uk
Feedback
AI and Machine Learning

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 94 001 підписників, посідаючи 1 568 місце в категорії Освіта та 3 028 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 94 001 підписників.

За останніми даними від 23 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 993, а за останні 24 години на 92, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.92%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.62% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 7 435 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 526 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 24 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.

94 001
Підписники
+9224 години
+1097 днів
+99330 день
Архів дописів
🚀 TrajectoryCrafter (Moving-Camera Diffusion) is a new tool from Tencent that offers a new approach to redirecting camera trajectories in monochrome videos. How the model works: 🌟 Initialization : starts with an existing camera trajectory or even pure noise. This sets the initial state that the model will gradually improve. The model uses two types of input data simultaneously: rendered point clouds (3D representations of scenes) and source videos. 🌟 Diffusion process: The model learns to “clean up” random noise step by step, turning it into a sequence of trajectories. At each step, iterative refinement occurs — the model predicts what a more realistic trajectory should look like, based on given conditions (e.g., smoothness of motion, and consistency of the scene). Instead of using only videos taken from different angles, the authors created a training set by combining extensive monocular videos (with a regular camera) with limited but high-quality multi-view videos. This strategy is achieved using what is called “double reprojection”, which helps the model better adapt to different scenes. 🌟 Generating the final trajectory: After a series of iterations, when the noise is removed, a new camera trajectory is generated that meets the given conditions and has high quality visual dynamics. Installation : git clone --recursive https://github.com/TrajectoryCrafter/TrajectoryCrafter.git cd TrajectoryCrafter 🖥 Github 🟡 Article 🟡 Project 🟡 Demo 🟡 Video

📱Artificial intelligence 📱AI Projects with Python, TensorFlow, and NLTK

🔅 AI Projects with Python, TensorFlow, and NLTK 📝 Supercharge your technical know-how and start building AI projects using
🔅 AI Projects with Python, TensorFlow, and NLTK 📝 Supercharge your technical know-how and start building AI projects using Python, TensorFlow, and NLTK. 🌐 Author: Dhhyey Desai 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 24m 📋 Topics: TensorFlow, Artificial Intelligence, NLTK 🔗 Join Artificial intelligence for more courses

💡 20 Concepts In LLMs
💡 20 Concepts In LLMs

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 Web Development -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 221k| 🔰 Linkedin Learning 139k| 🔰 Udemy Premium 134k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 118k| 🔰 Python 3 100k| 🔰 JavaScript Training 089k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 068k| 🔰 Data Analysis and Databases 068k| 🔰 Artificial Intelligence 064k| 🔰 React and NextJs -◦-◦--◦- 062k| 🔰 Linux and DevOps 049k| 🔰 100 Days of Python 048k| 🔰 OpenAI Mastery -◦-◦--◦- 047k| 🔰 Business and Finance 045k| 🔰 Best Telegram Channels 041k| 🔰 Udemy Learning -◦-◦--◦- 040k| 🔰 Zero to Mastery 040k| 🔰 Mobile Apps 036k| 🔰 Linkedin Learning Courses -◦-◦--◦- 035k| 🔰 Codedamn Courses 034k| 🔰 React 101 031k| 🔰 Crypto Tutorials -◦-◦--◦- 030k| 🔰 Coding Interview 025k| 🔰 Telegram's Shorts 022k| 🔰 Linux Training -◦-◦--◦- 022k| 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

🔆 Random Forest explained
+5
🔆 Random Forest explained

📱Artificial intelligence 📱Advanced LLMs with Retrieval Augmented Generation (RAG): Practical Projects for AI Applications

🔅 Advanced LLMs with Retrieval Augmented Generation (RAG): Practical Projects for AI Applications 📝 Discover the core conce
🔅 Advanced LLMs with Retrieval Augmented Generation (RAG): Practical Projects for AI Applications 📝 Discover the core concepts of successful AI applications using LLMs to achieve high levels of performance and accuracy. 🌐 Author: Guy Ernest 🔰 Level: Advanced ⏰ Duration: 1h 47m 📋 Topics: Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Artificial Intelligence 🔗 Join Artificial intelligence for more courses

