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 Сирія228 Технології та додатки3 380...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning

Канал Machine Learning (@machinelearning9) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 151 підписників, посідаючи 3 380 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 40 151 підписників.

За останніми даними від 29 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 380, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.08%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.91% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 837 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 766 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 30 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.

40 151

Підписники

+324 години

+1157 днів

+38030 день

837

Перегляди допису

~ 76624 години

~ 1 08948 годин

2.08%

Коефіцієнт залучення

~ 4

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

40 150

🎉 Welcome to Inside Ads! 🚀 Inside Ads – a smart tool for growing and monetizing your Telegram channels. 🔥 Benefits of Inside Ads: ✅ Earn without ad posts – make money from your channel even without publishing ads. ✅ Pay for subscribers, not views – you only pay for real subscribers, not vanity metrics. ✅ Subscriber exchange – attract an audience by exchanging subscribers with other channels. ✅ Automatic ad content creation – generate promotional links and posts with one click. ✅ Supports all channel types – works with private and public channels, as well as groups. ✅ Regular payments – earn and receive your payments consistently and on time. 🚀 Start earning and growing your subscribers today! https://t.me/InsideAds_bot/openRU?startapp=r_148350890

40 150

📌 Towards Generalization on Graphs: From Invariance to Causality 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-18 | ⏱️ Read time: 19 min read This blog post shares recent papers on out-of-distribution generalization on graph-structured data

40 150

📌 A Python Engineer’s Introduction to 3D Gaussian Splatting (Part 3) 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-07-18 | ⏱️ Read time: 9 min read Part 3 of our Gaussian Splatting tutorial, showing how to render splats onto a 2D…

40 150

📌 YOLO inference with Docker via API 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-07-19 | ⏱️ Read time: 16 min read Learn how to orchestrate object detection inference via a REST API with Docker

40 150

📌 Product Quasi-Experimentation: Statistical Techniques When Standard A/B Testing Is Not Possible 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-19 | ⏱️ Read time: 6 min read A guide to the most popular techniques when randomized A/B testing is not possible

40 150

📌 Constrained Sentence Generation Using Gibbs Sampling and BERT 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-19 | ⏱️ Read time: 11 min read A fast and effective approach to generating fluent sentences from given keywords using public pre-trained…

40 150

📌 Evaluating ChatGPT’s Data Analysis Improvements: Interactive Tables and Charts 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-07-19 | ⏱️ Read time: 11 min read Is ChatGPT becoming a BI tool?

40 150

📌 Streamlining Object Detection with Metaflow, AWS, and Weights & Biases 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-07-19 | ⏱️ Read time: 18 min read How to create a production-grade pipeline for object detection

40 150

📌 Battling Open Book Exams with Open Source LLMs 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-19 | ⏱️ Read time: 10 min read In the age where everyone uses ChatGPT for work and school, I am taking advantage…

40 150

📌 Understanding Positional Embeddings in Transformers: From Absolute to Rotary 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-07-20 | ⏱️ Read time: 19 min read A deep dive into absolute, relative, and rotary positional embeddings with code examples

40 150

📌 Three Mind-Blowing Ideas in Physics: The Stationary Action Principle, Lorentz Transformations, and… 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 31 min read How mathematical innovations yield increasingly more accurate models of the physical world

40 150

📌 Counterfactuals in Language AI 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 34 min read with open source language models and LLMs

40 150

📌 Line By Line, Let’s Reproduce GPT-2: Section 1 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 26 min read This blog post will go line-by-line through the code in Section 1 of Andrej Karpathy’s…

40 150

📌 I Used to Hate Overfitting, But Now I’m Grokking It 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 9 min read The surprising generalisation beyond overfitting

40 150

📌 Summer Olympic Games Through the Lens of Data 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 13 min read Using Python and Wikipedia to draw geographical and network maps of the medal-winning countries.

40 150

📌 From Ephemeral to Persistence with LangChain: Building Long-Term Memory in Chatbots 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 8 min read A detailed walkthrough on transforming simple chatbots into sophisticated AI assistants with long-term memory and…

40 150

📌 Evolution of Data Science: New Age Skills for the Modern End-to-End Data Scientist 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 27 min read From Python scripting to data engineering, MLOps, and GenAI

40 150

📌 Organizations’ Machine Learning Investment Is (or Should Be) Incremental 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-07-23 | ⏱️ Read time: 8 min read Embedding ML systems into production is still a hard thing to do (for most companies)

40 150

📌 Monocular Depth Estimation with Depth Anything V2 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-07-24 | ⏱️ Read time: 11 min read How do neural networks learn to estimate depth from 2D images?

40 150

Missed the last big airdrop? Don’t repeat it. Padma turns grinding into a clear loop: finish daily quests, unlock upgrades and artifacts drops, and convert progress into PAD tokens. Start early this season to grab higher multipliers and leaderboard rewards. Start now! #ad InsideAds