Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 40 106 підписників, посідаючи 3 384 місце в категорії Технології та додатки та 231 місце у регіоні Сирія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 106 підписників.
За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 401, а за останні 24 години на 38, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.16% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 788 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 465 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- 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 25 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.
40 106
Підписники
+3824 години
+637 днів
+40130 день
Архів дописів
40 106
📌 Why Healthcare Leads in Knowledge Graphs
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-18 | ⏱️ Read time: 9 min read
How science, regulation, collaboration, and public funding shaped the world’s most mature semantic infrastructure
#DataScience #AI #Python
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
📌 The Hidden Opportunity in AI Workflow Automation with n8n for Low-Tech Companies
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-18 | ⏱️ Read time: 14 min read
How to use n8n with multimodal AI and optimisation tools to help companies with low…
#DataScience #AI #Python
40 106
Repost from Machine Learning with Python
Best GitHub repositories to learn AI from scratch in 2026:1. Andrej Karpathy https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero 2. Hugging Face Transformers https://github.com/huggingface/transformers 3. FastAI/fastbook https://github.com/fastai/fastbook 4. Made-With-ML https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML 5. ML System Design https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design 6. Awesome Generative AI guide https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide 7. Dive into Deep Learning https://github.com/d2l-ai/d2l-en 🪞 @codeprogrammer Like & Share
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
📌 A Geometric Method to Spot Hallucinations Without an LLM Judge
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2026-01-17 | ⏱️ Read time: 7 min read
Imagine a flock of birds in flight. There’s no leader. No central command. Each bird…
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 Data Poisoning in Machine Learning: Why and How People Manipulate Training Data
🗂 Category: MACHINE LEARNING
🕒 Date: 2026-01-17 | ⏱️ Read time: 14 min read
Do you know where your data has been?
#DataScience #AI #Python
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
Repost from Machine Learning with Python
🤖 Machine Learning Tutorials Repository
1. Python
2. Computer Vision: Techniques, algorithms
3. NLP
4. Matplotlib
5. NumPy
6. Pandas
7. MLOps
8. LLMs
9. PyTorch/TensorFlow
git clone https://github.com/patchy631/machine-learning
🔗 GitHub: https://github.com/patchy631/machine-learning/tree/main
⭐️ https://t.me/DataScienceT40 106
📌 The Great Data Closure: Why Databricks and Snowflake Are Hitting Their Ceiling
🗂 Category: DATA SCIENCE
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 13 min read
Acquisitions, venture, and an increasingly competitive landscape all point to a market ceiling
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 From RGB to Lab: Addressing Color Artifacts in AI Image Compositing
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 13 min read
A multi-tier approach to segmentation, color correction, and domain-specific enhancement
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 Cutting LLM Memory by 84%: A Deep Dive into Fused Kernels
🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 18 min read
Why your final LLM layer is OOMing and how to fix it with a custom…
#DataScience #AI #Python
40 106
Repost from Machine Learning with Python
YOLO Training Template
Manual data labeling has become significantly more convenient. Now the process looks like in the usual labeling systems - you just outline the object with a frame and a bounding box is immediately created.
The platform allows:
• to upload your own dataset
• to label manually or auto-label via DINOv3
• to enrich the data if desired
• to train a #YOLO model on your own data
• to run inference immediately
• to export to ONNX or NCNN, which ensures compatibility with edge hardware and smartphones
All of this is available for free and can already be tested on #GitHub.
Repo:
https://github.com/computer-vision-with-marco/yolo-training-template
https://t.me/CodeProgrammer
40 106
📌 Maximum-Effiency Coding Setup
🗂 Category: PROGRAMMING
🕒 Date: 2026-01-16 | ⏱️ Read time: 9 min read
Learn how to be a more efficient programmer
#DataScience #AI #Python
40 106
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Adakah anda merasakan analisis anda sentiasa kekurangan rangka kerja？Kami telah menubuhkan forum perbincangan mendalam yang memberi t
Sponsored By WaybienAds
40 106
📌 Do You Smell That? Hidden Technical Debt in AI Development
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 14 min read
Why speed without standards creates fragile AI products
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 The 2026 Goal Tracker: How I Built a Data-Driven Vision Board Using Python, Streamlit, and Neon
🗂 Category: PRODUCTIVITY
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 8 min read
Designing a centralized system to track daily habits and long-term goals
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 How to Run Coding Agents in Parallel
🗂 Category: AGENTIC AI
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 8 min read
Get the most out of Claude Code
#DataScience #AI #Python
40 106
📌 When Shapley Values Break: A Guide to Robust Model Explainability
🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🕒 Date: 2026-01-15 | ⏱️ Read time: 9 min read
Shapley Values are one of the most common methods for explainability, yet they can be…
#DataScience #AI #Python
