Canal activo: 28 publicaciones en el índice en 30 días, alcance ≈1,9% de la audiencia, la audiencia es estable, citado por 5 comunidades en 30 días.
Sobre el canal
Tutorials, educational resources, interview questions, and practical guides on machine learning and data science.
Descripción en Telegram
Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience.
Learn step by step with clear explanations and working code.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Cifras clave
41 853
suscriptores
24 h±0
7 días±0
30 días+327
805
alcance medio por publicación
1,9%
ER: alcance respecto a suscriptores
norma de similares: 12,4% · 6,4× más bajo
28
publicaciones en 30 días
≈ 0,9 al día
indexado hasta el 19/10
5
comunidades que lo citaron en 30 días
18 en total
#68 066
posición en el catálogo
#4 601 en la categoría · #5 711 en el idioma
Audiencia
Suscriptores 41.853
historial desde 2026-09-29
2026-09-292026-10-30
07 días
+32730 días
Verificación de audienciacómo verificamos
Confianza altade 100 · comparado con 9.430 canales similares
⚠️Alcance de la publicaciónlo habitual en canales de 10–50K: 12,4%1,9 %
✅Reenvíos por cada 1 000 vistaslo habitual: 3,313,7
✅Dispersión de las vistas de las publicacioneslo habitual: 0,24; unas vistas uniformes son señal de inflado artificial0,79
✅Citas en 30 díascomunidades que reenviaron publicaciones5
✅Crecimiento de suscriptoresentre las mediciones recientessin saltos
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Actividad
Alcance medio por publicación, por día
max 7.806 · indexado hasta el 19/10
2026-08-032026-10-31
Norma de canales similares: unas 5.171 visualizaciones por publicación (12,4 % de los suscriptores).
Publicaciones por día
max 9 · indexado hasta el 19/10
2026-08-032026-10-31
Cuándo publica (UTC, 90 días)
036912151821LuMaMiJuViSáDo
Qué publica (90 días)
Publicaciones
Mejores publicaciones de 30 días
🔖 A Comprehensive Resource for Machine Learning Practice
The platform offers:
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This collection includes:
🫡 PyTorch fundamentals and torch.nn;
🫡 Computer Vision and transfer learning;
🫡 NLP and RNNs;
🫡 Reinforcement Learning;
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Cita a
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Historial
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≈ — según las observaciones del rastreador: el cambio ocurrió, como máximo, en esta fecha
≈ — según las observaciones del rastreador: el cambio ocurrió, como máximo, en esta fecha
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≈ 17.04.2026vista por primera vez · «Machine Learning» @datasciencem
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datos del catálogo al 30.10.2026 09:11 UTC · Actualizado: 2026-10-30 22:27 UTC · Cómo contamos →