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 70 419 подписчиков, занимая 1 849 место в категории Технологии и приложения и 4 785 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 70 419 подписчиков.

Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 1 217, а за последние 24 часа — 69, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.09% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 179 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 474 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 10.
  • 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 14 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.

70 419
Подписчики
+6924 часа
+2577 дней
+1 21730 день
Архив постов
👨🏻‍💻 One of the most popular GitHub repositories for "learning and using algorithms in Python" is The Algorithms - Python
👨🏻‍💻 One of the most popular GitHub repositories for "learning and using algorithms in Python" is The Algorithms - Python repo with 196K stars. ✏️ It has a lot of organized and categorized code that you can use to find, read, and run different algorithms. Everything you can think of is here; from simple algorithms like sorting to advanced algorithms for machine learning, artificial intelligence, neural networks, and more. ✅ Why should we use it? 🔢 For learning: If you're looking to learn algorithms in action, this is great. 🔢 For practice: You can take the codes, run them, and modify them to better understand. 🔢 For projects : You can even use the codes here in real-life or academic projects. 🔢 For interviews: If you're preparing for data science interviews, this is full of practical algorithms. 🏳️‍🌈 The Algorithms - Python └ 🐱 GitHub-Repos

🔗 Types of Machine Learning
🔗 Types of Machine Learning

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 217k| 🔰 Linkedin Learning Courses 129k| 🔰 Premium Udemy Courses 127k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 107k| 🔰 Learn Python 096k| 🔰 JavaScript Courses 077k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 065k| 🔰 DevOps Tutorials 060k| 🔰 Learn React and NextJs 058k| 🔰 Data Analysis and Databases -◦-◦--◦- 051k| 🔰 Linux and DevOps 044k| 🔰 100 Days of Python 044k| 🔰 Best Telegram Channels -◦-◦--◦- 041k| 🔰 Business Training 041k| 🔰 ChatGPT Mastery 036k| 🔰 Mobile Development -◦-◦--◦- 036k| 🔰 Zero to Mastery 034k| 🔰 Udemy Learning 032k| 🔰 Codedamn Courses -◦-◦--◦- 032k| 🔰 Linkedin Learning 031k| 🔰 React 101 029k| 🔰 Crypto Lessons -◦-◦--◦- 027k| 🔰 Coding Interview 023k| 🔰 Telegram's Shorts -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

Machine Learning Algorithms every data scientist should know: 📌 Supervised Learning: 🔹 Regression ∟ Linear Regression ∟ Ridge & Lasso Regression ∟ Polynomial Regression 🔹 Classification ∟ Logistic Regression ∟ K-Nearest Neighbors (KNN) ∟ Decision Tree ∟ Random Forest ∟ Support Vector Machine (SVM) ∟ Naive Bayes ∟ Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) 📌 Unsupervised Learning: 🔹 Clustering ∟ K-Means ∟ Hierarchical Clustering ∟ DBSCAN 🔹 Dimensionality Reduction ∟ PCA (Principal Component Analysis) ∟ t-SNE ∟ LDA (Linear Discriminant Analysis) 📌 Reinforcement Learning (Basics): ∟ Q-Learning ∟ Deep Q Network (DQN) 📌 Ensemble Techniques: ∟ Bagging (Random Forest) ∟ Boosting (XGBoost, AdaBoost, Gradient Boosting) ∟ Stacking Don’t forget to learn model evaluation metrics: accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC, confusion matrix, etc.

📦 Exercise Files

📱Artificial Intelligence and Machine Learning 📱Machine Learning Fundamentals for Healthcare

📂 Full description Theres an increased demand to integrate AI and machine learning workflows into many different business sectors. This is especially true in todays unique and constantly evolving global healthcare landscape.In this course, instructor Wuraola Oyewusi provides an overview of how AI and machine learning can optimize healthcare processes, data analysis, health outcomes, and more. Along the way, gather insights drawn from real-world examples to address complex privacy and ethical considerations in the industry. Wuraola also shows you how to utilize machine learning for tabular healthcare datasets using a Google Colab Notebook, including clinical records, classification, predictions, regression, clustering, and localization.

