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 40 208 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 40 208 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.

40 208
Підписники
+924 години
+727 днів
+33830 день
Архів дописів
📌 AI Agents: The Intersection of Tool Calling and Reasoning in Generative AI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2
📌 AI Agents: The Intersection of Tool Calling and Reasoning in Generative AI 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-05 | ⏱️ Read time: 13 min read Unpacking problem solving and tool-driven decision making in AI

📌 How I Turned IPL Stats into a Mesmerizing Bar Chart Race 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 8 m
📌 How I Turned IPL Stats into a Mesmerizing Bar Chart Race 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 8 min read A step-by-step guide to creating captivating animated visualizations for data storytelling

📌 The Rise of Pallas: Unlocking TPU Potential with Custom Kernels 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-06 |
📌 The Rise of Pallas: Unlocking TPU Potential with Custom Kernels 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 17 min read Accelerating AI/ML Model Training with Custom Operators – Part 3

📌 FormulaFeatures: A Tool to Generate Highly Predictive Features for Interpretable Models 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-06 |
📌 FormulaFeatures: A Tool to Generate Highly Predictive Features for Interpretable Models 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 41 min read Create more interpretable models by using concise, highly predictive features, automatically engineered based on arithmetic…

📌 Exploring the AI Alignment Problem with GridWorlds 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time
📌 Exploring the AI Alignment Problem with GridWorlds 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 25 min read It’s difficult to build capable AI agents without encountering orthogonal goals

📌 How Did Open Food Facts Fix OCR-Extracted Ingredients Using Open-Source LLMs? 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-
📌 How Did Open Food Facts Fix OCR-Extracted Ingredients Using Open-Source LLMs? 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 15 min read Delve into an end-to-end Machine Learning project to improve the quality of the Open Food…

📌 Getting Started with Powerful Data Tables in your Python Web Apps 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read
📌 Getting Started with Powerful Data Tables in your Python Web Apps 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 6 min read Using AG Grid to build a Finance app in pure Python with Reflex

📌 Top 5 Geospatial Data APIs for Advanced Analysis 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 22 min read
📌 Top 5 Geospatial Data APIs for Advanced Analysis 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-06 | ⏱️ Read time: 22 min read Explore Overpass, Geoapify, Distancematrix.ai, Amadeus, and Mapillary for Advanced Mapping and Location Data

📌 Arrays – Data Structures & Algorithms for Data Scientists 🗂 Category: CODING 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 6 min re
📌 Arrays – Data Structures & Algorithms for Data Scientists 🗂 Category: CODING 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 6 min read How dynamic and static arrays work under the hood

📌 Discover AWS Lambda Basics to Run Powerful Serverless Functions 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-07 |
📌 Discover AWS Lambda Basics to Run Powerful Serverless Functions 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 12 min read Learn how I navigated setting up AWS Lambda for the first time

📌 AlphaFold 2 Through the Context of BERT 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 9 min read Understanding AI appli
📌 AlphaFold 2 Through the Context of BERT 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 9 min read Understanding AI applications in bio for machine learning engineers

📌 Using Linear Equations + LLM to Solve LinkedIn Queens Game 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 11 min read Pr
📌 Using Linear Equations + LLM to Solve LinkedIn Queens Game 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 11 min read Prompting GPT to form and solve the linear equations using PuLP

📌 Scaling RAG from POC to Production 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 8 min read Common challenges a
📌 Scaling RAG from POC to Production 🗂 Category: CHATGPT 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 8 min read Common challenges and architectural components to enable scaling

📌 K Nearest Neighbor Regressor, Explained: A Visual Guide with Code Examples 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-07 |
📌 K Nearest Neighbor Regressor, Explained: A Visual Guide with Code Examples 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 11 min read Finding the neighbors FAST with KD Trees and Ball Trees

📌 Supercharge Your LLM Apps using DSPy and Langfuse 🗂 Category: NATURAL LANGUAGE PROCESSING 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read t
📌 Supercharge Your LLM Apps using DSPy and Langfuse 🗂 Category: NATURAL LANGUAGE PROCESSING 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 14 min read Build Production Grade LLM Apps with Ease

📌 Implementing Sequential Algorithms on TPU 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 13 min read Accelerating AI/ML
📌 Implementing Sequential Algorithms on TPU 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-07 | ⏱️ Read time: 13 min read Accelerating AI/ML Model Training with Custom Operators – Part 3.A

📌 How to Talk About Data and Analysis Simply 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 21 min read So that it is unde
📌 How to Talk About Data and Analysis Simply 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 21 min read So that it is understandable and engaging to (almost) everyone

📌 Pandora’s Cloud Migration: Conquer the 7 “Bringers of Evil” 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 20 min read A
📌 Pandora’s Cloud Migration: Conquer the 7 “Bringers of Evil” 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 20 min read A guide to conquering cloud migration challenges

📌 Adding Gradient Backgrounds to Plotly Charts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 5 min read Usin
📌 Adding Gradient Backgrounds to Plotly Charts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 5 min read Using Plotly rectangle shapes to improve data visualisation

📌 Precisely Compare Geographical Regions with GeoPandas 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 9 min read Filling
📌 Precisely Compare Geographical Regions with GeoPandas 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-10-08 | ⏱️ Read time: 9 min read Filling maps with area measurements