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Artificial Intelligence

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📈 Análisis del canal de Telegram Artificial Intelligence

El canal Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 55 434 suscriptores, ocupando la posición 3 065 en la categoría Educación y el puesto 6 222 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 55 434 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 711, y en las últimas 24 horas de 31, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.15%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.37% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 409 visualizaciones. En el primer día suele acumular 757 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 26.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, classification, layer, pattern, chatbot.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 02 septiembre, 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.

55 434
Suscriptores
+3124 horas
+1677 días
+71130 días
Archivo de publicaciones
Machine and Deep Learning Using MATLAB.pdf50.39 MB

Machine Learning with Qlik Sense (2023).pdf13.76 MB

DL.pdf14.42 MB

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Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch (2020)

Cross Validation and Resampling
Cross Validation and Resampling

Python Machine Learning (2024).pdf9.93 MB

Machine_Learning_Engineering_with_Python_Manage_the_lifecycle_of.pdf22.24 MB

Hands-on ML Projects with OpenCV - 2023 #python #ml #en

Generative AI.pdf7.85 MB

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Python for AI 📌.pdf4.14 MB

You can have a look at these resources for learning prompt engineering: Free course with videos and interactive playground: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ Popular Prompt Engineering Techniques summarized: https://www.promptingguide.ai/ Examples for different use cases: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering These do not just apply to ChatGPT, they can be used with any open source LLM. If you want to try these out locally using your LLM of choice, have a look at this, it has the full-code on GitHub as well. https://awinml.github.io/llm-ggml-python/ Join for more: https://t.me/machinelearning_deeplearning ENJOY LEARNING 👍👍

Machine Learning with Decision Trees and Random Forests 📝.pdf1.79 MB

Deep Learning for Finance.pdf9.36 MB

This is how ML works
This is how ML works

Generative AI with Python and TensorFlow 2 Joseph Babcock, 2021

Natural Language Processing in the Real World.pdf25.62 MB

Python Programming Notes 📝

Advanced Python: Practical Database Examples.zip253.86 MB