AI and Machine Learning
رفتن به کانال در Telegram
Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more! Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام AI and Machine Learning
کانال AI and Machine Learning (@machine_learning_courses) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 95 991 مشترک است و جایگاه 1 492 را در دسته آموزش و رتبه 2 911 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 95 991 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 659 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 18 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.58% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.92% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 7 280 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 804 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 14 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند learning, llm, linkedin, linux, udemy تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more!
Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 اکتبر, 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 آموزش تبدیل کرده‌اند.
95 991
مشترکین
+1824 ساعت
+2957 روز
+65930 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+254
در 17 کانال‌ها
سپتامبر '26
+685
در 18 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+527
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+780
در 16 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+1 055
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+1 165
در 4 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+792
در 20 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+821
در 19 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+1 063
در 18 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+1 309
در 18 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+1 139
در 19 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+1 241
در 20 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+1 504
در 18 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+2 028
در 18 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+2 762
در 19 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+2 186
در 25 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+1 398
در 17 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+2 047
در 22 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+1 711
در 24 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+2 847
در 23 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+3 008
در 22 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+3 423
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+4 022
در 4 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+5 156
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+2 670
در 21 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+3 586
در 23 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+3 742
در 21 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+4 400
در 25 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+4 554
در 25 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+6 333
در 15 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+1 997
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+2 668
در 2 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+1 950
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+2 006
در 3 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+1 319
در 2 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+384
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+381
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+583
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+1 318
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+1 445
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+1 200
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+1 576
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+1 012
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+944
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+918
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+1 089
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+944
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+789
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+581
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+885
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+826
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+844
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+804
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+780
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+4 074
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '220
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '220
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '220
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '210
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '21
+231
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '21
+145
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '21
+160
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '21
+143
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '21
+139
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+359
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '21
+513
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 06 اکتبر | +24 | |||
| 05 اکتبر | +23 | |||
| 04 اکتبر | +17 | |||
| 03 اکتبر | +133 | |||
| 02 اکتبر | +41 | |||
| 01 اکتبر | +16 |
پست‌های کانال
| 2 | +8 22. Introduction to Python.zip | 2 451 |
| 3 | 🔢 Part 4 - Python | 2 387 |
| 4 |  💡 Your Gateway to Exclusive Content
🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium sites
🔢 Movies, TV Shows and Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🚫 What You Won't Find Here:
No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 2 677 |
| 5 | 🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Zero To Mastery
133k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
125k| 🔰 Learn Python 3
096k| 🔰 Learn JavaScript
095k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Artificial Intelligence
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
067k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
062k| 🔰 React and NextJs
052k| 🔰 Business and Finance
051k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 AI Tools
042k| 🔰 Udemy Learning
041k| 🔰 Best Telegram Channels
-◦-◦--◦-
041k| 🔰 ZTM Courses
039k| 🔰 Mobile Apps
035k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Soft Skills
034k| 🔰 Codedamn Courses
030k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Coding Interview
026k| 🔰 Agentic AI Coding
024k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel! | 1 475 |
| 6 | ⚠️ To be continued ⚠️ | 3 846 |
| 7 | +7 14. Statistics.zip | 5 434 |
| 8 | 🔢 Part 3 - Statistics | 5 245 |
| 9 | ⚠️ To be continued ⚠️ | 2 089 |
| 10 | بدون متن... | 115 |
| 11 | +4 09. Probability.zip | 7 367 |
| 12 | 🔢 Part 2 - Probability | 6 869 |
| 13 | ⚠️ To be continued ⚠️ | 4 341 |
| 14 | ⚠️ | 1 |
| 15 | +7 01. Part 1 Introduction.zip | 9 069 |
| 16 | 1⃣ Part 1 - The Field of Data Science | 8 024 |
| 17 |  🔰 The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2026
🌟 4.5 - 161431 votes 💰 Original Price: $59.99
📖 Complete Data Science Training: Math, Statistics, Python, Advanced Statistics in Python, Machine and Deep Learning
🔊 Taught By: 365 Careers
📤 Download Full Course 📤 Download All Courses | 8 007 |
| 18 |  Pre-Chunking vs. Post-Chunking (On-Demand Chunking)
This visual breaks down two common ways to chunk documents in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems,and when each makes sense.
Pre-Chunking
Documents are cleaned, split into chunks, embedded, and stored ahead of time.
• Pros: Fast retrieval at query time, simpler runtime pipeline.
• Cons: Rigid,changing chunk size or strategy means reprocessing the entire dataset.
• Best for: Stable datasets, high-throughput apps, predictable queries.
Post-Chunking / On-Demand Chunking
Documents are stored whole; chunking happens after retrieval based on the user’s query.
• Pros: More flexible and query-aware, often more relevant context.
• Cons: Higher latency and infrastructure complexity.
• Best for: Evolving content, exploratory queries, precision-focused use cases.
🔑 Takeaway:
There’s no one-size-fits-all. If speed and scale matter most, pre-chunk. If adaptability and relevance are key, post-chunk. Many production systems even combine both. | 1 259 |
| 19 |  🧠 Memlayer: A Smart Memory Layer for LLM
Memlayer adds intelligent memory to any LLM, enabling agents to remember context and extract structured knowledge. With minimal configuration, it enables fast searching and filtering of important information.
🚀 Key Features:
- Support for universal LLMs (OpenAI, Claude, etc.)
- Smart memory filtering with three modes
- Hybrid search using vector and graph approaches
- High performance (<100 ms) and local data storage
🌐 GitHub: https://github.com/divagr18/memlayer | 9 634 |
| 20 |  Do you want to understand the methods used to train LLMs?
The training of large language models (LLMs) is based on various approaches that help models understand and generate text.
Each method shapes the learning process in its own way - from predicting the next word to classifying entire sentences or labeling entities.
Here are 4 common methods of training LLMs in simple language 👇
1. Causal Language Modeling
Predicts the next word in a sequence based on the previous ones. Helps the model master the natural flow of speech and the structure of sentences.
Analogy: how to finish a sentence for another person by guessing the next word.
2. Masked Language Modeling
Learns by guessing the missing words in a sentence based on the surrounding context. Improves the overall understanding of language.
Analogy: how to solve tasks with missing words.
3. Text Classification Modeling
Determines the general class of a sentence (for example, tone or topic) by comparing predictions with actual labels.
Analogy: how to sort letters into folders "Work", "Personal", or "Promotions".
4. Token Classification Modeling
Assigns labels to each word or subword - for example, highlights names, places, or dates in the text.
Analogy: how to highlight words with different colors - names in blue, places in green, dates in yellow.
These methods form the basis of modern LLMs, and each of them plays a role in making AI smarter and more useful. | 9 366 |
