DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram DLeX: AI Python
El canal DLeX: AI Python (@ai_python) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 21 444 suscriptores, ocupando la posición 6 323 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 651 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 21 444 suscriptores.
Según los últimos datos del 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -49, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.01%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.73% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 147 visualizaciones. En el primer día suele acumular 799 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 15 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Multi-label classification is a standard machine learning problem in which an object can be associated with multiple labels. A hierarchical multi-label classification (HMC) problem is defined as a multi-label classification problem in which classes are hierarchically organized as a tree or as a directed acyclic graph (DAG), and in which every prediction must be coherent, i.e., respect the hierarchy constraint. The hierarchy constraint states that a datapoint belonging to a given class must also belong to all its ancestors in the hierarchy.
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