uk
Feedback
Artificial Intelligence

Artificial Intelligence

Відкрити в Telegram

🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Artificial Intelligence

Канал Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 55 434 підписників, посідаючи 3 065 місце в категорії Освіта та 6 222 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 55 434 підписників.

За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 711, а за останні 24 години на 31, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.15%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.37% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 409 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 757 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 26.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, classification, layer, pattern, chatbot.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 02 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.

55 434
Підписники
+3124 години
+1677 днів
+71130 днів
Архів дописів
Machine and Deep Learning Using MATLAB.pdf50.39 MB

Machine Learning with Qlik Sense (2023).pdf13.76 MB

DL.pdf14.42 MB

+1
Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch (2020)

Cross Validation and Resampling
Cross Validation and Resampling

Python Machine Learning (2024).pdf9.93 MB

Machine_Learning_Engineering_with_Python_Manage_the_lifecycle_of.pdf22.24 MB

Hands-on ML Projects with OpenCV - 2023 #python #ml #en

Generative AI.pdf7.85 MB

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/machinelearning_deeplearning 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

+1
Python for AI 📌.pdf4.14 MB

You can have a look at these resources for learning prompt engineering: Free course with videos and interactive playground: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ Popular Prompt Engineering Techniques summarized: https://www.promptingguide.ai/ Examples for different use cases: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering These do not just apply to ChatGPT, they can be used with any open source LLM. If you want to try these out locally using your LLM of choice, have a look at this, it has the full-code on GitHub as well. https://awinml.github.io/llm-ggml-python/ Join for more: https://t.me/machinelearning_deeplearning ENJOY LEARNING 👍👍

Machine Learning with Decision Trees and Random Forests 📝.pdf1.79 MB

Deep Learning for Finance.pdf9.36 MB

This is how ML works
This is how ML works

Generative AI with Python and TensorFlow 2 Joseph Babcock, 2021

Natural Language Processing in the Real World.pdf25.62 MB

Python Programming Notes 📝

Advanced Python: Practical Database Examples.zip253.86 MB