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 40 334 підписників, посідаючи 3 331 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 40 334 підписників.

За останніми даними від 10 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 383, а за останні 24 години на 25, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.95% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 948 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 786 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 11 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.

40 334
Підписники
+2524 години
+1227 днів
+38330 день
Архів дописів
📌 Will You Spot the Leaks? A Data Science Challenge 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 8 min read
📌 Will You Spot the Leaks? A Data Science Challenge 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 8 min read When models fly too high: A perilous journey through data leakage

📌 Running Python Programs in Your Browser 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 17 min read Using Pyo
📌 Running Python Programs in Your Browser 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 17 min read Using Pyodide and Webassembly

📌 Pause Your ML Pipelines for Human Review Using AWS Step Functions + Slack 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-1
📌 Pause Your ML Pipelines for Human Review Using AWS Step Functions + Slack 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 7 min read Build trust into your machine learning pipelines by inserting fast, secure human checks.

📌 The Westworld Blunder 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 16 min read Giving artifici
📌 The Westworld Blunder 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 16 min read Giving artificial minds the appearance of suffering without the awareness that it’s just a performance…

📌 How I Finally Understood MCP — and Got It Working in Real Life 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️
📌 How I Finally Understood MCP — and Got It Working in Real Life 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 28 min read The guide I needed when I had no idea why anyone would build an MCP…

📌 Empowering LLMs to Think Deeper by Erasing Thoughts 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time:
📌 Empowering LLMs to Think Deeper by Erasing Thoughts 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-12 | ⏱️ Read time: 11 min read Introduction Recent large language models (LLMs) — such as OpenAI’s o1/o3, DeepSeek’s R1 and Anthropic’s…

📌 TDS Authors Can Now Receive Payments Via Stripe 🗂 Category: WRITING 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 2 min read The Au
📌 TDS Authors Can Now Receive Payments Via Stripe 🗂 Category: WRITING 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 2 min read The Author Payment Program just became a lot more streamlined

📌 Rethinking the Environmental Costs of Training AI — Why We Should Look Beyond Hardware 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENC
📌 Rethinking the Environmental Costs of Training AI — Why We Should Look Beyond Hardware 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 19 min read A statistical analysis of what drives energy, water, and carbon consumption in AI training —…

📌 Non-Parametric Density Estimation: Theory and Applications 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 26
📌 Non-Parametric Density Estimation: Theory and Applications 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 26 min read A theoretical and practical introduction to non-parametric density estimation.

📌 Get Started with Rust: Installation and Your First CLI Tool – A Beginner’s Guide 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05
📌 Get Started with Rust: Installation and Your First CLI Tool – A Beginner’s Guide 🗂 Category: PROGRAMMING 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 8 min read From setup to your first command line application — step by step

📌 Survival Analysis When No One Dies: A Value-Based Approach 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 11
📌 Survival Analysis When No One Dies: A Value-Based Approach 🗂 Category: STATISTICS 🕒 Date: 2025-05-13 | ⏱️ Read time: 11 min read A generalized version of Kaplan-Meier allows to model a continuous value (like money) instead of…

📌 Parquet File Format – Everything You Need to Know! 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-05-14 | ⏱️ Read time: 9 min
📌 Parquet File Format – Everything You Need to Know! 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-05-14 | ⏱️ Read time: 9 min read New data flavors require new ways for storing it! Learn everything you need to know…

📌 Efficient Graph Storage for Entity Resolution Using Clique-Based Compression 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-14
📌 Efficient Graph Storage for Entity Resolution Using Clique-Based Compression 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-14 | ⏱️ Read time: 7 min read Entity resolution systems face challenges with dense, interconnected graphs, and clique-based graph compression offers an…

📌 Strength in Numbers: Ensembling Models with Bagging and Boosting 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read t
📌 Strength in Numbers: Ensembling Models with Bagging and Boosting 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 16 min read Mastering the fundamentals of bagging and boosting with simple examples

📌 The Geospatial Capabilities of Microsoft Fabric and ESRI GeoAnalytics, Demonstrated 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date:
📌 The Geospatial Capabilities of Microsoft Fabric and ESRI GeoAnalytics, Demonstrated 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 8 min read A step closer to spatial AI with geospatial processing with Fabric

📌 Boost 2-Bit LLM Accuracy with EoRA 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 9 min read A tra
📌 Boost 2-Bit LLM Accuracy with EoRA 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 9 min read A training-free solution for extreme LLM compression.

📌 Explore the New World of Agent Protocols 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 3 min read This wee
📌 Explore the New World of Agent Protocols 🗂 Category: THE VARIABLE 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 3 min read This week, we focus on helping you gain a deeper understanding of MCP and other…

📌 How to Learn the Math Needed for Machine Learning 🗂 Category: MATH 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 7 min read A break
📌 How to Learn the Math Needed for Machine Learning 🗂 Category: MATH 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 7 min read A breakdown of the three fundamental math fields required for machine learning: statistics, linear algebra,…

📌 Understanding Random Forest using Python (scikit-learn) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time:
📌 Understanding Random Forest using Python (scikit-learn) 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 9 min read A Random Forest is a powerful machine learning algorithm that can be used for classification…

📌 Google’s AlphaEvolve Is Evolving New Algorithms — And It Could Be a Game Changer 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 D
📌 Google’s AlphaEvolve Is Evolving New Algorithms — And It Could Be a Game Changer 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-05-15 | ⏱️ Read time: 6 min read A blend of LLMs’ creative generation capabilities with genetic algorithms