AI and Machine Learning

Відкрити в Telegram

Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more! Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses

Індія2 913 Освіта1 494...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AI and Machine Learning

Канал AI and Machine Learning (@machine_learning_courses) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 96 030 підписників, посідаючи 1 494 місце в категорії Освіта та 2 913 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 96 030 підписників.

За останніми даними від 06 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 666, а за останні 24 години на 14, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.77%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.92% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 7 464 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 804 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 14.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, llm, linkedin, linux, udemy.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more! Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 жовтня, 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 Освіта.

96 030

Підписники

+1424 години

+3087 днів

+66630 днів

7 464

Перегляди допису

~ 2 80424 години

~ 4 05948 годин

7.77%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Триває завантаження даних...

Схожі канали

77.8K

Data Science & Machine Learning

41.8K

Best Telegram Channels

15.9K

Artificial Intelligence

14.8K

LinkedIn Learning (Lynda)

4.5K

Artificial Intelligence / Deep & Machine Learning (Data Science)

Більше каналів

Хмара тегів

Вхідні та вихідні згадування

---

Залучення підписників

жовтень '26жовт '26

жовтень '26

+272

в 17 каналах

вересень '26

+685

в 18 каналах

Get PRO

серпень '26

+527

в 3 каналах

Get PRO

липень '26

+780

в 16 каналах

Get PRO

червень '26

+1 055

в 1 каналах

Get PRO

травень '26

+1 165

в 4 каналах

Get PRO

квітень '26

+792

в 20 каналах

Get PRO

березень '26

+821

в 19 каналах

Get PRO

лютий '26

+1 063

в 18 каналах

Get PRO

січень '26

+1 309

в 18 каналах

Get PRO

грудень '25

+1 139

в 19 каналах

Get PRO

листопад '25

+1 241

в 20 каналах

Get PRO

жовтень '25

+1 504

в 18 каналах

Get PRO

вересень '25

+2 028

в 18 каналах

Get PRO

серпень '25

+2 762

в 19 каналах

Get PRO

липень '25

+2 186

в 25 каналах

Get PRO

червень '25

+1 398

в 17 каналах

Get PRO

травень '25

+2 047

в 22 каналах

Get PRO

квітень '25

+1 711

в 24 каналах

Get PRO

березень '25

+2 847

в 23 каналах

Get PRO

лютий '25

+3 008

в 22 каналах

Get PRO

січень '25

+3 423

в 0 каналах

Get PRO

грудень '24

+4 022

в 4 каналах

Get PRO

листопад '24

+5 156

в 2 каналах

Get PRO

жовтень '24

+2 670

в 21 каналах

Get PRO

вересень '24

+3 586

в 23 каналах

Get PRO

серпень '24

+3 742

в 21 каналах

Get PRO

липень '24

+4 400

в 25 каналах

Get PRO

червень '24

+4 554

в 25 каналах

Get PRO

травень '24

+6 333

в 15 каналах

Get PRO

квітень '24

+1 997

в 1 каналах

Get PRO

березень '24

+2 668

в 2 каналах

Get PRO

лютий '24

+1 950

в 0 каналах

Get PRO

січень '24

+2 006

в 3 каналах

Get PRO

грудень '23

+1 319

в 2 каналах

Get PRO

листопад '23

+384

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '23

+381

в 0 каналах

Get PRO

вересень '23

+583

в 0 каналах

Get PRO

серпень '23

+1 318

в 0 каналах

Get PRO

липень '23

+1 445

в 0 каналах

Get PRO

червень '23

+1 200

в 0 каналах

Get PRO

травень '23

+1 576

в 0 каналах

Get PRO

квітень '23

+1 012

в 0 каналах

Get PRO

березень '23

+944

в 0 каналах

Get PRO

лютий '23

+918

в 0 каналах

Get PRO

січень '23

+1 089

в 0 каналах

Get PRO

грудень '22

+944

в 0 каналах

Get PRO

листопад '22

+789

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '22

+581

в 0 каналах

Get PRO

вересень '22

+885

в 0 каналах

Get PRO

серпень '22

+826

в 0 каналах

Get PRO

липень '22

+844

в 0 каналах

Get PRO

червень '22

+804

в 0 каналах

Get PRO

травень '22

+780

в 0 каналах

Get PRO

квітень '22

+4 074

в 0 каналах

Get PRO

березень '220

в 0 каналах

Get PRO

лютий '220

в 0 каналах

Get PRO

січень '220

в 0 каналах

Get PRO

грудень '210

в 0 каналах

Get PRO

листопад '21

+231

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '21

+145

в 0 каналах

Get PRO

вересень '21

+160

в 0 каналах

Get PRO

серпень '21

+143

в 0 каналах

Get PRO

липень '21

+139

в 0 каналах

Get PRO

червень '21

+359

в 0 каналах

Get PRO

травень '21

+513

в 0 каналах

Дата	Залучення підписників	Згадування	Канали
07 жовтня	+12
06 жовтня	+30
05 жовтня	+23
04 жовтня	+17
03 жовтня	+133
02 жовтня	+41
01 жовтня	+16

