https://www.linkedin.com/posts/mina-rabti-31a31951_datascience-machinelearning-featureengineering-ugcPost-7479489598864257025-RVcO/
❤12🙏5

Channel
@datalook_ir
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry
4,136subscribers
+3 since we began measuring on 8 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001356680788 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @datalook_ir |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 11 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 11 August 2026 |
| On Telegram | t.me/datalook_ir |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 11 Aug 2026, 15:51 | 4,136 | +2 |
| 8 Aug 2026, 14:51 | 4,134 | +1 |
| 8 Aug 2026, 08:33 | 4,133 | first reading |
20 posts held, back to 6 April 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 6 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
288 reactions across 18 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 67.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 194 | 67.4% | |
| 👍 | 64 | 22.2% | |
| 🙏 | 10 | 3.47% | |
| 👎 | 8 | 2.78% | |
| 🔥 | 8 | 2.78% | |
| 👌 | 3 | 1.04% | |
| 🤩 | 1 | 0.347% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 18 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 288reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 6 April 2026 to 6 July 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
https://www.linkedin.com/posts/mina-rabti-31a31951_datascience-machinelearning-featureengineering-ugcPost-7479489598864257025-RVcO/
❤12🙏5
کسی که با مدلها برای رسیدن به دقت بالا در پروژه های یادگیری ماشین کار میکند، حتما میدونه که یکی از فازهای خیلی مهم در مسائل یادگیری ماشین فاز اعتبارسنجی و ارزیابی مدله. اینکه از چه معیاری و کجا رو چه نوع داده ای استفاده کنیم. اینجا تمرکزم مدلهای پیش بینی و رگرسیونه مزایا و معایب هر کدوم رو نام میبرم و میگم کجا بهتره ازش استفاده کنیم: معیار 𝗥𝗠𝗦𝗘 (𝗥𝗼𝗼𝘁 𝗠𝗲𝗮𝗻 𝗦𝗾𝘂𝗮𝗿𝗲𝗱 𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿): 🟢 مزایا میانگین بزرگی خطا را اندازهگیری …
👍14❤5
۹ نکته عملی برای تنظیم (Tuning) الگوریتم Gradient Boosting ۱. پارامترهای خیلی زیادی انتخاب نکن ✅ برای ۹۹٪ از کاربردها همین چند پارامتر کفایت میکنن: learning rate (نرخ یادگیری) tree depth (عمق درخت) number of trees (تعداد درختها) subsample ratio (نسبت نمونهگیری) L1/L2 regularization (تنظیم منظمسازی برای جلوگیری از بیشبرازش) 📌 توضیح: بعضیها وسوسه میشن همه پارامترها رو تغییر بدن، ولی واقعیت اینه که چند پا…
❤7🔥1
*ابزار OpenClaw* یک پروژه متنباز (Open Source) است که به آن «عامل هوش مصنوعی» (AI Agent) میگویند. برخلاف ChatGPT که فقط در قالب چت به شما پاسخ میدهد، OpenClaw میتواند به ابزارها، فایلها، مرورگر، ایمیل، پیامرسانها و سیستمعامل متصل شود و کارها را برای شما انجام دهد. به زبان ساده: • ابزار ChatGPT پاسخ میدهد. • ابزار OpenClaw پاسخ میدهد + اقدام میکند. (OpenClaw Docs) 🔶 چه کارهایی میتواند انجام دهد؟ • …
❤13👍3🔥1
