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

الهند3 005 آموزش1 547...

📈 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 94 077 مشترک است و جایگاه 1 547 را در دسته آموزش و رتبه 3 005 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 94 077 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 26 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 965 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 37 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.79% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.34% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 6 384 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 203 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 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 27 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 آموزش تبدیل کرده‌اند.

94 077

مشترکین

+3724 ساعت

+2267 روز

+96530 روز

6 384

نمایش های پست

~ 2 20324 ساعت

~ 2 91648 ساعت

6.79%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

94 086

10. Appendix A Introduction To Cyber Security - Part 02

94 086

10. Appendix A Introduction To Cyber Security - Part 01

94 086

09. AI Security Risks

94 086

08. AI For Malware Detection

94 086

07. AI In Network Security - Part 02

94 086

07. AI In Network Security - Part 01

94 086

06. Building A Phishing Detection System With AI - Part 02

94 086

06. Building A Phishing Detection System With AI - Part 01

94 086

05. Building An Email Filtering System With AI - Part 03

94 086

05. Building An Email Filtering System With AI - Part 02

94 086

05. Building An Email Filtering System With AI - Part 01

94 086

04. Where Is AI Used In Cyber Security Today - Part 02

94 086

04. Where Is AI Used In Cyber Security Today - Part 01

94 086

03. New Age Of Social Engineering

94 086

02. ChatGPT For Cyber SecurityEthical Hacking

94 086

01. Introduction To The Course

94 086

🔰 Artificial Intelligence & ChatGPT for Cyber Security 2024 🌟 4.6 - 1597 votes 💰 Original Price: $49.99

📖 Master Cyber Security/Ethical Hacking With Artificial Intelligence - Implement, Uncover Risks and Navigate The AI Era

🔊 Taught By: Luka Anicin, Aleksa Tamburkovski 📤 Download Full Course 📤 Download All Courses

94 086

Use simple prompts to create Agents that are expert on your codebase with Potpie AI. 🤖 Perform debugging, testing, system design etc. in a fully autonomous way using these agents. It's free and open source - try now! 🔥 Get started with Potpie AI

94 086

🔔 Knock Knock 🔔 Do you know someone committing a crime around You? @Report him anonymously and Get paid. We accept Reports for ✅ Crypto Scammers ✅ Cyber Crime ✅ Tax Crime 🧾 Learn more at @Lexcura ✉️ Start Your Report

94 086

💸 Understanding Popular ML Algorithms: 1️⃣ Linear Regression: Think of it as drawing a straight line through data points to predict future outcomes. 2️⃣ Logistic Regression: Like a yes/no machine - it predicts the likelihood of something happening or not. 3️⃣ Decision Trees: Imagine making decisions by answering yes/no questions, leading to a conclusion. 4️⃣ Random Forest: It's like a group of decision trees working together, making more accurate predictions. 5️⃣ Support Vector Machines (SVM): Visualize drawing lines to separate different types of things, like cats and dogs. 6️⃣ K-Nearest Neighbors (KNN): Friends sticking together - if most of your friends like something, chances are you'll like it too! 7️⃣ Neural Networks: Inspired by the brain, they learn patterns from examples - perfect for recognizing faces or understanding speech. 8️⃣ K-Means Clustering: Imagine sorting your socks by color without knowing how many colors there are - it groups similar things. 9️⃣ Principal Component Analysis (PCA): Simplifies complex data by focusing on what's important, like summarizing a long story with just a few key points.