Artificial Intelligence

Открыть в Telegram

🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM

Больше

Сеть:Zero To Mastery Индия4 354 Технологии и приложения1 739...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Artificial Intelligence

Канал Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 72 357 подписчиков, занимая 1 739 место в категории Технологии и приложения и 4 354 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 72 357 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 241, а за последние 24 часа — -16, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.62%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.88% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 791 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 359 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
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 03 сентября, 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.

72 357

Подписчики

-1624 часа

-1597 дней

+24130 дней

4 791

Просмотры поста

~ 1 35924 часа

~ 1 80548 часов

6.62%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

72 357

--- Part 3: Classification ---

72 357

05 - Simple Linear Regression.zip211.07 MB

72 357

--- Part 2: Regression ---

72 357

02 - Data Preprocessing.zip25.55 MB

72 357

--- Part 1: Data Preprocessing ---

72 357

01_Welcome_to_the_course!_Here_we_will_help_you_get_started_in_the.zip48.19 MB

72 357

🔰 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

72 357

Time Complexity of 10 Most Popular ML Algorithms

72 357

🖥 Mindmap to learn machine learning

72 357

📱Machine Learning 📱Applied Machine Learning: Value Estimation

72 357

🔅 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

72 357

Machine Learning

72 357

🖥 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

72 357

🖥 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

72 357

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

72 357

🔅 Machine Learning in Telecommunication: From Basics to Real-World Cases 📝 Explore how machine learning optimizes telecom networks through predictive analytics, automation, and real-world applications like fault detection and traffic forecasting. 🌐 Author: Itelcotech 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 2h 11m 📋 Topics: Machine Learning, Telecommunications, Reinforcement Learning 🔗 Join Machine Learning for more courses

72 357

Learning n8n from scratch

72 357

Learning n8n from scratch

72 357

Learning n8n from scratch

72 357

Tools for Machine Learning