این مقاله از Towards Data Science درباره استفاده از یادگیری ماشین برای پیشبینی نتایج جام جهانی ۲۰۲۶ است که از ۱۱ ژوئن در استادیوم مکزیکوسیتی آغاز میشود. نویسنده مجموعهای از دادهها شامل حدود ۴۹٬۰۰۰ بازی فوتبال (از سال ۱۸۷۲ تا ۲۰۲۶) را گرد هم آورده که شامل امتیازات الو (Elo)، نتایج بازیها و محل برگزاری مسابقات است. نکات اصلی مقاله: • نویسنده با رویکردی احتمالاتی، چند مدل یادگیری ماشین مختلف (از جمله LightGBM) …
❤11👍5
بیشتر مردم فکر میکنند همهٔ مدلهای هوش مصنوعی شبیه هم هستند. اما در سیستمهای واقعی هوش مصنوعی، مخصوصاً در ایجنتهای هوش مصنوعی (AI Agents)، انواع مختلف مدلهای زبانی نقشهای متفاوتی دارند. این ۸ نوع مدل، آیندهٔ سیستمهای مدرن هوش مصنوعی را شکل میدهند: ۱. مدل GPT (ترنسفورمر از پیش آموزشدیده مولد) برای تولید محتوا، پاسخگویی و استدلال عمومی. ۲. مدل MoE (ترکیب متخصصها) شبکههای تخصصی مختلف را فعال میکند → سری…
❤24👍8
اندرو انگ در کنفرانس AI Dev 26. داستان آیندهای که داره اتفاق میافته اندرو انگ دیروز رفت روی صحنه و یه داستان تعریف کرد. نه با اسلاید پر از عدد، بلکه با یه تشبیه ساده: تصور کن فقط لگوی سفید داری. یه چیزایی میسازی، ولی نه چیز خیلی جالبی. حالا سیاه اضافه کن. آبی اضافه کن. قرمز و زرد. هرچی رنگ بیشتر داشته باشی، چیزای خفنتری میتونی بسازی. نرمافزار هم دقیقاً همینه. هر API، هر فریمورک، هر ابزار یه آجر جدیده. حالا c…
👍18❤14
🎓 معرفی StudentAI؛ پلتفرم هوش مصنوعی مخصوص دانشجوها و یادگیری این روزها ابزارهای AI فقط برای چت کردن نیستند و کمکم دارند تبدیل میشوند به دستیار کامل مطالعه و یادگیری. یکی از سایتهای جالب در این حوزه، StudentAI هست: https://studentai.app/ این پلتفرم مجموعهای از ابزارهای هوش مصنوعی را برای درس، تحقیق، تولید محتوا، برنامهنویسی و حتی آمادگی شغلی کنار هم آورده. مثلاً میتوانید PDF یا جزوه آپلود کنید تا خلاصهسازی ش…
❤14
Photo, posted without a caption
👍5
Photo, posted without a caption
❤18👍1
چند وقت پیش یک تصویر جالب دیدم با عنوان How to Duplicate Yourself into Claude؛ یعنی چطور یک نسخه از خودت را وارد هوش مصنوعی کنی. شاید در نگاه اول تبلیغاتی به نظر برسد، اما پشت این ایده یک مفهوم واقعی و مهم وجود دارد: اینکه بتوانی سبک فکر کردن، لحن نوشتن، ترجیحات، ارزشها و روش تصمیمگیری خودت را به یک مدل هوش مصنوعی منتقل کنی تا مثل یک دستیار شخصی حرفهای کنارت کار کند. منظور از «کپی کردن خودت» این نیست که واقعاً ا…
❤11🔥2
«مهندس هوش مصنوعی» در حال تبدیل شدن به یکی از بدفهمیدهترین(اصطلاح بهتر پیدا نکردم:)) عناوین شغلی در دنیای فناوری است. 🔍وقتی مردم این عنوان را میشنوند، تصور میکنند منظور کسی است که مدلهای زبانی بزرگ را از صفر آموزش میدهد. 🔑اما واقعیت چیست؟ حداقل 4 نقش متفاوت زیر این عنوان قرار میگیرند که کاملاً با هم فرق دارند: 1_مهندس یادگیری ماشین / مهندس مدل 🔬 ML / Model Engineer ✔️پیشآموزش (Pre-training) ✔️فاینتیون …
❤16🔥2👎1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @datalook_ir. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank — 1,039,819 of 1,169,250entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
@datalook_ir named 2 handles that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 11 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Data world with Mina” (@datalook_ir), 4,136 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/datalook_ir.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.