uk
Feedback
Artificial Intelligence

Artificial Intelligence

Відкрити в Telegram

📈 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 72 043 підписників, посідаючи 1 737 місце в категорії Технології та додатки та 4 348 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 72 043 підписників.

За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -334, а за останні 24 години на -14, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.56%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.14% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 450 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 544 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
  • 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 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 Технології та додатки.

72 043
Підписники
-1424 години
-1587 днів
-33430 днів
Архів дописів
Machine Learning Hyper-parameters
Machine Learning Hyper-parameters

📦 Exercise Files

📱Machine Learning 📱Deep Learning: Getting Started

🔅 Deep Learning: Getting Started 📝 Learn the basics of deep learning and get up and running with this technology. 🌐 Author
🔅 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

🔗 Top 9 Machine Learning Algorithms
🔗 Top 9 Machine Learning Algorithms

⭐️ Mayday (2026) 📅 Release Date: September 04, 2026
When a U.S. Navy pilot on a top-secret mission during the Cold War gets trapped behind enemy lines, his only chance at survival is to form an alliance with an eccentric ex-KGB agent.
🔒 VIP Exclusive This documentary is only visible to vip members. 🔗 Subscribe first: VIP Channel 🔗 Then view content: Link For more information go to: The Premium Vault

Overview of Machine Learning
Overview of Machine Learning

📱Machine Learning 📱Machine Learning Foundations: Linear Algebra

🔅 Machine Learning Foundations: Linear Algebra 📝 Explore the fundamentals of linear algebra, the mathematical foundation of
🔅 Machine Learning Foundations: Linear Algebra 📝 Explore the fundamentals of linear algebra, the mathematical foundation of machine learning algorithms. 🌐 Author: Terezija Semenski 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 21m 📋 Topics: Linear Algebra, Machine Learning, Artificial Intelligence 🔗 Join Machine Learning for more courses

📊 Scikit-learn is your go-to Python library for building machine learning models — fast, flexible, and beginner-friendly! Wh
+4
📊 Scikit-learn is your go-to Python library for building machine learning models — fast, flexible, and beginner-friendly! Whether you're tackling classification, regression, clustering, or dimensionality reduction, it has all the tools you need. 💡 Built on NumPy, SciPy, and matplotlib, it makes tasks like model training, cross-validation, and evaluation super smooth.

Scikit-learn
+3
Scikit-learn

🤝 Machine Learning Roadmap for you! 🚀 Save this post and start your journey today! 💻✨ ✅ Basics of R and Python 🧮 Learn Ma
🤝 Machine Learning Roadmap for you! 🚀 Save this post and start your journey today! 💻✨ ✅ Basics of R and Python 🧮 Learn Math & Stats Concepts 🤖 Grasp ML Concepts 🦾 Master essential libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib ⚙️Learn evaluation metrics like precision, recall, F1, and cross-validation techniques. 💪Explore deep learning, NLP, reinforcement learning, CNNs, RNNs 📊 Work on Kaggle and GitHub to tackle real-world machine learning problems 👥 Focus on Collaboration 👩‍💻Stay updated with courses and follow ML experts to keep learning and growing

🤝 Confusion matrix
+3
🤝 Confusion matrix

📱Machine Learning 📱Execute and Evaluate Hugging Face AI Models

🔅 Execute and Evaluate Hugging Face AI Models 📝 Discover essential, in-demand skills for leveraging pretrained models. Lear
🔅 Execute and Evaluate Hugging Face AI Models 📝 Discover essential, in-demand skills for leveraging pretrained models. Learn how to select, implement, and evaluate models using the machine learning platform Hugging Face. 🌐 Author: Kendall Ruber 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 18m 📋 Topics: Generative AI, Machine Learning, Artificial Intelligence 🔗 Join Machine Learning for more courses

💡 Your Gateway to Exclusive Content 🔐 What is The Premium Vault? We are a private Telegram channel dedicated to delivering
💡 Your Gateway to Exclusive Content 🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside? 1⃣ Tutorials, and resources across various premium sites 🔢 Movies, TV Shows and Documentaries 🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ 🚫 What You Won't Find Here: No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers. 🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4

Machine Learning cheat sheet
+5
Machine Learning cheat sheet

Top 10 Python Libraries for AI & ML
+9
Top 10 Python Libraries for AI & ML

🔍 Let’s decode the regression game! Linear Regression might sound simple, but there's a whole world behind that straight lin
🔍 Let’s decode the regression game! Linear Regression might sound simple, but there's a whole world behind that straight line. 😉 Here are 7 powerful types of regression every data scientist should have in their toolkit: 📈 Simple Linear – One feature, one prediction line. Perfect for basic trend analysis. 📊 Multiple Linear – Multiple predictors, more accuracy. Great for real-world complexity. 🧮 Polynomial – When life (or data) isn't linear, curve it up! 🎯 Logistic – Wait... it’s for classification? Yes! Regression in name, classifier at heart. 🌀 Non-linear – Because not all relationships are straight forward. 📉 Ridge – Tackles multicollinearity with L2 regularization. ⚖️ Lasso – Feature selection king, thanks to L1 regularization. 🧠 Each model solves different data dilemmas — pick smart, experiment often!

📱Machine Learning 📱A Hands-On Introduction to Hugging Face for Developers