ru
Feedback
Artificial Intelligence

Artificial Intelligence

Открыть в Telegram

🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Artificial Intelligence

Канал Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 55 434 подписчиков, занимая 3 065 место в категории Образование и 6 222 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 55 434 подписчиков.

Согласно последним данным от 01 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 711, а за последние 24 часа — 31, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.15%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.37% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 409 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 757 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 26.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, classification, layer, pattern, chatbot.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 02 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 Образование.

55 434
Подписчики
+3124 часа
+1677 дней
+71130 дней
Архив постов
Machine and Deep Learning Using MATLAB.pdf50.39 MB

Machine Learning with Qlik Sense (2023).pdf13.76 MB

DL.pdf14.42 MB

+1
Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch (2020)

Cross Validation and Resampling
Cross Validation and Resampling

Python Machine Learning (2024).pdf9.93 MB

Machine_Learning_Engineering_with_Python_Manage_the_lifecycle_of.pdf22.24 MB

Hands-on ML Projects with OpenCV - 2023 #python #ml #en

Generative AI.pdf7.85 MB

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/machinelearning_deeplearning 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

+1
Python for AI 📌.pdf4.14 MB

You can have a look at these resources for learning prompt engineering: Free course with videos and interactive playground: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ Popular Prompt Engineering Techniques summarized: https://www.promptingguide.ai/ Examples for different use cases: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering These do not just apply to ChatGPT, they can be used with any open source LLM. If you want to try these out locally using your LLM of choice, have a look at this, it has the full-code on GitHub as well. https://awinml.github.io/llm-ggml-python/ Join for more: https://t.me/machinelearning_deeplearning ENJOY LEARNING 👍👍

Machine Learning with Decision Trees and Random Forests 📝.pdf1.79 MB

Deep Learning for Finance.pdf9.36 MB

This is how ML works
This is how ML works

Generative AI with Python and TensorFlow 2 Joseph Babcock, 2021

Natural Language Processing in the Real World.pdf25.62 MB

Python Programming Notes 📝

Advanced Python: Practical Database Examples.zip253.86 MB