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
Показати більше📈 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 95 487 підписників, посідаючи 1 493 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 95 487 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 356, а за останні 24 години на 24, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.36%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.40% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 8 940 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 287 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
- 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 16 вересня, 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.
95 487
Підписники
+2424 години
+867 днів
+35630 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+302
в 0 каналах
серпень '26
+527
в 2 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 | |
| 16 вересня | +5 | |||
| 15 вересня | +28 | |||
| 14 вересня | +11 | |||
| 13 вересня | +8 | |||
| 12 вересня | +10 | |||
| 11 вересня | +13 | |||
| 10 вересня | +20 | |||
| 09 вересня | +17 | |||
| 08 вересня | +17 | |||
| 07 вересня | +26 | |||
| 06 вересня | +22 | |||
| 05 вересня | +17 | |||
| 04 вересня | +45 | |||
| 03 вересня | +33 | |||
| 02 вересня | +24 | |||
| 01 вересня | +6 |
Дописи каналу
Colorizing old black-and-white videos and "bringing faces to life" for FREE
SVFR — a full-fledged framework for restoring faces in videos.
It can:
💬 BFR — improve blurry faces.
💬 Colorization — colorize black-and-white videos.
💬 Inpainting — redraw damaged areas.
💬 and combine all of this in one pass.
Essentially, the model takes old or damaged videos and makes them "as if they were shot yesterday". And it's free and open-source.
⚙️ Installation locally:
1. Create an environment
conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfrpip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2pip install -r requirements.txtconda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xtpython infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region0 — face enhancement
* 1 — colorization
* 2 — redrawing damage
An ideal tool if:
🟢you're restoring archival videos;
🟢you're creating historical content;
🟢you're working with neural networks and video effects;
🟢you want a wow result without paid services.
▶️ Demo on Hugging Face
🌐 GitHub/Instructions| 2 | 📱Artificial intelligence
📱Responsible AI Framework for Your Enterprise AI Product | 4 481 |
| 3 |  🔅 Responsible AI Framework for Your Enterprise AI Product
📝 Master responsible AI with the Five Rings framework. Learn how to build ethical, secure, and transparent AI products that align with human values and business success.
🌐 Author: Alina Zhang
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 45m
📋 Topics: Responsible AI, Artificial Intelligence
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 4 408 |
| 4 | Machine Learning in Python (Course Notes)
I just went through an amazing resource on MachineLearning in Python by 365 Data Science, and I had to share the key takeaways with you!
Here’s what you’ll learn:
🔘 Linear Regression - The foundation of predictive modeling
🔘 Logistic Regression - Predicting probabilities and classifications
🔘 Clustering (K-Means, Hierarchical) - Making sense of unstructured data
🔘 Overfitting vs. Underfitting - The balancing act every ML engineer must master
🔘 OLS, R-squared, F-test - Key metrics to evaluate your models | 6 129 |
| 5 |  🔁 K-Fold Cross Validation
K-Fold exists to answer one honest question:
Will this model work on unseen data?
A single train/test split is unreliable, especially with small datasets.
So K-Fold simulates multiple “future tests” using the same data.
🧠 What It Really Does
Instead of one split, we:
🔀 Divide data into K folds
🔁 Train the model K times
📦 Each time: one fold validates, the rest train
📊 Average the scores
Every sample gets validated once, which reduces evaluation noise and gives a more trustworthy estimate.
Important: It improves evaluation, not the model itself.
⚠️ What People Often Miss
🚫 Do NOT use K-Fold as your final test. Keep a separate test set
⚖️ Use Stratified K-Fold for imbalanced classification.
⏳ Do NOT use standard K-Fold for time series.
📊 K = 5 or 10 is usually enough.
✅ In short K-Fold is just:
A smart way to reuse limited data to simulate multiple real-world tests.
No magic. Just careful evaluation. | 7 155 |
| 6 |  📌 A comprehensive masterclass on Claude Code is available via this repository: https://github.com/luongnv89/claude-howto.
This resource provides a detailed visual and practical guide for one of the most powerful tools for developers. The repository includes:
• Step-by-step learning paths covering basic commands (/init, /plan) to advanced features such as MCP, hooks, and agents, achievable in approximately 11–13 hours. 📚
• An extensive library of custom commands designed for real-world tasks.
• Ready-made memory templates for both individual and team workflows.
• Instructions and scripts for:
- Automated code review.
- Style and standards compliance checks.
- API documentation generation.
• Automation cycles enabling autonomous operation of Claude without direct user intervention. ⚙️
• Integration with external tools, including GitHub and various APIs, presented with step-by-step guidance.
• Diagrams and charts to facilitate understanding, suitable for beginners. 📊
• Examples for configuring highly specialized sub-agents.
• Dedicated learning scripts, such as tools for generating educational books and materials to master specific topics efficiently.
Access the full guide here: https://github.com/luongnv89/claude-howto | 8 235 |
| 7 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 635 |
| 8 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 272 |
| 9 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 182 |
| 10 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 261 |
| 11 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 170 |
| 12 | 📱Artificial intelligence
📱Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations | 8 242 |
| 13 |  🔅 Deep Learning with TensorFlow: Insights and Innovations
📝 Explore the evolving world of deep learning with TensorFlow, including the basics of generative AI, with practical, hands-on examples.
🌐 Author: Isil Berkun
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 3h 6m
📋 Topics: TensorFlow, Deep Learning, Artificial Intelligence
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 8 367 |
| 14 |  🧠 The World of AI | 10 525 |
| 15 |  +4n8n roadmap | 12 136 |
| 16 |  +5100 AI ML projects for all levels | 11 481 |
| 17 |  +5100 AI ML projects for all levels | 11 152 |
| 18 | 📱Artificial intelligence
📱A Content Marketer's Guide to Responsible AI | 8 637 |
| 19 |  🔅 A Content Marketer's Guide to Responsible AI
📝 Learn to use AI responsibly in content marketing, balancing personalization, privacy, and ethical AI practices.
🌐 Author: Lauren Diethelm
🔰 Level: General
⏰ Duration: 23m
📋 Topics: Content Marketing, Artificial Intelligence for Business
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 7 906 |
| 20 |  +1AI Agents vs Agentic AI... what’s the actual difference?
There are 3 types of AI workflows worth knowing and each performs a different task. If you don’t understand these you’re probably falling behind.
Non-Agentic AI:
Basic prompt-response AI with no memory/reasoning.
They’re fast, cheap, and universally accessible, requires no technical build or integration and great for clear, one-off tasks.
Agentic AI:
Self-managing AI system that can plan and execute.
Great for handling complex, changing projects. They can integrate with tools and databases and produce more reliable outcomes.
AI Agent:
A single-task AI worker designed to automate one task.
Automates repetitive, time-consuming tasks, quick setup and cost-efficient and easy to test and refine within roles
In short:
AI Agents = Single-task automation
Agentic AI = Multi-step problem solving | 8 899 |
