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 40 221 підписників, посідаючи 3 344 місце в категорії Технології та додатки та 228 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 221 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 338, а за останні 24 години на 9, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.04%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.42% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 822 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 973 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 04 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.

40 221
Підписники
+924 години
+727 днів
+33830 день
Архів дописів
📌 Calculating the Uncertainty Coefficient (Theil’s U) in Python 🗂 Category: PROBABILITY 🕒 Date: 2024-10-18 | ⏱️ Read time:
📌 Calculating the Uncertainty Coefficient (Theil’s U) in Python 🗂 Category: PROBABILITY 🕒 Date: 2024-10-18 | ⏱️ Read time: 5 min read A measure of correlation between discrete (categorical) variables

📌 All you need to know about Non-Inferiority Hypothesis Test 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-18 | ⏱️ Read time: 6
📌 All you need to know about Non-Inferiority Hypothesis Test 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-18 | ⏱️ Read time: 6 min read A non-inferiority test proves that a new treatment is not worse than the standard by…

📌 Implementing Anthropic’s Contextual Retrieval for Powerful RAG Performance 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-
📌 Implementing Anthropic’s Contextual Retrieval for Powerful RAG Performance 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-18 | ⏱️ Read time: 16 min read This article will show you how to implement the contextual retrieval idea proposed by Anthropic

📌 Implementing “Modular RAG” with Haystack and Hypster 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-18 | ⏱️ Read ti
📌 Implementing “Modular RAG” with Haystack and Hypster 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-18 | ⏱️ Read time: 13 min read Transforming RAG Systems into LEGO-like Reconfigurable Frameworks

📌 Cognitive Prompting in LLMs 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-19 | ⏱️ Read time: 9 min read Can we teach mach
📌 Cognitive Prompting in LLMs 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-19 | ⏱️ Read time: 9 min read Can we teach machines to think like humans?

📌 Evaluating Model Retraining Strategies 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-20 | ⏱️ Read time: 11 min read How d
📌 Evaluating Model Retraining Strategies 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-20 | ⏱️ Read time: 11 min read How data drift and concept drift matter to choose the right retraining strategy?

📌 Linked Lists – Data Structures & Algorithms for Data Scientists 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read ti
📌 Linked Lists – Data Structures & Algorithms for Data Scientists 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 6 min read How linked lists and queues work under the hood

📌 SQL and Data Modelling in Action: A Deep Dive into Data Lakehouses 🗂 Category: SQL 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 12
📌 SQL and Data Modelling in Action: A Deep Dive into Data Lakehouses 🗂 Category: SQL 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 12 min read Lakehouses as a continuation of data warehouses and data lakes. What is this architecture about?

📌 Efficient Document Chunking Using LLMs: Unlocking Knowledge One Block at a Time 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Da
📌 Efficient Document Chunking Using LLMs: Unlocking Knowledge One Block at a Time 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 9 min read This article explains how to use an LLM (Large Language Model) to perform the chunking…

📌 The Power of Optimization in Designing Experiments Involving Small Samples 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time
📌 The Power of Optimization in Designing Experiments Involving Small Samples 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 11 min read A step-by-step guide to designing more precise experiments using optimization in Python

📌 Don’t Do Laundry Today, It Will Be Cheaper Tomorrow 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 19 min r
📌 Don’t Do Laundry Today, It Will Be Cheaper Tomorrow 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 19 min read Analysing electricity price changes in London through causal inference

📌 Awesome Plotly with Code Series (Part 1): Alternatives to Bar Charts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Re
📌 Awesome Plotly with Code Series (Part 1): Alternatives to Bar Charts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 14 min read A bar chart is not always the best solution.

📌 OLAP is Dead – Or Is It ? 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 16 min read OLAP’s fate in the age of
📌 OLAP is Dead – Or Is It ? 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 16 min read OLAP’s fate in the age of modern analytics

📌 Unleash the Power of Probability to Predict the Future of Your Business 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️
📌 Unleash the Power of Probability to Predict the Future of Your Business 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-21 | ⏱️ Read time: 14 min read A Practical Guide to Applying Probability Concepts with Python in Real-World Contexts

📌 Discretization, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-22 |
📌 Discretization, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 10 min read 6 fun ways to categorize numbers into bins!

📌 Using Vector Steering to Improve Model Guidance 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 10 min read Exploring the
📌 Using Vector Steering to Improve Model Guidance 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 10 min read Exploring the Research on Vector Steering and Coding Up an Implementation

📌 Game Theory, Part 1 – The Prisoner’s Dilemma Problem 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 7 min r
📌 Game Theory, Part 1 – The Prisoner’s Dilemma Problem 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 7 min read Game theory is prevalent in real-life scenarios and decision-making

📌 Why Scaling Works: Inductive Biases vs The Bitter Lesson 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Rea
📌 Why Scaling Works: Inductive Biases vs The Bitter Lesson 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 11 min read Building deep insights with a toy problem

📌 Deep Learning vs Data Science: Who Will Win? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 14 min read Wha
📌 Deep Learning vs Data Science: Who Will Win? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 14 min read What is more important, your data or your model?

📌 Self-Service ML with Relational Deep Learning 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 8 m
📌 Self-Service ML with Relational Deep Learning 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-22 | ⏱️ Read time: 8 min read Do ML directly on your relational database