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Artificial Intelligence

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📈 Análisis del canal de Telegram Artificial Intelligence

El canal Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 70 482 suscriptores, ocupando la posición 1 846 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 4 782 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 70 482 suscriptores.

Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 237, y en las últimas 24 horas de 35, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.43%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.10% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 235 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 480 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 10.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, linkedin, linux, udemy, 040k|.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 16 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.

70 482
Suscriptores
+3524 horas
+2727 días
+1 23730 días
Archivo de publicaciones
Confusion matrix is one of the important topic in machine learning because matrix like precision, recall and f1 score is calc
+3
Confusion matrix is one of the important topic in machine learning because matrix like precision, recall and f1 score is calculated using it's values.

+2
37 - Model Selection.zip260.40 MB

--- Part 10: Model Selection & Boosting ---

+2
34 - Principal Component Analysis (PCA).zip192.40 MB

--- Part 9: Dimensionality Reduction ---

+2
31 - Deep Learning.zip42.02 MB

--- Part 8: Deep Learning ---

30 - Natural Language Processing.zip554.77 MB

--- Part 7: Natural Language Processing ---

+1
28 - Upper Confidence Bound (UCB).zip429.46 MB

--- Part 6: Reinforcement Learning ---

+1
26 - Apriori.zip400.42 MB

--- Part 5: Association Rule Learning ---

+1
24 - K-Means Clustering.zip55.52 MB

--- Part 4: Clustering ---

+9
14 - Classification.zip7.59 MB

--- Part 3: Classification ---

+8
05 - Simple Linear Regression.zip211.07 MB

--- Part 2: Regression ---

+2
02 - Data Preprocessing.zip25.55 MB