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 95 477 مشترک است و جایگاه 1 493 را در دسته آموزش و رتبه 2 913 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 95 477 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 356 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 24 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.36% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.40% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 8 940 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 287 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 13 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 16 سپتامبر, 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.
95 477
مشترکین
+2424 ساعت
+867 روز
+35630 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
سپتامبر '26
سپتامبر '26
+302
در 0 کانالها
اوت '26
+527
در 2 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 | |
| 16 سپتامبر | +5 | |||
| 15 سپتامبر | +28 | |||
| 14 سپتامبر | +11 | |||
| 13 سپتامبر | +8 | |||
| 12 سپتامبر | +10 | |||
| 11 سپتامبر | +13 | |||
| 10 سپتامبر | +20 | |||
| 09 سپتامبر | +17 | |||
| 08 سپتامبر | +17 | |||
| 07 سپتامبر | +26 | |||
| 06 سپتامبر | +22 | |||
| 05 سپتامبر | +17 | |||
| 04 سپتامبر | +45 | |||
| 03 سپتامبر | +33 | |||
| 02 سپتامبر | +24 | |||
| 01 سپتامبر | +6 |
پستهای کانال
Colorizing old black-and-white videos and "bringing faces to life" for FREE
SVFR — a full-fledged framework for restoring faces in videos.
It can:
💬 BFR — improve blurry faces.
💬 Colorization — colorize black-and-white videos.
💬 Inpainting — redraw damaged areas.
💬 and combine all of this in one pass.
Essentially, the model takes old or damaged videos and makes them "as if they were shot yesterday". And it's free and open-source.
⚙️ Installation locally:
1. Create an environment
conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfrpip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2pip install -r requirements.txtconda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xtpython infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region0 — face enhancement
* 1 — colorization
* 2 — redrawing damage
An ideal tool if:
🟢you're restoring archival videos;
🟢you're creating historical content;
🟢you're working with neural networks and video effects;
🟢you want a wow result without paid services.
▶️ Demo on Hugging Face
🌐 GitHub/Instructions| 2 | 📱Artificial intelligence
📱Responsible AI Framework for Your Enterprise AI Product | 4 481 |
| 3 |  🔅 Responsible AI Framework for Your Enterprise AI Product
📝 Master responsible AI with the Five Rings framework. Learn how to build ethical, secure, and transparent AI products that align with human values and business success.
🌐 Author: Alina Zhang
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 45m
📋 Topics: Responsible AI, Artificial Intelligence
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 4 408 |
| 4 | Machine Learning in Python (Course Notes)
I just went through an amazing resource on MachineLearning in Python by 365 Data Science, and I had to share the key takeaways with you!
Here’s what you’ll learn:
🔘 Linear Regression - The foundation of predictive modeling
🔘 Logistic Regression - Predicting probabilities and classifications
🔘 Clustering (K-Means, Hierarchical) - Making sense of unstructured data
🔘 Overfitting vs. Underfitting - The balancing act every ML engineer must master
🔘 OLS, R-squared, F-test - Key metrics to evaluate your models | 6 129 |
| 5 |  🔁 K-Fold Cross Validation
K-Fold exists to answer one honest question:
Will this model work on unseen data?
A single train/test split is unreliable, especially with small datasets.
So K-Fold simulates multiple “future tests” using the same data.
🧠 What It Really Does
Instead of one split, we:
🔀 Divide data into K folds
🔁 Train the model K times
📦 Each time: one fold validates, the rest train
📊 Average the scores
Every sample gets validated once, which reduces evaluation noise and gives a more trustworthy estimate.
Important: It improves evaluation, not the model itself.
⚠️ What People Often Miss
🚫 Do NOT use K-Fold as your final test. Keep a separate test set
⚖️ Use Stratified K-Fold for imbalanced classification.
⏳ Do NOT use standard K-Fold for time series.
📊 K = 5 or 10 is usually enough.
✅ In short K-Fold is just:
A smart way to reuse limited data to simulate multiple real-world tests.
No magic. Just careful evaluation. | 7 155 |
| 6 |  📌 A comprehensive masterclass on Claude Code is available via this repository: https://github.com/luongnv89/claude-howto.
This resource provides a detailed visual and practical guide for one of the most powerful tools for developers. The repository includes:
• Step-by-step learning paths covering basic commands (/init, /plan) to advanced features such as MCP, hooks, and agents, achievable in approximately 11–13 hours. 📚
• An extensive library of custom commands designed for real-world tasks.
• Ready-made memory templates for both individual and team workflows.
• Instructions and scripts for:
- Automated code review.
- Style and standards compliance checks.
- API documentation generation.
• Automation cycles enabling autonomous operation of Claude without direct user intervention. ⚙️
• Integration with external tools, including GitHub and various APIs, presented with step-by-step guidance.
• Diagrams and charts to facilitate understanding, suitable for beginners. 📊
• Examples for configuring highly specialized sub-agents.
• Dedicated learning scripts, such as tools for generating educational books and materials to master specific topics efficiently.
Access the full guide here: https://github.com/luongnv89/claude-howto | 8 235 |
| 7 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 635 |
| 8 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 272 |
| 9 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 182 |
| 10 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 261 |
| 11 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 170 |
| 12 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 242 |
| 13 |  🔅 Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations
📝 Explore the evolving world of deep learning with TensorFlow, including the basics of generative AI, with practical, hands-on examples.
🌐 Author: Isil Berkun
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 3h 6m
📋 Topics: TensorFlow, Deep Learning, Artificial Intelligence
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 8 367 |
| 14 |  🧠 The World of AI | 10 525 |
| 15 |  +4n8n roadmap | 12 136 |
| 16 |  +5100 AI ML projects for all levels | 11 481 |
| 17 |  +5100 AI ML projects for all levels | 11 152 |
| 18 | 📱Artificial intelligence
📱A Content Marketer's Guide to Responsible AI | 8 637 |
| 19 |  🔅 A Content Marketer's Guide to Responsible AI
📝 Learn to use AI responsibly in content marketing, balancing personalization, privacy, and ethical AI practices.
🌐 Author: Lauren Diethelm
🔰 Level: General
⏰ Duration: 23m
📋 Topics: Content Marketing, Artificial Intelligence for Business
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 7 906 |
| 20 |  +1AI Agents vs Agentic AI... what’s the actual difference?
There are 3 types of AI workflows worth knowing and each performs a different task. If you don’t understand these you’re probably falling behind.
Non-Agentic AI:
Basic prompt-response AI with no memory/reasoning.
They’re fast, cheap, and universally accessible, requires no technical build or integration and great for clear, one-off tasks.
Agentic AI:
Self-managing AI system that can plan and execute.
Great for handling complex, changing projects. They can integrate with tools and databases and produce more reliable outcomes.
AI Agent:
A single-task AI worker designed to automate one task.
Automates repetitive, time-consuming tasks, quick setup and cost-efficient and easy to test and refine within roles
In short:
AI Agents = Single-task automation
Agentic AI = Multi-step problem solving | 8 899 |
