DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali DLeX: AI Python analitikasi
DLeX: AI Python (@ai_python) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 21 453 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 320-o'rinni va Eron mintaqasida 15 657-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 21 453 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -45 ga, so‘nggi 24 soatda esa 8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.07% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.73% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 160 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 800 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 16 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
✳️ Model averaging can be improved by weighting the contributions of each sub-model to the combined prediction by the expected performance of the submodel. This can be extended further by training an entirely new model to learn how to best combine the contributions from each submodel. This approach is called stacked generalization, or stacking for short, and can result in better predictive performance than any single contributing model.
✳️ BlogToLearn
✳️ @ai_python
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
