to 3D Gaussian Splatting (Part 2) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️
📌 A Python Engineer’s Introduction to 3D Gaussian Splatting (Part 2) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 8 min read Understanding and coding how Gaussian’s are used within 3D Gaussian Splatting

📌 AI Agent Unit Testing in Langfuse 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 10 min read Creating a sca
📌 AI Agent Unit Testing in Langfuse 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 10 min read Creating a scalable testing solution for AI agents for operation by non-coders

📌 My Easy Guide to Pre vs. Post Treatment Tests 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read A
📌 My Easy Guide to Pre vs. Post Treatment Tests 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read A quick introduction to Before and After Tests with code.

📌 Sparse Autoencoders, Additive Decision Trees, and Other Emerging Topics in AI Interpretability 🗂 Category: DATA SCIENCE �
📌 Sparse Autoencoders, Additive Decision Trees, and Other Emerging Topics in AI Interpretability 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

📌 Take a Look Under the hood 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read Using Monose
📌 Take a Look Under the hood 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 13 min read Using Monosemanticity to understand the concepts a Large Language Model learned

📌 Improving Business Performance with Machine Learning 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 18
📌 Improving Business Performance with Machine Learning 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 18 min read Whether you are a data scientist, analyst, or business analyst, your goal is to deliver…

I was shocked how easy it is: I connected my signals,…and trades started happening. Nobody told me you could earn passively l
I was shocked how easy it is: I connected my signals,…and trades started happening. Nobody told me you could earn passively like that! This is the automation traders are hiding — it just works. Curious how? 👉 See the real tool in action #ad InsideAds

📌 Beyond AlphaFold: The Future Of LLM in Medicine 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 1
📌 Beyond AlphaFold: The Future Of LLM in Medicine 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-13 | ⏱️ Read time: 17 min read AlphaFold leaves a complex legacy: What will be the future of LLM in biology and…

📌 How I’d Become a Data Scientist (If I Had to Start Over) 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 12
📌 How I’d Become a Data Scientist (If I Had to Start Over) 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 12 min read Roadmap and tips on how to land a job in data science

📌 CUDA for AI – Intuitively and Exhaustively Explained 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 58
📌 CUDA for AI – Intuitively and Exhaustively Explained 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 58 min read Parallelized AI from scratch in CUDA

📌 Mapping the Pokemon World: A Network Analysis of Habitat-Based Encounters 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-14 |
📌 Mapping the Pokemon World: A Network Analysis of Habitat-Based Encounters 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 19 min read An introduction to Network Analysis in Python, along with a practical example using Pokemon data…

📌 Understanding Buffer of Thoughts (BoT) – Reasoning with Large Language Models 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-1
📌 Understanding Buffer of Thoughts (BoT) – Reasoning with Large Language Models 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-14 | ⏱️ Read time: 12 min read New prompt engineering tool for complex reasoning, compared with Chain of thought (CoT) and Tree…

📌 Gated Recurrent Units (GRU) – Improving RNNs 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 11 m
📌 Gated Recurrent Units (GRU) – Improving RNNs 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 11 min read Explaining how Gated Recurrent Neural Networks work

📌 Graph Visualization: 7 Steps from Easy to Advanced 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 10 min re
📌 Graph Visualization: 7 Steps from Easy to Advanced 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 10 min read Making visualization with Python, NetworkX, and D3.JS

📌 GPT from Scratch with MLX 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 36 min read Define and train GPT-
📌 GPT from Scratch with MLX 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 36 min read Define and train GPT-2 on your MacBook

📌 Erasing Clouds from Satellite Imagery Using GANs (Generative Adversarial Networks) 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 202
📌 Erasing Clouds from Satellite Imagery Using GANs (Generative Adversarial Networks) 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 12 min read Building GANs from scratch in python

📌 Simple Model Retraining Automation via GitHub Actions 🗂 Category: EDUCATION 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 13 min re
📌 Simple Model Retraining Automation via GitHub Actions 🗂 Category: EDUCATION 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 13 min read Easily streamline your modelling process with the GitHub Actions.

📌 Analyzing Unstructured PDF Data w/ Embedding Models and LLMs 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 8 min read H
📌 Analyzing Unstructured PDF Data w/ Embedding Models and LLMs 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-06-15 | ⏱️ Read time: 8 min read How to turn PDFs into actionable insights