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 40 237 підписників, посідаючи 3 336 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 40 237 підписників.

За останніми даними від 04 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 343, а за останні 24 години на 16, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.92%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.89% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 771 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 761 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 05 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.

40 237
Підписники
+1624 години
+837 днів
+34330 день
Архів дописів
📌 Optimizing the Data Processing Performance in PySpark 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 10 min read PySpark
📌 Optimizing the Data Processing Performance in PySpark 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 10 min read PySpark techniques and strategies to tackle common performance challenges: A practical walkthrough

📌 Beyond Math and Python: The Other Key Data Science Skills You Should Develop 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-11-0
📌 Beyond Math and Python: The Other Key Data Science Skills You Should Develop 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 4 min read Our weekly selection of must-read Editors’ Picks and original features

📌 An Illusion of Life 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 9 min read Could existing AI po
📌 An Illusion of Life 🗂 Category: LARGE LANGUAGE MODELS 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 9 min read Could existing AI possibly be sentient? If not, what’s missing?

📌 Watermarking for AI Text and Synthetic Proteins: Fighting Misinformation and Bioterrorism 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-07
📌 Watermarking for AI Text and Synthetic Proteins: Fighting Misinformation and Bioterrorism 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 9 min read Understanding AI applications in bio for machine learning engineers

📌 Rethinking LLM Benchmarks: Measuring True Reasoning Beyond Training Data 🗂 Category: APPLE 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read
📌 Rethinking LLM Benchmarks: Measuring True Reasoning Beyond Training Data 🗂 Category: APPLE 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 6 min read Apple’s New LLM Benchmark, GSM-Symbolic

📌 Operational and Analytical Data 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 9 min read What is the d
📌 Operational and Analytical Data 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 9 min read What is the difference and how should we treat data in the enterprise?

📌 How to Query a Knowledge Graph with LLMs Using gRAG 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 28 min r
📌 How to Query a Knowledge Graph with LLMs Using gRAG 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 28 min read Google, Microsoft, LinkedIn, and many more tech companies are using Graph RAG. Why? Let’s understand…

📌 Why Is PoC Becoming Obsolete in the AI Era? 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 9 min read I recently had the
📌 Why Is PoC Becoming Obsolete in the AI Era? 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-07 | ⏱️ Read time: 9 min read I recently had the chance to join the OxML 2024 program, which brings together people…

📌 To Index or Not to Index 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 20 min read Leverage SQL indexing t
📌 To Index or Not to Index 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 20 min read Leverage SQL indexing to speed up your queries. Learn when to index, when not to,…

📌 A 6-Month Detailed Plan to Build Your Junior Data Science Portfolio 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Re
📌 A 6-Month Detailed Plan to Build Your Junior Data Science Portfolio 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 13 min read Step-by-step guide to creating, polishing, and deploying a portfolio that helps you land your first…

📌 Vision Transformer with BatchNorm: Optimizing the depth 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 16
📌 Vision Transformer with BatchNorm: Optimizing the depth 🗂 Category: DEEP LEARNING 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 16 min read How integrating BatchNorm in a standard Vision transformer architecture results in faster convergence for a…

📌 Predicting Every Election Since 1916 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 10 min read How “electi
📌 Predicting Every Election Since 1916 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 10 min read How “election pundit predictions” betray a misunderstanding of probability

📌 Reranking Using Huggingface Transformers for Optimizing Retrieval in RAG Pipelines 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024
📌 Reranking Using Huggingface Transformers for Optimizing Retrieval in RAG Pipelines 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 9 min read Understanding when reranking makes a difference

📌 Preference Alignment for Everyone! 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 32 min read Frugal RLHF with multi-ada
📌 Preference Alignment for Everyone! 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 32 min read Frugal RLHF with multi-adapter PPO on Amazon SageMaker

📌 Introducing the New Anthropic Token Counting API 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time:
📌 Introducing the New Anthropic Token Counting API 🗂 Category: ARTIFICIAL INTELLIGENCE 🕒 Date: 2024-11-08 | ⏱️ Read time: 9 min read Keep a closer eye on your costs when using Claude

📌 The Statistical Significance Scam 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 15 min read A detailed loo
📌 The Statistical Significance Scam 🗂 Category: DATA SCIENCE 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 15 min read A detailed look into the flaws of science’s favorite tool

📌 Top Data Science Career Questions, Answered 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 7 min read I’ve
📌 Top Data Science Career Questions, Answered 🗂 Category: CAREER ADVICE 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 7 min read I’ve been a data scientist for over 3 years. This is what most people want…

📌 Core AI For Any Rummy Variant 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 12 min read Step by Step g
📌 Core AI For Any Rummy Variant 🗂 Category: MACHINE LEARNING 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 12 min read Step by Step guide to a Rummy AI

📌 Creating Dynamic Pivots on Snowflake Tables with dbt 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 6 m
📌 Creating Dynamic Pivots on Snowflake Tables with dbt 🗂 Category: DATA ENGINEERING 🕒 Date: 2024-11-09 | ⏱️ Read time: 6 min read Leverage dbt and its advanced scripting functionality to generate dynamic pivot tables that adapt to…

📌 Solving the classic Betting on the World Series problem using hill climbing 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-10 | ⏱️ Read tim
📌 Solving the classic Betting on the World Series problem using hill climbing 🗂 Category: 🕒 Date: 2024-11-10 | ⏱️ Read time: 18 min read A simple example of hill climbing – and solving a problem that’s difficult to solve…