🔅 Machine Learning Fundamentals for Healthcare 🌐 Author: Wuraola Oyewusi 🔰 Level: Beginner ⏰ Duration: 1h 36m 🌀 Get an in
🔅 Machine Learning Fundamentals for Healthcare 🌐 Author: Wuraola Oyewusi 🔰 Level: BeginnerDuration: 1h 36m
🌀 Get an introduction to the fundamentals of machine learning and AI in this course designed for healthcare professionals.
📗 Topics: Healthcare Information Technology, Machine Learning 📤 Join Artificial Intelligence and Machine Learning for more courses

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 217k| 🔰 Linkedin Learning Courses 128k| 🔰 Premium Udemy Courses 127k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 106k| 🔰 Learn Python 095k| 🔰 JavaScript Courses 077k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 065k| 🔰 DevOps Tutorials 059k| 🔰 Learn React and NextJs 057k| 🔰 Data Analysis and Databases -◦-◦--◦- 051k| 🔰 Linux and DevOps 044k| 🔰 100 Days of Python 043k| 🔰 Best Telegram Channels -◦-◦--◦- 040k| 🔰 Business Training 040k| 🔰 ChatGPT Mastery 036k| 🔰 Mobile Development -◦-◦--◦- 035k| 🔰 Zero to Mastery 034k| 🔰 Udemy Learning 032k| 🔰 Codedamn Courses -◦-◦--◦- 032k| 🔰 Linkedin Learning 031k| 🔰 React 101 029k| 🔰 Crypto Lessons -◦-◦--◦- 027k| 🔰 Coding Interview 023k| 🔰 Telegram's Shorts -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 217k| 🔰 Linkedin Learning Courses 128k| 🔰 Premium Udemy Courses 127k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 106k| 🔰 Learn Python 095k| 🔰 JavaScript Courses 077k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 065k| 🔰 DevOps Tutorials 059k| 🔰 Learn React and NextJs 057k| 🔰 Data Analysis and Databases -◦-◦--◦- 051k| 🔰 Linux and DevOps 044k| 🔰 100 Days of Python 043k| 🔰 Best Telegram Channels -◦-◦--◦- 040k| 🔰 Business Training 040k| 🔰 ChatGPT Mastery 036k| 🔰 Mobile Development -◦-◦--◦- 035k| 🔰 Zero to Mastery 034k| 🔰 Udemy Learning 032k| 🔰 Codedamn Courses -◦-◦--◦- 031k| 🔰 Linkedin Learning 031k| 🔰 React 101 029k| 🔰 Crypto Lessons -◦-◦--◦- 026k| 🔰 Coding Interview 023k| 🔰 Telegram's Shorts -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 217k| 🔰 Linkedin Learning Courses 128k| 🔰 Premium Udemy Courses 127k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 106k| 🔰 Learn Python 095k| 🔰 JavaScript Courses 076k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 065k| 🔰 DevOps Tutorials 059k| 🔰 Learn React and NextJs 057k| 🔰 Data Analysis and Databases -◦-◦--◦- 050k| 🔰 Linux and DevOps 044k| 🔰 100 Days of Python 043k| 🔰 Best Telegram Channels -◦-◦--◦- 040k| 🔰 Business Training 040k| 🔰 ChatGPT Mastery 036k| 🔰 Mobile Development -◦-◦--◦- 035k| 🔰 Zero to Mastery 034k| 🔰 Udemy Learning 032k| 🔰 Codedamn Courses -◦-◦--◦- 031k| 🔰 Linkedin Learning 031k| 🔰 React 101 029k| 🔰 Crypto Lessons -◦-◦--◦- 026k| 🔰 Coding Interview 023k| 🔰 Telegram's Shorts -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

+1
fine_tuning_llms_with_hugging_face_partial_code.py0.02 KB

🔅 07 - FineTuning LLMs with Hugging Face Step 4

🔅 06 - FineTuning LLMs with Hugging Face Step 6

🔅 05 - FineTuning LLMs with Hugging Face Step 2

🔅 04 - FineTuning LLMs with Hugging Face Step 4

🔅 03 - FineTuning LLMs with Hugging Face Step 7

🔅 02 - FineTuning LLMs with Hugging Face Step 6

🔅 01 - FineTuning LLMs with Hugging Face Step 5

LLMs Implementation