AI and Machine Learning
الذهاب إلى القناة على Telegram
Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more! Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام AI and Machine Learning
تُعد قناة AI and Machine Learning (@machine_learning_courses) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 96 017 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 492 في فئة التعليم والمرتبة 2 911 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 96 017 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 659، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 18، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.58%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.92% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 7 280 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 804 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 14.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, llm, linkedin, linux, udemy.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more!
Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 06 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
96 017
المشتركون
+1824 ساعات
+2957 أيام
+65930 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+254
في 17 قنوات
سبتمبر '26
+685
في 18 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+527
في 3 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+780
في 16 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+1 055
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+1 165
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+792
في 20 قنوات
Get PRO
مارس '26
+821
في 19 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+1 063
في 18 قنوات
Get PRO
يناير '26
+1 309
في 18 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+1 139
في 19 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 241
في 20 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+1 504
في 18 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+2 028
في 18 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+2 762
في 19 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+2 186
في 25 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 398
في 17 قنوات
Get PRO
مايو '25
+2 047
في 22 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+1 711
في 24 قنوات
Get PRO
مارس '25
+2 847
في 23 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+3 008
في 22 قنوات
Get PRO
يناير '25
+3 423
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+4 022
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+5 156
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+2 670
في 21 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+3 586
في 23 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+3 742
في 21 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+4 400
في 25 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+4 554
في 25 قنوات
Get PRO
مايو '24
+6 333
في 15 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+1 997
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '24
+2 668
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 950
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+2 006
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 319
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+384
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+381
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+583
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+1 318
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+1 445
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 200
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 576
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+1 012
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+944
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+918
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+1 089
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+944
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+789
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+581
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+885
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+826
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+844
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+804
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+780
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+4 074
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '220
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '220
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '220
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '210
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+231
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+145
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+160
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+143
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+139
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+359
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+513
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 06 أكتوبر | +24 | |||
| 05 أكتوبر | +23 | |||
| 04 أكتوبر | +17 | |||
| 03 أكتوبر | +133 | |||
| 02 أكتوبر | +41 | |||
| 01 أكتوبر | +16 |
منشورات القناة
| 2 | +8 22. Introduction to Python.zip | 2 451 |
| 3 | 🔢 Part 4 - Python | 2 387 |
| 4 |  💡 Your Gateway to Exclusive Content
🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium sites
🔢 Movies, TV Shows and Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🚫 What You Won't Find Here:
No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 2 677 |
| 5 | 🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Zero To Mastery
133k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
125k| 🔰 Learn Python 3
096k| 🔰 Learn JavaScript
095k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Artificial Intelligence
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
067k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
062k| 🔰 React and NextJs
052k| 🔰 Business and Finance
051k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 AI Tools
042k| 🔰 Udemy Learning
041k| 🔰 Best Telegram Channels
-◦-◦--◦-
041k| 🔰 ZTM Courses
039k| 🔰 Mobile Apps
035k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Soft Skills
034k| 🔰 Codedamn Courses
030k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Coding Interview
026k| 🔰 Agentic AI Coding
024k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel! | 1 475 |
| 6 | ⚠️ To be continued ⚠️ | 3 846 |
| 7 | +7 14. Statistics.zip | 5 434 |
| 8 | 🔢 Part 3 - Statistics | 5 245 |
| 9 | ⚠️ To be continued ⚠️ | 2 089 |
| 10 | لا يوجد نص... | 115 |
| 11 | +4 09. Probability.zip | 7 367 |
| 12 | 🔢 Part 2 - Probability | 6 869 |
| 13 | ⚠️ To be continued ⚠️ | 4 341 |
| 14 | ⚠️ | 1 |
| 15 | +7 01. Part 1 Introduction.zip | 9 069 |
| 16 | 1⃣ Part 1 - The Field of Data Science | 8 024 |
| 17 |  🔰 The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2026
🌟 4.5 - 161431 votes 💰 Original Price: $59.99
📖 Complete Data Science Training: Math, Statistics, Python, Advanced Statistics in Python, Machine and Deep Learning
🔊 Taught By: 365 Careers
📤 Download Full Course 📤 Download All Courses | 8 007 |
| 18 |  Pre-Chunking vs. Post-Chunking (On-Demand Chunking)
This visual breaks down two common ways to chunk documents in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems,and when each makes sense.
Pre-Chunking
Documents are cleaned, split into chunks, embedded, and stored ahead of time.
• Pros: Fast retrieval at query time, simpler runtime pipeline.
• Cons: Rigid,changing chunk size or strategy means reprocessing the entire dataset.
• Best for: Stable datasets, high-throughput apps, predictable queries.
Post-Chunking / On-Demand Chunking
Documents are stored whole; chunking happens after retrieval based on the user’s query.
• Pros: More flexible and query-aware, often more relevant context.
• Cons: Higher latency and infrastructure complexity.
• Best for: Evolving content, exploratory queries, precision-focused use cases.
🔑 Takeaway:
There’s no one-size-fits-all. If speed and scale matter most, pre-chunk. If adaptability and relevance are key, post-chunk. Many production systems even combine both. | 1 259 |
| 19 |  🧠 Memlayer: A Smart Memory Layer for LLM
Memlayer adds intelligent memory to any LLM, enabling agents to remember context and extract structured knowledge. With minimal configuration, it enables fast searching and filtering of important information.
🚀 Key Features:
- Support for universal LLMs (OpenAI, Claude, etc.)
- Smart memory filtering with three modes
- Hybrid search using vector and graph approaches
- High performance (<100 ms) and local data storage
🌐 GitHub: https://github.com/divagr18/memlayer | 9 634 |
| 20 |  Do you want to understand the methods used to train LLMs?
The training of large language models (LLMs) is based on various approaches that help models understand and generate text.
Each method shapes the learning process in its own way - from predicting the next word to classifying entire sentences or labeling entities.
Here are 4 common methods of training LLMs in simple language 👇
1. Causal Language Modeling
Predicts the next word in a sequence based on the previous ones. Helps the model master the natural flow of speech and the structure of sentences.
Analogy: how to finish a sentence for another person by guessing the next word.
2. Masked Language Modeling
Learns by guessing the missing words in a sentence based on the surrounding context. Improves the overall understanding of language.
Analogy: how to solve tasks with missing words.
3. Text Classification Modeling
Determines the general class of a sentence (for example, tone or topic) by comparing predictions with actual labels.
Analogy: how to sort letters into folders "Work", "Personal", or "Promotions".
4. Token Classification Modeling
Assigns labels to each word or subword - for example, highlights names, places, or dates in the text.
Analogy: how to highlight words with different colors - names in blue, places in green, dates in yellow.
These methods form the basis of modern LLMs, and each of them plays a role in making AI smarter and more useful. | 9 366 |
