DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DLeX: AI Python
Канал DLeX: AI Python (@ai_python) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 21 444 підписників, посідаючи 6 323 місце в категорії Технології та додатки та 15 651 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 21 444 підписників.
За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -49, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.73% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 147 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 799 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 15 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Multi-label classification is a standard machine learning problem in which an object can be associated with multiple labels. A hierarchical multi-label classification (HMC) problem is defined as a multi-label classification problem in which classes are hierarchically organized as a tree or as a directed acyclic graph (DAG), and in which every prediction must be coherent, i.e., respect the hierarchy constraint. The hierarchy constraint states that a datapoint belonging to a given class must also belong to all its ancestors in the hierarchy.
✅ paper
🔗 Github
✳️ @ai_python
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
