AI and Machine Learning
Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more! Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала AI and Machine Learning
Канал AI and Machine Learning (@machine_learning_courses) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 94 148 подписчиков, занимая 1 543 место в категории Образование и 2 997 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 94 148 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 917, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.14%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.71% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 6 725 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 549 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, llm, linkedin, linux, udemy.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more!
Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
The repository contains small examples, code snippets, and guides demonstrating experiments with Google's DeepMind Gemini models. Here you will find useful samples for integrating and using various Gemini features, including working with the OpenAI SDK and Google Search.📖 Highlights: - Examples of using Gemini with OpenAI and Google Search - Guides on functions and agents - Scripts for browser interaction and content generation - Integration with LangChain and PydanticAI 🔗 GitHub: https://github.com/philschmid/gemini-samples
AI isn’t one big leap, it’s a series of steps - Python, ML, Deep Learning, NLP, and then the world of Generative AI.This roadmap gives you the base.
Files will be provided separately so that you can download just what you need.🔗 https://t.me/+Mu_zHvVHDYlhZDI0
Line-by-Line, Let’s Build a ResNet Classifier on the MNIST-Fashion Dataset🔗 Read Full Article
🌀 Gain the expertise you need in Large Language Models (LLMs), a rapidly evolving field in AI, including hands-on practice.📗 Topics: Large Language Models, Generative AI, Fine Tuning 📤 Join Artificial intelligence for more courses
Whether you're just starting out or looking to refine your skills, this Machine Learning Roadmap breaks down every step1️⃣ Build a solid foundation in math and stats 2️⃣ Dive into ML algorithms like Linear Regression, SVM, and Clustering 3️⃣ Choose your ML focus, from supervised learning to recommender systems 4️⃣ Master popular libraries like PyTorch, TensorFlow, and Scikit-learn 5️⃣ Gain real-world experience with projects and side gigs
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
