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 40 265 підписників, посідаючи 3 343 місце в категорії Технології та додатки та 227 місце у регіоні Сирія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 265 підписників.

За останніми даними від 06 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 336, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.25%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.88% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 906 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 758 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 07 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.

40 265
Підписники
-424 години
+917 днів
+33630 день
Архів дописів
📌 How I Built a Real-Time Weather Data Pipeline Using AWS-Entirely Serverless 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-01
📌 How I Built a Real-Time Weather Data Pipeline Using AWS-Entirely Serverless 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 8 min read A practical guide to leveraging AWS Lambda, Kinesis, and DynamoDB for real-time insights

📌 Start a New Year of Learning on the Right Foot 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 4 min read A
📌 Start a New Year of Learning on the Right Foot 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 4 min read A special edition of must-read articles and resources to help you kick off a productive…

📌 Data Engineering – ORM and ODM with Python 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 7 min read Ma
📌 Data Engineering – ORM and ODM with Python 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 7 min read Manipulate database data leveraging an object-oriented programming paradigm

📌 How to Stand Out in The Data Science Job Market 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 7 min read
📌 How to Stand Out in The Data Science Job Market 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 7 min read How to have the edge in your data science application

📌 The Fallacy of Complacent Distroless Containers 🗂 Category: SECURITY AND PRIVACY 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 6 mi
📌 The Fallacy of Complacent Distroless Containers 🗂 Category: SECURITY AND PRIVACY 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 6 min read Making containers smaller is the most popular practice when reducing your attack surface. But how…

📌 Demand Forecasting with Darts: A Tutorial 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 19 min read A hands-on tutorial
📌 Demand Forecasting with Darts: A Tutorial 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-02 | ⏱️ Read time: 19 min read A hands-on tutorial with Python and Darts for demand forecasting, showcasing the power of TiDE…

📌 Harnessing Polars and Geopandas to Generate Millions of Transects in Seconds 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-03
📌 Harnessing Polars and Geopandas to Generate Millions of Transects in Seconds 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 11 min read Making the bears play nice

📌 Integrating Feature Selection into the Model Estimation 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time:
📌 Integrating Feature Selection into the Model Estimation 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 11 min read Combining mixture of normal regressions with in-built feature selection into powerful modeling tool

📌 What I’m Updating in My AI Ethics Class for 2025 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time:
📌 What I’m Updating in My AI Ethics Class for 2025 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 12 min read What happened in 2024 that is new and significant in the world of AI ethics?

📌 Non-Technical Principles All Data Scientists Should Have 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 13
📌 Non-Technical Principles All Data Scientists Should Have 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 13 min read Making you a better data scientist, and enhancing your career.

📌 The Cultural Impact of AI Generated Content: Part 2 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 11 min read What can
📌 The Cultural Impact of AI Generated Content: Part 2 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 11 min read What can we do about the increasingly sophisticated AI generated content in our lives?

📌 How to Tell Among Two Regression Models with Statistical Significance 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ R
📌 How to Tell Among Two Regression Models with Statistical Significance 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-03 | ⏱️ Read time: 9 min read Diving into the F-test for nested models with algorithms, examples and code

📌 Data behind the Luck, Ambition, and a Billion-Dollar Dream: Lottery 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-04 | ⏱️ Rea
📌 Data behind the Luck, Ambition, and a Billion-Dollar Dream: Lottery 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-04 | ⏱️ Read time: 13 min read Using Seattle’s local retail store data for consumer patterns of the lottery (SQL, Python)

📌 The Next Frontier in LLM Accuracy 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-04 | ⏱️ Read time: 21 min read Exp
📌 The Next Frontier in LLM Accuracy 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2025-01-04 | ⏱️ Read time: 21 min read Exploring the Power of Lamini Memory Tuning

📌 Journey to Full-Stack Data Scientist: Model Deployment 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-04 | ⏱️ Read time: 11 mi
📌 Journey to Full-Stack Data Scientist: Model Deployment 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-04 | ⏱️ Read time: 11 min read An introduction to productionizing a machine learning model using APIs and Docker.

📌 Awesome Plotly with Code Series (Part 7): Cropping the y-axis in Bar Charts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-05
📌 Awesome Plotly with Code Series (Part 7): Cropping the y-axis in Bar Charts 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-05 | ⏱️ Read time: 10 min read Is there ever a good reason for starting a bar chart above zero?

📌 Predicting a Ball Trajectory 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-05 | ⏱️ Read time: 7 min read Polynomial Fit in Py
📌 Predicting a Ball Trajectory 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2025-01-05 | ⏱️ Read time: 7 min read Polynomial Fit in Python with NumPy

📌 Google’s Willow Quantum Computing Chip: A Game Changer? 🗂 Category: PHYSICS 🕒 Date: 2025-01-06 | ⏱️ Read time: 12 min re
📌 Google’s Willow Quantum Computing Chip: A Game Changer? 🗂 Category: PHYSICS 🕒 Date: 2025-01-06 | ⏱️ Read time: 12 min read Suppressing Logical Errors Exponentially! For the First Time

📌 Measuring The Execution Times of C Versus Rust 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-06 | ⏱️ Read time: 15 min read Is C is faster
📌 Measuring The Execution Times of C Versus Rust 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-06 | ⏱️ Read time: 15 min read Is C is faster than Rust? I had always assumed the answer to that question…

📌 Why Variable Scoping Can Make or Break Your Data Science Workflow 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-06 | ⏱️ Read time: 7 min r
📌 Why Variable Scoping Can Make or Break Your Data Science Workflow 🗂 Category: 🕒 Date: 2025-01-06 | ⏱️ Read time: 7 min read Let’s kick off 2025 by writing some clean code together