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
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning
Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 346 підписників, посідаючи 3 329 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 40 346 підписників.
За останніми даними від 11 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 393, а за останні 24 години на 17, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.29%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.74% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 924 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 702 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- 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 12 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.
40 346
Підписники
+1724 години
+1237 днів
+39330 день
Архів дописів
40 346
📌 Let’s Analyze OpenAI’s Claims About ChatGPT Energy Use
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-16 | ⏱️ Read time: 7 min read
ChatGPT uses an average of 0.34 Wh per query, according to a blog post by…
40 346
📌 Grad-CAM from Scratch with PyTorch Hooks
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 16 min read
A hands-on look at an explainable AI (XAI) technique that helps reveal why a convolutional…
40 346
📌 Apply Sphinx’s Functionality to Create Documentation for Your Next Data Science Project
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 6 min read
Three cases to use the Sphinx tool as a pro
40 346
📌 LLaVA on a Budget: Multimodal AI with Limited Resources
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 8 min read
Let’s get started with multimodality
40 346
📌 Abstract Classes: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-06-17 | ⏱️ Read time: 14 min read
Simple concepts that differentiate a professional from amateurs.
40 346
📌 Computer Vision’s Annotation Bottleneck Is Finally Breaking
🗂 Category: SPONSORED CONTENT
🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 8 min read
A Technical Deep Dive into Auto-Labeling
40 346
📌 Can We Use Chess to Predict Soccer?
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 29 min read
An adaptation of Elo ratings for soccer implemented in Python
40 346
📌 A Multi-Agent SQL Assistant You Can Trust with Human-in-Loop Checkpoint & LLM Cost Control
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 19 min read
Your very own SQL assistant built with Streamlit, SQLite, & CrewAI
40 346
📌 Animating Linear Transformations with Quiver
🗂 Category: DATA VISUALIZATION
🕒 Date: 2025-06-18 | ⏱️ Read time: 8 min read
A useful tool in your quiver
40 346
📌 Beyond Code Generation: Continuously Evolve Text with LLMs
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 17 min read
Long-running content evolution and an introduction to result analysis
40 346
📌 Core Machine Learning Skills, Revisited
🗂 Category: THE VARIABLE
🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 3 min read
With all the buzz around agents, LLMs, and the tools they power, it’s sometimes easy…
40 346
📌 From Configuration to Orchestration: Building an ETL Workflow with AWS Is No Longer a Struggle
🗂 Category: DATA ENGINEERING
🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 7 min read
A step-by-step guide to leverage AWS services for efficient data pipeline automation
40 346
📌 LLM-as-a-Judge: A Practical Guide
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 16 min read
How to Scale LLM Evaluations Beyond Manual Review
40 346
📌 From Tokens to Theorems: Building a Neuro-Symbolic AI Mathematician
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-09-08 | ⏱️ Read time: 25 min read
The next Gauss may not be born — they may be spun up in the…
40 346
📌 Agentic AI and the Future of Python Project Management Tooling
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2025-09-08 | ⏱️ Read time: 10 min read
Introducing a pyramid framework of evolution, accelerating and decelerating factors, and strategic recommendations for incumbents…
40 346
📌 Implementing the Gaussian Challenge in Python
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2025-09-08 | ⏱️ Read time: 5 min read
Beginner-friendly tutorial to understand range function and Python loops
40 346
📌 Understanding Matrices | Part 2: Matrix-Matrix Multiplication
🗂 Category: MATH
🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 15 min read
The physical meaning of multiplying two matrices and how it works on several special matrices.
40 346
📌 Beyond Model Stacking: The Architecture Principles That Make Multimodal AI Systems Work
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2025-06-19 | ⏱️ Read time: 16 min read
Transforming Independent Models into Collaborative Intelligence
40 346
📌 Understanding Application Performance with Roofline Modeling
🗂 Category:
🕒 Date: 2025-06-20 | ⏱️ Read time: 10 min read
A common challenge with calculating an application’s performance is that the real-world performance and theoretical…
40 346
📌 Why You Should Not Replace Blanks with 0 in Power BI
🗂 Category: DATA ANALYSIS
🕒 Date: 2025-06-20 | ⏱️ Read time: 7 min read
Did someone ask you to replace blank values with 0 in your reports? Maybe you…
