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

Індія3 005 Освіта1 547...

📈 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 94 077 підписників, посідаючи 1 547 місце в категорії Освіта та 3 005 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 94 077 підписників.

За останніми даними від 26 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 965, а за останні 24 години на 37, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.79%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.34% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 6 384 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 203 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
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 27 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 Освіта.

94 077

Підписники

+3724 години

+2267 днів

+96530 день

6 384

Перегляди допису

~ 2 20324 години

~ 2 91648 годин

6.79%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

94 084

09 - LLMs Intuition

94 084

08 - A3C Implementation - Part 04

94 084

08 - A3C Implementation - Part 03

94 084

08 - A3C Implementation - Part 02

94 084

08 - A3C Implementation - Part 01

94 084

07 - A3C Intuition

94 084

06 - Deep Convolutional QLearning Implementation - Part 02

94 084

06 - Deep Convolutional QLearning Implementation - Part 01

94 084

05 - Deep Convolutional QLearning Intuition

94 084

04 - Deep QLearning Implementation - Part 03

94 084

04 - Deep QLearning Implementation - Part 02

94 084

04 - Deep QLearning Implementation - Part 01

94 084

03 - Deep QLearning Intuition

94 084

02 - QLearning Intuition

94 084

01 - Welcome to the course

94 084

🔰 Artificial Intelligence A-Z 2025: Build 7 AI + LLM & ChatGPT 🌟 4.4 - 43970 votes 💰 Original Price: $89.99

📖 Combine the power of Data Science, Machine Learning and Deep Learning to create powerful AI for Real-World applications!

🔊 Taught By: Hadelin de Ponteves, Kirill Eremenko 📤 Download Full Course 📤 Download All Courses

94 084

🔅 How To Start A Business Using Only AI Unlock Your Entrepreneurial Potential with AI!

Ever dreamed of starting a business but felt overwhelmed by the complexity? AI is here to revolutionize the way we work! In this video, we'll guide you through the exciting process of launching your own venture using artificial intelligence.

94 084

120+ Tutorials more than 65+ hours – From beginner to advanced AI concepts. Hands-On Coding – Real projects with step-by-step guidance. Advanced Topics – RAG, agents, multi-agent systems, and more. Regular Updates – Stay ahead with fresh, evolving content. Subscribe Now – Master AI and build cutting-edge applications! 🚀 Don’t miss this chance to tap into the full potential of Generative AI. Subscribe Now Here and join a growing community of professionals and enthusiasts ready to shape the future of technology—starting with these tutorials. Whether you’re chasing a career in AI or just love exploring innovations, this playlist is the key to unlocking tomorrow’s possibilities today. PLAYLIST: Link GITHUB: Link

94 084

Understanding Generative AI: It's Not AGI What is Generative AI? Generative AI refers to algorithms designed to generate new content — from text to images — based on patterns learned from a dataset. Technologies like GPT-4 and DALL-E are popular examples, extensively used for tasks ranging from writing articles to designing graphics. How Does Generative AI Work? 1 Training: Generative AI models are trained on large datasets, learning the structure, style, and intricacies of the data without human intervention. 2 Pattern Recognition: Through training, these models recognize patterns and correlations in the data, enabling them to predict and generate similar outputs. 3 Output Generation: When provided with a prompt, generative AI uses its training to produce content that aligns with what it has learned, attempting to mimic the input style or respond to the query coherently. Generative AI vs. AGI: • Specialization: Generative AI excels in specific tasks it's trained for but lacks the ability to perform beyond its training. • No Consciousness or Understanding: Unlike AGI, generative AI does not possess consciousness, understanding, or reasoning. It doesn't "think" like humans; it merely processes data based on pre-defined mathematical and probabilistic models. • Task-Specific: Generative AI operates within the confines of its programming and training, contrasting with AGI's potential to perform any intellectual task that a human can. Why It Matters: Understanding the capabilities and limitations of generative AI helps set realistic expectations for its applications. It's a powerful tool for specific tasks but is far from the sci-fi notion of an all-knowing, all-purpose AI. Generative AI is nowhere near AGI, it even works on different principles. It basically is an average function for non-numerical data. It can create an average text or an average picture from all the texts and pictures it has seen.

94 084

Machine Learning Roadmap 👆