Artificial Intelligence

Відкрити в Telegram

🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM

Сітка:Zero To Mastery Індія4 412 Технології та додатки1 756...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Artificial Intelligence

Канал Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 71 979 підписників, посідаючи 1 756 місце в категорії Технології та додатки та 4 412 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 71 979 підписників.

За останніми даними від 05 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -264, а за останні 24 години на -19, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.33%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.99% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 281 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 432 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, linkedin, linux, udemy, 040k|.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 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 Технології та додатки.

71 979

Підписники

-1924 години

+317 днів

-26430 днів

5 281

Перегляди допису

~ 1 43224 години

~ 1 81448 годин

7.33%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Триває завантаження даних...

Схожі канали

143.7K

Zero To Mastery

69.6K

Hacking Python Course Coding

51.3K

The Bug Bounty Hunter

31.4K

FREE Courses | Udemy FREE

27.1K

Pentesting News

Більше каналів

Хмара тегів

Вхідні та вихідні згадування

---

Залучення підписників

жовтень '26жовт '26

жовтень '26

+155

в 17 каналах

вересень '26

+211

в 18 каналах

Get PRO

серпень '26

+576

в 1 каналах

Get PRO

липень '26

+1 193

в 17 каналах

Get PRO

червень '26

+950

в 0 каналах

Get PRO

травень '26

+1 050

в 3 каналах

Get PRO

квітень '26

+654

в 19 каналах

Get PRO

березень '26

+353

в 19 каналах

Get PRO

лютий '26

+513

в 17 каналах

Get PRO

січень '26

+646

в 18 каналах

Get PRO

грудень '25

+1 002

в 20 каналах

Get PRO

листопад '25

+929

в 19 каналах

Get PRO

жовтень '25

+868

в 18 каналах

Get PRO

вересень '25

+1 098

в 18 каналах

Get PRO

серпень '25

+991

в 20 каналах

Get PRO

липень '25

+419

в 22 каналах

Get PRO

червень '25

+152

в 18 каналах

Get PRO

травень '25

+450

в 20 каналах

Get PRO

квітень '25

+267

в 18 каналах

Get PRO

березень '25

+799

в 19 каналах

Get PRO

лютий '25

+927

в 19 каналах

Get PRO

січень '25

+1 299

в 7 каналах

Get PRO

грудень '24

+1 905

в 0 каналах

Get PRO

листопад '24

+3 854

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '24

+2 078

в 23 каналах

Get PRO

вересень '24

+1 544

в 23 каналах

Get PRO

серпень '24

+2 362

в 27 каналах

Get PRO

липень '24

+2 654

в 22 каналах

Get PRO

червень '24

+5 747

в 29 каналах

Get PRO

травень '24

+6 469

в 21 каналах

Get PRO

квітень '24

+2 348

в 2 каналах

Get PRO

березень '24

+3 570

в 3 каналах

Get PRO

лютий '24

+1 385

в 2 каналах

Get PRO

січень '24

+1 067

в 0 каналах

Get PRO

грудень '23

+1 035

в 1 каналах

Get PRO

листопад '23

+1 072

в 3 каналах

Get PRO

жовтень '23

+1 339

в 4 каналах

Get PRO

вересень '23

+1 488

в 0 каналах

Get PRO

серпень '23

+2 201

в 0 каналах

Get PRO

липень '23

+2 059

в 0 каналах

Get PRO

червень '23

+2 152

в 0 каналах

Get PRO

травень '23

+1 847

в 0 каналах

Get PRO

квітень '23

+1 426

в 0 каналах

Get PRO

березень '23

+1 794

в 0 каналах

Get PRO

лютий '23

+1 598

в 0 каналах

Get PRO

січень '23

+1 662

в 0 каналах

Get PRO

грудень '22

+1 661

в 0 каналах

Get PRO

листопад '22

+1 653

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '22

+480

в 0 каналах

Get PRO

вересень '22

+688

в 0 каналах

Get PRO

серпень '22

+658

в 0 каналах

Get PRO

липень '22

+627

в 0 каналах

Get PRO

червень '22

+494

в 0 каналах

Get PRO

травень '22

+544

в 0 каналах

Get PRO

