ru
Feedback
Artificial Intelligence

Artificial Intelligence

Открыть в Telegram

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Artificial Intelligence

Канал Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 70 882 подписчиков, занимая 1 831 место в категории Технологии и приложения и 4 574 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 70 882 подписчиков.

Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 889, а за последние 24 часа — 20, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.43%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.99% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 262 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 410 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
  • 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 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 Технологии и приложения.

70 882
Подписчики
+2024 часа
+2577 дней
+88930 день
Архив постов
+1
26 - Apriori.zip400.42 MB

--- Part 5: Association Rule Learning ---

+1
24 - K-Means Clustering.zip55.52 MB

--- Part 4: Clustering ---

+9
14 - Classification.zip7.59 MB

--- Part 3: Classification ---

+8
05 - Simple Linear Regression.zip211.07 MB

--- Part 2: Regression ---

+2
02 - Data Preprocessing.zip25.55 MB

--- Part 1: Data Preprocessing ---

01_Welcome_to_the_course!_Here_we_will_help_you_get_started_in_the.zip48.19 MB

🔰 Machine Learning A-Z [2026]: AI, AWS, Python & R + LLM Prize 🌟 4.5 - 203785 votes 💰 Original Price: $64.99 📖 Learn to c
🔰 Machine Learning A-Z [2026]: AI, AWS, Python & R + LLM Prize 🌟 4.5 - 203785 votes 💰 Original Price: $64.99 📖 Learn to create Machine Learning Algorithms in Python, R and AWS from two Data Science experts. Code templates included. 🔊 Taught By: Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves 📤 Download Full Course 📤 Download All Courses

Time Complexity of 10 Most Popular ML Algorithms
Time Complexity of 10 Most Popular ML Algorithms

🖥 Mindmap to learn machine learning
🖥 Mindmap to learn machine learning

📱Machine Learning 📱Applied Machine Learning: Value Estimation

🔅 Applied Machine Learning: Value Estimation 📝 Learn to build, evaluate, and deploy value estimation models using machine l
🔅 Applied Machine Learning: Value Estimation 📝 Learn to build, evaluate, and deploy value estimation models using machine learning with Python. 🌐 Author: Matt Harrison 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 52m 📋 Topics: Model Training, Machine Learning, Artificial Intelligence 🔗 Join Machine Learning for more courses

Machine Learning
Machine Learning

🖥 Plexe 🛠 Plexe is a system that simplifies the creation of machine learning models by allowing users to describe their intent in natural language. 🔰 The system automatically generates functional models and is available as a Python library and cloud service. 🔰 Custom models are defined through a description including intent and input-output patterns, and can be created by a single team with support for distributed training using Ray. 🔰 Additionally, Plexe offers synthetic data generation and automatic schema inference features, supporting various LLM providers such as OpenAI and Anthropic. 🔗Links: https://github.com/plexe-ai/plexe

🖥 Top MLOps Truths Every Engineer Should Know (2026) 👇 • Python + ML libraries = your core skillset • Git is essential for
🖥 Top MLOps Truths Every Engineer Should Know (2026) 👇 • Python + ML libraries = your core skillset • Git is essential for model + experiment tracking • Cloud gives you the scale ML truly needs • Containers make ML environments reproducible • Kubernetes powers real ML production workloads • Clean data beats complex models every time • Monitor models continuously to catch drift early

📱Machine Learning 📱Machine Learning in Telecommunication: From Basics to Real-World Cases