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

الهند2 913 التعليم1 493...

📈 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 95 477 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 493 في فئة التعليم والمرتبة 2 913 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 95 477 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 356، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 24، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.36‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.40‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 8 940 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 287 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 13.
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 16 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

95 477

المشتركون

+2424 ساعات

+867 أيام

+35630 أيام

8 940

عرض المشاهدات

~ 2 28724 ساعات

~ 3 00648 ساعات

9.36%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة

143.9K

Zero To Mastery

41.9K

Best Telegram Channels

14.8K

LinkedIn Learning (Lynda)

4.5K

Artificial Intelligence / Deep & Machine Learning (Data Science)

2.6K

Best Offers - Courses, Books etc

قنوات أخرى

سحابة العلامات

الإشارات الواردة والصادرة

---

جذب المشتركين

سبتمبر '26

+302

في 0 قنوات

أغسطس '26

+527

في 2 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
16 سبتمبر	+5
15 سبتمبر	+28
14 سبتمبر	+11
13 سبتمبر	+8
12 سبتمبر	+10
11 سبتمبر	+13
10 سبتمبر	+20
09 سبتمبر	+17
08 سبتمبر	+17
07 سبتمبر	+26
06 سبتمبر	+22
05 سبتمبر	+17
04 سبتمبر	+45
03 سبتمبر	+33
02 سبتمبر	+24
01 سبتمبر	+6

منشورات القناة

Colorizing old black-and-white videos and "bringing faces to life" for FREE SVFR — a full-fledged framework for restoring faces in videos. It can: 💬 BFR — improve blurry faces. 💬 Colorization — colorize black-and-white videos. 💬 Inpainting — redraw damaged areas. 💬 and combine all of this in one pass. Essentially, the model takes old or damaged videos and makes them "as if they were shot yesterday". And it's free and open-source. ⚙️ Installation locally: 1. Create an environment

conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfr

2. Install PyTorch (for your CUDA)

pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2

3. Install dependencies

pip install -r requirements.txt

4. Download models

conda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xt

5. Start processing videos

python infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region

Where task_ids: * 0 — face enhancement * 1 — colorization * 2 — redrawing damage An ideal tool if: 🟢you're restoring archival videos; 🟢you're creating historical content; 🟢you're working with neural networks and video effects; 🟢you want a wow result without paid services. ▶️ Demo on Hugging Face 🌐 GitHub/Instructions

2	📱Artificial intelligence 📱Responsible AI Framework for Your Enterprise AI Product	4 481
3	🔅 Responsible AI Framework for Your Enterprise AI Product 📝 Master responsible AI with the Five Rings framework. Learn how to build ethical, secure, and transparent AI products that align with human values and business success. 🌐 Author: Alina Zhang 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 45m 📋 Topics: Responsible AI, Artificial Intelligence 🔗 Join Artificial intelligence for more courses	4 408
4	Machine Learning in Python (Course Notes) I just went through an amazing resource on MachineLearning in Python by 365 Data Science, and I had to share the key takeaways with you! Here’s what you’ll learn: 🔘 Linear Regression - The foundation of predictive modeling 🔘 Logistic Regression - Predicting probabilities and classifications 🔘 Clustering (K-Means, Hierarchical) - Making sense of unstructured data 🔘 Overfitting vs. Underfitting - The balancing act every ML engineer must master 🔘 OLS, R-squared, F-test - Key metrics to evaluate your models	6 129
5	🔁 K-Fold Cross Validation K-Fold exists to answer one honest question: Will this model work on unseen data? A single train/test split is unreliable, especially with small datasets. So K-Fold simulates multiple “future tests” using the same data. 🧠 What It Really Does Instead of one split, we: 🔀 Divide data into K folds 🔁 Train the model K times 📦 Each time: one fold validates, the rest train 📊 Average the scores Every sample gets validated once, which reduces evaluation noise and gives a more trustworthy estimate. Important: It improves evaluation, not the model itself. ⚠️ What People Often Miss 🚫 Do NOT use K-Fold as your final test. Keep a separate test set ⚖️ Use Stratified K-Fold for imbalanced classification. ⏳ Do NOT use standard K-Fold for time series. 📊 K = 5 or 10 is usually enough. ✅ In short K-Fold is just: A smart way to reuse limited data to simulate multiple real-world tests. No magic. Just careful evaluation.	7 155
6	📌 A comprehensive masterclass on Claude Code is available via this repository: https://github.com/luongnv89/claude-howto. This resource provides a detailed visual and practical guide for one of the most powerful tools for developers. The repository includes: • Step-by-step learning paths covering basic commands (/init, /plan) to advanced features such as MCP, hooks, and agents, achievable in approximately 11–13 hours. 📚 • An extensive library of custom commands designed for real-world tasks. • Ready-made memory templates for both individual and team workflows. • Instructions and scripts for: - Automated code review. - Style and standards compliance checks. - API documentation generation. • Automation cycles enabling autonomous operation of Claude without direct user intervention. ⚙️ • Integration with external tools, including GitHub and various APIs, presented with step-by-step guidance. • Diagrams and charts to facilitate understanding, suitable for beginners. 📊 • Examples for configuring highly specialized sub-agents. • Dedicated learning scripts, such as tools for generating educational books and materials to master specific topics efficiently. Access the full guide here: https://github.com/luongnv89/claude-howto	8 235
7	📱Artificial intelligence 📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations	8 635
8	📱Artificial intelligence 📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations	8 272
9	📱Artificial intelligence 📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations	8 182
10	📱Artificial intelligence 📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations	8 261
11	📱Artificial intelligence 📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations	8 170
12	📱Artificial intelligence 📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations	8 242
13	🔅 Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations 📝 Explore the evolving world of deep learning with TensorFlow, including the basics of generative AI, with practical, hands-on examples. 🌐 Author: Isil Berkun 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 3h 6m 📋 Topics: TensorFlow, Deep Learning, Artificial Intelligence 🔗 Join Artificial intelligence for more courses	8 367
14	🧠 The World of AI	10 525
15	+4 n8n roadmap	12 136
16	+5 100 AI ML projects for all levels	11 481
17	+5 100 AI ML projects for all levels	11 152
18	📱Artificial intelligence 📱A Content Marketer's Guide to Responsible AI	8 637
19	🔅 A Content Marketer's Guide to Responsible AI 📝 Learn to use AI responsibly in content marketing, balancing personalization, privacy, and ethical AI practices. 🌐 Author: Lauren Diethelm 🔰 Level: General ⏰ Duration: 23m 📋 Topics: Content Marketing, Artificial Intelligence for Business 🔗 Join Artificial intelligence for more courses	7 906
20	+1 AI Agents vs Agentic AI... what’s the actual difference? There are 3 types of AI workflows worth knowing and each performs a different task. If you don’t understand these you’re probably falling behind. Non-Agentic AI: Basic prompt-response AI with no memory/reasoning. They’re fast, cheap, and universally accessible, requires no technical build or integration and great for clear, one-off tasks. Agentic AI: Self-managing AI system that can plan and execute. Great for handling complex, changing projects. They can integrate with tools and databases and produce more reliable outcomes. AI Agent: A single-task AI worker designed to automate one task. Automates repetitive, time-consuming tasks, quick setup and cost-efficient and easy to test and refine within roles In short: AI Agents = Single-task automation Agentic AI = Multi-step problem solving	8 899

عرض جميع المنشورات