ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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 71 625 подписчиков, занимая 1 800 место в категории Технологии и приложения и 4 421 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 71 625 подписчиков.

Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -384, а за последние 24 часа — -29, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.02%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.58% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 316 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 129 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
  • 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 27 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.

71 625
Подписчики
-2924 часа
-1937 дней
-38430 дней
Архив постов
--- 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

🔅 Machine Learning in Telecommunication: From Basics to Real-World Cases 📝 Explore how machine learning optimizes telecom n
🔅 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

Learning n8n from scratch
+4
Learning n8n from scratch

Learning n8n from scratch
+4
Learning n8n from scratch

Learning n8n from scratch
+4
Learning n8n from scratch

Tools for Machine Learning
Tools for Machine Learning