Artificial Intelligence
Открыть в Telegram
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Artificial Intelligence
Канал Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 71 979 подписчиков, занимая 1 756 место в категории Технологии и приложения и 4 412 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 71 979 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -264, а за последние 24 часа — -19, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.33%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.99% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 281 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 432 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, linkedin, linux, udemy, 040k|.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel
Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 06 октября, 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 Технологии и приложения.
71 979
Подписчики
-1924 часа
+317 дней
-26430 дней
Архив постов
71 979
Normalization vs Standardization: Why They’re Not the Same
People treat these two as interchangeable. they’re not.
👉 Normalization (Min-Max scaling):
Compresses values to 0–1.
Useful when magnitude matters (pixel values, distances).
👉 Standardization (Z-score):
Centers data around mean=0, std=1.
Useful when distribution shape matters (linear/logistic regression, PCA).
🔑 Key idea:
Normalization preserves relative proportions.
Standardization preserves statistical structure.
Pick the wrong one, and your model’s geometry becomes distorted.
71 979
🔅 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!
71 979
The Real Reason PCA Works: Variance as Signal
Students memorize PCA as “dimensionality reduction.”
But the deeper insight is: PCA assumes variance = information.
If a direction in the data has high variance, PCA considers it meaningful.
If variance is small, PCA considers it noise.
This is not always true in real systems.
PCA fails when:
➖important signals have low variance
➖noise has high variance
➖relationships are nonlinear
That’s why modern methods (autoencoders, UMAP, t-SNE) outperform PCA on many datasets.
71 979
📢 Advertising in this channel
You can place an ad via Telega․io. It takes just a few minutes.
Formats and current rates: View details
71 979
🔅 Learning Arduino: Foundations
📝 Bring your ideas to life with Arduino. Learn about the basic features and capabilities of an Arduino board, and discover how to start programming your own projects.
🌐 Author: Zara Khalil
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 1h 6m
📋 Topics: Arduino
🔗 Join Machine Learning for more courses
71 979
🚀 Here’s your step-by-step guide! From simple coding to hands-on projects and expert topics.
71 979
🔅 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
050k| 🔰 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
025k| 🔰 Agentic AI Coding
024k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
71 979
📱Machine Learning
📱Artificial Intelligence Foundations: Getting Started with Intelligent Systems
71 979
🔅 Artificial Intelligence Foundations: Getting Started with Intelligent Systems
📝 Demystify AI for software engineers—build the conceptual vocabulary to understand machine learning paradigms, evaluate AI systems, and make informed implementation decisions.
🌐 Author: Laurence Moroney
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 1h 25m
📋 Topics: AI Literacy, Generative AI, Machine Learning
🔗 Join Machine Learning for more courses
71 979
🔅 Deep Learning: Getting Started
📝 Learn the basics of deep learning and get up and running with this technology.
🌐 Author: Kumaran Ponnambalam
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 13m
📋 Topics: Deep Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence
🔗 Join Machine Learning for more courses