квітень '22

+309

в 0 каналах

Get PRO

березень '22

+560

в 0 каналах

Get PRO

лютий '22

+507

в 0 каналах

Get PRO

січень '22

+273

в 0 каналах

Get PRO

грудень '21

+200

в 0 каналах

Get PRO

листопад '21

+139

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '21

+128

в 0 каналах

Get PRO

вересень '21

+122

в 0 каналах

Get PRO

серпень '21

+120

в 0 каналах

Get PRO

липень '21

+133

в 0 каналах

Get PRO

червень '21

+690

в 0 каналах

Дата	Залучення підписників	Згадування	Канали
06 жовтня	0
05 жовтня	0
04 жовтня	0
03 жовтня	+91
02 жовтня	+64
01 жовтня	0

Дописи каналу

Normalization vs Standardization: Why They’re Not the Same People treat these two as interchangeable. they’re not. 👉 Normalization (Min-Max scaling): Compresses values to 0–1. Useful when magnitude matters (pixel values, distances). 👉 Standardization (Z-score): Centers data around mean=0, std=1. Useful when distribution shape matters (linear/logistic regression, PCA). 🔑 Key idea: Normalization preserves relative proportions. Standardization preserves statistical structure. Pick the wrong one, and your model’s geometry becomes distorted.

2	🔅 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!	1 121
3	The Real Reason PCA Works: Variance as Signal Students memorize PCA as “dimensionality reduction.” But the deeper insight is: PCA assumes variance = information. If a direction in the data has high variance, PCA considers it meaningful. If variance is small, PCA considers it noise. This is not always true in real systems. PCA fails when: ➖important signals have low variance ➖noise has high variance ➖relationships are nonlinear That’s why modern methods (autoencoders, UMAP, t-SNE) outperform PCA on many datasets.	3 088
4	📢 Advertising in this channel You can place an ad via Telega․io. It takes just a few minutes. Formats and current rates: View details	1 757
5	💰 AI Terms You Must Know	3 915
6	📦 Exercise Files	5 467
7	📱Machine Learning 📱Learning Arduino: Foundations	5 332
8	🔅 Learning Arduino: Foundations 📝 Bring your ideas to life with Arduino. Learn about the basic features and capabilities of an Arduino board, and discover how to start programming your own projects. 🌐 Author: Zara Khalil 🔰 Level: Beginner ⏰ Duration: 1h 6m 📋 Topics: Arduino 🔗 Join Machine Learning for more courses	5 085
9	🚀 Here’s your step-by-step guide! From simple coding to hands-on projects and expert topics.	5 193
10	+8 🖥 Machine Learning Project Ideas	6 466
11	🔅 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 050k\| 🔰 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 025k\| 🔰 Agentic AI Coding 024k\| 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!	1 204
12	🔗 Machine Learning Life Cycle Explained	6 043
13	📱Machine Learning 📱Artificial Intelligence Foundations: Getting Started with Intelligent Systems	6 530
14	🔅 Artificial Intelligence Foundations: Getting Started with Intelligent Systems 📝 Demystify AI for software engineers—build the conceptual vocabulary to understand machine learning paradigms, evaluate AI systems, and make informed implementation decisions. 🌐 Author: Laurence Moroney 🔰 Level: Beginner ⏰ Duration: 1h 25m 📋 Topics: AI Literacy, Generative AI, Machine Learning 🔗 Join Machine Learning for more courses	6 640
15	💰 Building The Machine Learning Model	6 073
16	Machine Learning Hyper-parameters	6 564
17	📦 Exercise Files	7 671
18	📱Machine Learning 📱Deep Learning: Getting Started	7 276
19	🔅 Deep Learning: Getting Started 📝 Learn the basics of deep learning and get up and running with this technology. 🌐 Author: Kumaran Ponnambalam 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 13m 📋 Topics: Deep Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence 🔗 Join Machine Learning for more courses	6 671
20	🔗 Top 9 Machine Learning Algorithms	6 894

Переглянути всі дописи