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

الهند3 005 التعليم1 547...

📈 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 94 077 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 547 في فئة التعليم والمرتبة 3 005 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 94 077 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 965، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 37، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.79‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.34‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 6 384 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 203 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 9.
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 27 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

94 077

المشتركون

+3724 ساعات

+2267 أيام

+96530 أيام

6 384

عرض المشاهدات

~ 2 20324 ساعات

~ 2 91648 ساعات

6.79%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

94 086

10. Appendix A Introduction To Cyber Security - Part 02

94 086

10. Appendix A Introduction To Cyber Security - Part 01

94 086

09. AI Security Risks

94 086

08. AI For Malware Detection

94 086

07. AI In Network Security - Part 02

94 086

07. AI In Network Security - Part 01

94 086

06. Building A Phishing Detection System With AI - Part 02

94 086

06. Building A Phishing Detection System With AI - Part 01

94 086

05. Building An Email Filtering System With AI - Part 03

94 086

05. Building An Email Filtering System With AI - Part 02

94 086

05. Building An Email Filtering System With AI - Part 01

94 086

04. Where Is AI Used In Cyber Security Today - Part 02

94 086

04. Where Is AI Used In Cyber Security Today - Part 01

94 086

03. New Age Of Social Engineering

94 086

02. ChatGPT For Cyber SecurityEthical Hacking

94 086

01. Introduction To The Course

94 086

🔰 Artificial Intelligence & ChatGPT for Cyber Security 2024 🌟 4.6 - 1597 votes 💰 Original Price: $49.99

📖 Master Cyber Security/Ethical Hacking With Artificial Intelligence - Implement, Uncover Risks and Navigate The AI Era

🔊 Taught By: Luka Anicin, Aleksa Tamburkovski 📤 Download Full Course 📤 Download All Courses

94 086

Use simple prompts to create Agents that are expert on your codebase with Potpie AI. 🤖 Perform debugging, testing, system design etc. in a fully autonomous way using these agents. It's free and open source - try now! 🔥 Get started with Potpie AI

94 086

🔔 Knock Knock 🔔 Do you know someone committing a crime around You? @Report him anonymously and Get paid. We accept Reports for ✅ Crypto Scammers ✅ Cyber Crime ✅ Tax Crime 🧾 Learn more at @Lexcura ✉️ Start Your Report

94 086

💸 Understanding Popular ML Algorithms: 1️⃣ Linear Regression: Think of it as drawing a straight line through data points to predict future outcomes. 2️⃣ Logistic Regression: Like a yes/no machine - it predicts the likelihood of something happening or not. 3️⃣ Decision Trees: Imagine making decisions by answering yes/no questions, leading to a conclusion. 4️⃣ Random Forest: It's like a group of decision trees working together, making more accurate predictions. 5️⃣ Support Vector Machines (SVM): Visualize drawing lines to separate different types of things, like cats and dogs. 6️⃣ K-Nearest Neighbors (KNN): Friends sticking together - if most of your friends like something, chances are you'll like it too! 7️⃣ Neural Networks: Inspired by the brain, they learn patterns from examples - perfect for recognizing faces or understanding speech. 8️⃣ K-Means Clustering: Imagine sorting your socks by color without knowing how many colors there are - it groups similar things. 9️⃣ Principal Component Analysis (PCA): Simplifies complex data by focusing on what's important, like summarizing a long story with just a few key points.