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 493...

📈 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 95 477 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 95 477 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.

95 477

Підписники

+2424 години

+867 днів

+35630 днів

8 940

Перегляди допису

~ 2 28724 години

~ 3 00648 годин

9.36%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

95 477

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 svfr

2. Install PyTorch (for your CUDA)

pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2

3. Install dependencies

pip install -r requirements.txt

4. Download models

conda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xt

5. Start processing videos

python infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region

Where task_ids: * 0 — 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

95 477

📱Artificial intelligence 📱Responsible AI Framework for Your Enterprise AI Product

95 477

🔅 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

95 477

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

95 477

🔁 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.

95 477

📌 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

95 477