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 Сирія225 Технології та додатки3 332...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 310 підписників, посідаючи 3 332 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 40 310 підписників.

За останніми даними від 09 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 378, а за останні 24 години на 30, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.95% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 897 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 788 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 10 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.

40 310

Підписники

+3024 години

+1067 днів

+37830 день

897

Перегляди допису

~ 78824 години

~ 1 02448 годин

2.23%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 307

📌 Nine Pico PIO Wats with MicroPython (Part 1) 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 19 min read Raspberry Pi programmable IO pitfalls illustrated with a musical example

40 307

📌 Real World Use Cases: Strategies that Will Bridge the Gap Between Development and Productionizing 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 9 min read Data science demonstrates its value when applied to practical challenges. This article shares insights gained…

40 307

“I thought I knew wine—until I uncovered the secret behind tasting ‘buttery’ Chardonnays and velvety reds. Turns out, the real magic isn’t on the label… Curious what most wine lovers miss? Discover the truth right here 🍷 #إعلان InsideAds

40 307

📌 Building Successful AI Apps: The Dos and Don’ts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

40 307

📌 Simplicity Over Black Boxes 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 7 min read Turning complex ML models into simple, interpretable rules with Human Knowledge Models for actionable insights…

40 307

📌 The Solar Cycle(s): history, data analysis and trend forecasting. 🗂 Category: ANALYTICS 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 14 min read A brief article on the Solar Cycles: data analysis and time series forecasting for the…

40 307

📌 On a Time Crunch but Still Want to Learn to Develop Multi-Agent AI? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 15 min read These 3 starter projects only take a weekend (and a few cups of coffee, maybe)

40 307

📌 Apollo and Design Choices of Video Large Multimodal Models (LMMs) 🗂 Category: META 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 13 min read Let’s Explore Major Design Choices from Meta’s Apollo Paper

40 307

📌 Building Research Agents for Tech Insights 🗂 Category: AGENTIC AI 🕒 Date: 2025-09-13 | ⏱️ Read time: 10 min read Using a controlled workflow, unique data & prompt chaining

40 307

📌 A Derivation and Application of Restricted Boltzmann Machines (2024 Nobel Prize) 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-23 | ⏱️ Read time: 8 min read Investigating Geoffrey Hinton’s Nobel Prize-winning work and building it from scratch using PyTorch

40 307

📌 Does It Matter That Online Experiments Interact? 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-24 | ⏱️ Read time: 5 min read What interactions do, why they are just like any other change in the environment post-experiment,…

40 307

📌 Multi-Headed Cross Attention – By Hand 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-24 | ⏱️ Read time: 5 min read Hand computing a fundamental component of multimodal models

40 307

📌 Choosing Classification Model Evaluation Criteria 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-25 | ⏱️ Read time: 9 min read Is Recall / Precision better than Sensitivity / Specificity?

40 307

📌 How Cheap Mortgages Transformed Poland’s Real Estate Market 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-25 | ⏱️ Read time: 19 min read Insights from a synthetic control group

40 307

📌 Optimising Budgets With Marketing Mix Models In Python 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-26 | ⏱️ Read time: 10 min read Part 3 of a hands-on guide to help you master MMM in pymc

40 307

📌 Beyond Causal Language Modeling 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 7 min read A deep dive into “Not All Tokens Are What You Need for Pretraining”

40 307

📌 Small Training Dataset? You Need SetFit 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 9 min read The enterprise-friendly way to train NLP classifiers with Python in 2025

40 307

📌 Water Cooler Small Talk, Ep 7: Anscombe’s Quartet and the Datasaurus 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 10 min read Why descriptive statistics aren’t enough and plotting your data is always essential

40 307

📌 How to Implement Guardrails for Your AI Agents with CrewAI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 9 min read LLM Agents are non-deterministic by nature: implement proper guardrails for your AI Application.

40 307

📌 Basics of Probability Notations 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-27 | ⏱️ Read time: 12 min read Union, Intersection, Independence, Disjoint, Complement: Advanced Probability for Data Science Series (1)