Дописи каналу

⚠️ To be continued ⚠️

2	+8 22. Introduction to Python.zip	3 126
3	🔢 Part 4 - Python	3 016
4	💡 Your Gateway to Exclusive Content 🔐 What is The Premium Vault? We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members. 📦 What’s Inside? 1⃣ Tutorials, and resources across various premium sites 🔢 Movies, TV Shows and Documentaries 🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ 🚫 What You Won't Find Here: No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers. 🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4	2 677
5	🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 Web Development -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 217k\| 🔰 Linkedin Learning 143k\| 🔰 Zero To Mastery 133k\| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 125k\| 🔰 Learn Python 3 096k\| 🔰 Learn JavaScript 095k\| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 071k\| 🔰 Artificial Intelligence 070k\| 🔰 Data Analysis and Databases 067k\| 🔰 Linux and DevOps -◦-◦--◦- 062k\| 🔰 React and NextJs 052k\| 🔰 Business and Finance 051k\| 🔰 100 Days of Python -◦-◦--◦- 049k\| 🔰 AI Tools 042k\| 🔰 Udemy Learning 041k\| 🔰 Best Telegram Channels -◦-◦--◦- 041k\| 🔰 ZTM Courses 039k\| 🔰 Mobile Apps 035k\| 🔰 Linkedin Learning Courses -◦-◦--◦- 035k\| 🔰 Soft Skills 034k\| 🔰 Codedamn Courses 030k\| 🔰 Crypto Tutorials -◦-◦--◦- 030k\| 🔰 Coding Interview 026k\| 🔰 Agentic AI Coding 024k\| 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!	1 475
6	⚠️ To be continued ⚠️	3 846
7	+7 14. Statistics.zip	5 892
8	🔢 Part 3 - Statistics	5 657
9	⚠️ To be continued ⚠️	2 089
10	Немає тексту...	115
11	+4 09. Probability.zip	7 862
12	🔢 Part 2 - Probability	7 298
13	⚠️ To be continued ⚠️	4 341
14	⚠️	1
15	+7 01. Part 1 Introduction.zip	9 069
16	1⃣ Part 1 - The Field of Data Science	8 024
17	🔰 The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2026 🌟 4.5 - 161431 votes 💰 Original Price: $59.99 📖 Complete Data Science Training: Math, Statistics, Python, Advanced Statistics in Python, Machine and Deep Learning 🔊 Taught By: 365 Careers 📤 Download Full Course 📤 Download All Courses	8 007
18	Pre-Chunking vs. Post-Chunking (On-Demand Chunking) This visual breaks down two common ways to chunk documents in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems,and when each makes sense. Pre-Chunking Documents are cleaned, split into chunks, embedded, and stored ahead of time. • Pros: Fast retrieval at query time, simpler runtime pipeline. • Cons: Rigid,changing chunk size or strategy means reprocessing the entire dataset. • Best for: Stable datasets, high-throughput apps, predictable queries. Post-Chunking / On-Demand Chunking Documents are stored whole; chunking happens after retrieval based on the user’s query. • Pros: More flexible and query-aware, often more relevant context. • Cons: Higher latency and infrastructure complexity. • Best for: Evolving content, exploratory queries, precision-focused use cases. 🔑 Takeaway: There’s no one-size-fits-all. If speed and scale matter most, pre-chunk. If adaptability and relevance are key, post-chunk. Many production systems even combine both.	1 259
19	🧠 Memlayer: A Smart Memory Layer for LLM Memlayer adds intelligent memory to any LLM, enabling agents to remember context and extract structured knowledge. With minimal configuration, it enables fast searching and filtering of important information. 🚀 Key Features: - Support for universal LLMs (OpenAI, Claude, etc.) - Smart memory filtering with three modes - Hybrid search using vector and graph approaches - High performance (<100 ms) and local data storage 🌐 GitHub: https://github.com/divagr18/memlayer	10 179
20	Do you want to understand the methods used to train LLMs? The training of large language models (LLMs) is based on various approaches that help models understand and generate text. Each method shapes the learning process in its own way - from predicting the next word to classifying entire sentences or labeling entities. Here are 4 common methods of training LLMs in simple language 👇 1. Causal Language Modeling Predicts the next word in a sequence based on the previous ones. Helps the model master the natural flow of speech and the structure of sentences. Analogy: how to finish a sentence for another person by guessing the next word. 2. Masked Language Modeling Learns by guessing the missing words in a sentence based on the surrounding context. Improves the overall understanding of language. Analogy: how to solve tasks with missing words. 3. Text Classification Modeling Determines the general class of a sentence (for example, tone or topic) by comparing predictions with actual labels. Analogy: how to sort letters into folders "Work", "Personal", or "Promotions". 4. Token Classification Modeling Assigns labels to each word or subword - for example, highlights names, places, or dates in the text. Analogy: how to highlight words with different colors - names in blue, places in green, dates in yellow. These methods form the basis of modern LLMs, and each of them plays a role in making AI smarter and more useful.	9 700

Переглянути всі дописи