🔗 Master AI in 2026
🔗 Master AI in 2026

💡 9 AI Skills to Master in 2026 It’s the infrastructure behind how smart businesses run today. The gap between users and exp
💡 9 AI Skills to Master in 2026 It’s the infrastructure behind how smart businesses run today. The gap between users and experts is closing fast. But the gap between curiosity and capability is getting wider. The difference comes down to skill, not just tools. These are the nine that matter most in 2026. Each one compounds the rest and turns AI from novelty into leverage. 1⃣ Prompt Engineering to ask better questions and get sharper answers 🔢 AI Workflow Automation to connect apps and remove repetitive work 🔢 AI Agents to build systems that act without human input 🔢 Retrieval-Augmented Generation (RAG) to give models access to your own data 🔢 Fine-Tuning and Custom GPTs to train models for your goals and tone 🔢 Multimodal AI to mix text, image, and audio in one workflow 🔢 AI Video Generation to turn ideas into content without editing tools 🔢 AI Tool Stacking to link platforms into a single automated system 🔢 LLM Evaluation and Management to measure accuracy, cost, and performance

💡 13 Practical Steps For Creating an AI Agent
💡 13 Practical Steps For Creating an AI Agent

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 Web Development -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 221k| 🔰 Linkedin Learning 139k| 🔰 Udemy Premium 134k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 118k| 🔰 Python 3 100k| 🔰 JavaScript Training 089k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 068k| 🔰 Artificial Intelligence 068k| 🔰 Data Analysis and Databases 064k| 🔰 React and NextJs -◦-◦--◦- 061k| 🔰 Linux and DevOps 049k| 🔰 100 Days of Python 048k| 🔰 OpenAI Mastery -◦-◦--◦- 047k| 🔰 Business and Finance 045k| 🔰 Best Telegram Channels 040k| 🔰 Udemy Learning -◦-◦--◦- 040k| 🔰 Zero to Mastery 040k| 🔰 Mobile Apps 035k| 🔰 Linkedin Learning Courses -◦-◦--◦- 035k| 🔰 Codedamn Courses 034k| 🔰 React 101 031k| 🔰 Crypto Tutorials -◦-◦--◦- 030k| 🔰 Coding Interview 025k| 🔰 Telegram's Shorts 022k| 🔰 Linux Training -◦-◦--◦- 022k| 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

📱Artificial intelligence 📱Natural Language Processing (NLP) on Amazon Bedrock

🔅 Natural Language Processing (NLP) on Amazon Bedrock 📝 This course addresses natural language AI tasks using Bedrock's LLM
🔅 Natural Language Processing (NLP) on Amazon Bedrock 📝 This course addresses natural language AI tasks using Bedrock's LLMs, Amazon Q capabilities, and SageMaker NLP models. 🌐 Author: Noah Gift 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 56m 📋 Topics: Amazon Bedrock, Large Language Models, Natural Language Processing 🔗 Join Artificial intelligence for more courses

💡 The AI Universe This visual guide clearly illustrates the different layers and concepts within Artificial Intelligence, Ma
💡 The AI Universe This visual guide clearly illustrates the different layers and concepts within Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI.

Telegram: Launch @argo Ever wondered how to find all kinds of Telegram gems in seconds? TryArgo Search 🔍: one resource, endl
+1
Telegram: Launch @argo Ever wondered how to find all kinds of Telegram gems in seconds? TryArgo Search 🔍: one resource, endless channels, trending groups, fresh news, music, movies — all at your fingertips. What will you discover today? 🚀 👉 Explore now!!

🔗 7 Advanced Retriever Architecture
🔗 7 Advanced Retriever Architecture

🔗 Machine Learning Cheat Sheet
🔗 Machine Learning Cheat Sheet

📱Artificial intelligence 📱Everyday AI Concepts

🔅 Everyday AI Concepts 📝 Learn key artificial intelligence concepts and discover how AI can benefit your team, organization
🔅 Everyday AI Concepts 📝 Learn key artificial intelligence concepts and discover how AI can benefit your team, organization, products, and services. 🌐 Author: Doug Rose 🔰 Level: General ⏰ Duration: 49m 📋 Topics: Artificial Intelligence for Business 🔗 Join Artificial intelligence for more courses