Data science/ML/AI

رفتن به کانال در Telegram

Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatascientist

نمایش بیشتر

شبکه:Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist الهند31 693 فناوری و برنامه‌ها9 381...

📈 تحلیل کانال تلگرام Data science/ML/AI

کانال Data science/ML/AI (@datascience_bds) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 667 مشترک است و جایگاه 9 381 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 31 693 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 667 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 08 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 150 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 4 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.97% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.27% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 089 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 310 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند panda, learning, row, api, ethic تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatasci...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 09 ژوئن, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

13 667

مشترکین

+424 ساعت

+437 روز

+15030 روز

1 089

نمایش های پست

~ 31024 ساعت

~ 45848 ساعت

7.97%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

13 667

R Cheatsheet - Part 3

13 667

Projects To Learn AI and LLM Engineering

13 667

PCA Dimensionality Reduction Cheatsheet

13 667

R Cheatsheet - Part 2

13 667

The Curse of Dimensionality 🧩 Here’s something that trips up many beginners: More features ≠ always better. When your dataset has too many features (dimensions), weird things happen: ⛔️ Distances between points become meaningless. ⛔️ Models struggle to generalize. ⛔️Training time explodes. 👉 Solution: techniques like PCA, feature selection, or just collecting smarter data instead of more data. Remember: Adding noise isn’t adding information.

13 667

R CHEATSHEET - Part 1

13 667

Data Structure

13 667

SQL for Data Science 📈.pdf2.25 KB

13 667

Overfitting vs Underfitting 🎯 Why do ML models fail? Usually because of one of these two villains: Overfitting: The model memorizes training data but fails on new data. (Like a student who memorizes past exam questions but can’t handle a new one.) Underfitting: The model is too simple to capture patterns. (Like using a straight line to fit a curve.) The sweet spot? A model that generalizes well. Note: Regularization, cross-validation, and more data usually help fight these problems.

13 667

AI vs ML vs Deep Learning 🤖 You’ve probably seen these 3 terms thrown around like they’re the same thing. They’re not. AI (Artificial Intelligence): the big umbrella. Anything that makes machines “smart.” Could be rules, could be learning. ML (Machine Learning): a subset of AI. Machines learn patterns from data instead of being explicitly programmed. Deep Learning: a subset of ML. Uses neural networks with many layers (deep) powering things like ChatGPT, image recognition, etc. Think of it this way: AI = Science ML = A chapter in the science Deep Learning = A paragraph in that chapter.

13 667

Mathematical Foundations For Deep Learning

13 667

Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen.pdf5.82 MB

13 667

🔥 Building models is fun… but here’s the real test: is your model actually any good, or just pretending? 👀 Topic: Evals in Data Science Evaluations—or evals—are our model’s report card. They tell us: - For a spam filter: Do we catch all spam (recall) without misclassifying grandma’s emails as junk (precision)? - For price prediction: How close are our predictions on average (RMSE)? But evals aren’t just about numbers—they influence trust, fairness, and real-world usefulness of our models. Discussion prompts: - What’s your go-to evaluation metric and why? - Seen a model that looked great on paper but flopped in reality? - Should fairness & usability be considered first-class evaluation metrics alongside accuracy? Free book to dive deeper: - Fairness and Machine Learning — rigorous, practical guide to evaluating models for fairness: https://fairmlbook.org/ Drop your thoughts below ⬇️

13 667

TOP ML Interview Problems

13 667

Machine_Learning_For_Dummies_by_John_Paul_Mueller,_Luca_Massaron.pdf11.81 MB

13 667

Jupyter Notebook Basics.pdf7.43 KB