uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Machine Learning with Python

Machine Learning with Python

Kanalga Telegram’da o‘tish

Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Machine Learning with Python analitikasi

Machine Learning with Python (@codeprogrammer) Ingliz til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 68 482 obunachidan iborat bo'lib, Taʼlim toifasida 2 406-o'rinni va Hindiston mintaqasida 4 586-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 68 482 obunachiga ega bo‘ldi.

04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -75 ga, so‘nggi 24 soatda esa 7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 3.38% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.57% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 314 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 073 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 9 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent insidead, learning, degree, evaluation, algorithm kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Taʼlim toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

Buy Ad
68 482
Obunachilar
+724 soatlar
-597 kun
-7530 kun
Postlar arxiv
اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Did you know that you can chat with the popular AI ChatGPT right in your messenger? I wonder what it will tell you? Hopefully
Did you know that you can chat with the popular AI ChatGPT right in your messenger? I wonder what it will tell you? Hopefully, something better than what it told me 😂😂 Give it a try - @agi_chatbot

https://t.me/DataScience_Books Please share our channel

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Machine Learning Bookcamp (2021) ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By: @DataScience_Books - @DataScience4 - @EBooks2023

Machine Learning Bookcamp (2021) 👇👇👇👇👇
Machine Learning Bookcamp (2021) 👇👇👇👇👇

📚 How to Code in Python 3 (2023) 🔗 Download Link: https://file.lu/d/1Wa4 💬 Tags: #python ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By:
📚 How to Code in Python 3 (2023) 🔗 Download Link: https://file.lu/d/1Wa4 💬 Tags: #python ⛔️ ➕ interaction = ➕ books ✅ By: @DataScience_Books - @DataScience4 - @EBooks2023

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/codeprogrammer 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

Need to add a timestamp to a file in Python 🐍? That's easy with the module datetime 🚀 Here's an example 👆 By: @CodeProgram
Need to add a timestamp to a file in Python 🐍? That's easy with the module datetime 🚀 Here's an example 👆 By: @CodeProgrammer ⭐️

Need to convert between different color systems such as RGB and HSV? #Python can do that with its `colorsys` library! 🐍
Need to convert between different color systems such as RGB and HSV? #Python can do that with its `colorsys` library! 🐍

Are you ready to revolutionize your earnings with the power of artificial intelligence? Look no further than 🤖@UnitedTelebot - the live project that's already generating significant profits for its users! 🤖 @UnitedTelebot - the live project generating over 👀540k€ euros in just 3 months! With 48k+ users insite @Unitedtelebot, a starting token price of 0.019€🔢 and a current price of 0.130€, it's the ultimate platform for earning up to 10% with AI trading bot inside your phone/pc👋. Join 🤖 @unitedtelebot and start earning today! Small .MOV intro Powered by a small team behind the TG platform🥳

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

شبكة عصبية تكرارية↩️ Recurrent neural network(RNN) غالبًا ما يرتبط إستخدام الشبكة العصبية التكرارية بالتعلم العميق وإستخدام المتسلسلات لتطوير نماذج تحاكي النشاط العصبي في الدماغ البشري فما هي🤔. هي نوع من الشبكات العصبية الإصطناعية المصممة للتعرف على النمط من تسلسل البيانات، مثل السلاسل الزمنية كالتعرف على الكلام، ترجمة الآلة وما إلى ذلك🤩. لفهم الشبكات التكرارية، أولاً يجب أن نفهم أساسيات الشبكة العصبية ذات تغذية أمامية🤨: تمت تسمية كل من هاتين الشبكتين، شبكة عصبية تكرارية و شبكة عصبية ذات تغذية أمامية على اسم الطريقة اللذان تنقلان بها المعلومات من خلال سلسلة من العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها على عقد الشبكة😲. أحدهما يغذي المعلومات مباشرة (لا تلمس نفس العقدة مرتين أبدًا)، بينما تقوم الأخرى بتدويرها عبر حلقة، والأخيرة هي ما تسمى بالتكرارية. من ناحية أخرى، تأخذ الشبكات التكرارية مدخلاتها، ليس فقط مثال الإدخال الحالي الذي تراه، ولكن كذلك ما رأته سابقًا في الوقت. يؤثر القرار التي توصلت إليه الشبكة العصبية التكرارية في الوقت ز-١ على قرار وصولها إلى لحظة واحدة في وقت لاحق ز🧐. لذا فإن الشبكات التكرارية لها مصدران للمدخلات، الحاضر والماضي القريب، واللذان يتحدان لتحديد كيفية استجابتهم للبيانات الجديدة، تمامًا كما نفعل في الحياة😯. أما الخطأ التي تولده سيعود عبر الانتشار العكسي ويستخدم لضبط الأوزان حتى لا يمكن للخطأ أن تقل أكثر بعدها !. تذكر أن الغرض من الشبكات التكرارية هو التصنيف الدقيق للمدخلات المتسلسلة. نحن نعتمد على الانتشار العكسي للخطأ والنزول الاشتقاقي للقيام بذلك🤔. المصادر : https://coursera.org/specializations/deep-learning https://en.m.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network #منقول

Did you know #Python includes a `calendar` library? 🐍📆 You can use it to output calendars like the Unix cal program Here's
Did you know #Python includes a `calendar` library? 🐍📆 You can use it to output calendars like the Unix cal program Here's an example 👆

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

اجمل الـقنوات علي Telegram 👇🏻 👈🏻 اضف قناتك مجانا من هنا كورس الهكر الاخلاقي باللغة العربية رابط التحمبل اضغط هنا

Do you want to learn how to earn $3,500 per month or more? Easily! To do this, you do not need to look for 2nd and 3rd work at all!) You will need:1️⃣ Desire to earn more;2️⃣ Mobile phone;3️⃣ A few hours of free time per week. I present to your attention the project https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl , in which there is no development ceiling. Your income depends directly on you. Everyone earns here! https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl , is already fulfilling his dream with his own brand. Are you ready to make your dreams come true? Then subscribe right now (link is active 24 hours)⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️ https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl https://t.me/+y60FG1CJs0FiYjZl

تنقيب_البيانات_وتعلم_الآلة_بدون_برمجة_د_علاء_طعيمة.pdf7.28 MB