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AI and Machine Learning
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Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram AI and Machine Learning
El canal AI and Machine Learning (@machine_learning_courses) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 94 021 suscriptores, ocupando la posición 1 561 en la categoría Educación y el puesto 3 020 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 94 021 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 986, y en las últimas 24 horas de 67, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.50%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.56% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 6 109 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 470 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, llm, linkedin, linux, udemy.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more!
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Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 25 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 Educación.
94 021
Suscriptores
+6724 horas
+1517 días
+98630 días
Archivo de publicaciones
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📂 Full description
Computer scientists are just a small slice of people working in artificial intelligence (AI). Most people working with AI are just like you. Theyre professionals, teachers, and students who want to use AI to enhance their products, creativity, and career. AI has been around for over half a century. Despite huge advancements in predictive and generative AI, the core concepts of artificial intelligence are still accessible.This course is designed for project managers, product managers, directors, executives, and students starting a career in AI. First, learn what it means for a system to display “intelligence.” Then, explore the difference between classic predictive AI and newer generative AI. Next, youll get an overview of machine learning algorithms, artificial neural networks, foundation models, and deep learning. From the AI curious to the AI careerist, this course will help you get started with intelligent systems.This course is part of a Professional Certificate from Microsoft.This course is part of a Professional Certificate from Microsoft.
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All images are from the book AI Engineering unless otherwise credited.⏰ Timestamps 00:00 What is AI Engineering? 01:49 Understanding Foundation Models 08:40 Evaluating AI Models 14:50 Model Selection 23:15 Prompt Engineering 30:20 RAG and Context Construction 36:56 Agents and Memory Systems 43:02 Finetuning 52:40 Dataset Engineering 59:45 Inference Optimization 01:09:01 Architecture and User Feedback
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✅ An AI agent roadmap outlines the steps and skills needed to develop and deploy autonomous AI systems.
✅ This includes foundational skills in programming, AI/ML concepts, and data handling, progressing to more advanced topics like NLP, LLMs, and agentic frameworks.
✅ The roadmap also emphasizes practical experience through projects, community engagement, and potentially, internships or open-source contributions.
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📚 Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications
