Canale attivo: 28 post nell'indice in 30 giorni, copertura ≈1,9% del pubblico, il pubblico è stabile, citato da 5 community in 30 giorni.
41.853iscritti?±0 in un giorno · ±0 in una settimana · +327 in un mese
Iscritti dall'ultima scansione della community. La crescita è la differenza rispetto alle misurazioni giornaliere raccolte dal 29.09.2026. Come calcoliamo →
805copertura media dei post?
Visualizzazioni medie di un post del canale in 30 giorni, contando i post per i quali Telegram mostra le visualizzazioni. Come calcoliamo →
1.9%ER — copertura rispetto agli iscritti?
ER = copertura media dei post ÷ iscritti × 100%. Canali con oltre 100 iscritti e almeno 3 post in 30 giorni. Come calcoliamo →
28post in 30 giorni?
Post del canale nell'indice di ricerca negli ultimi 30 giorni. I post pubblicati a nome del canale non sono indicizzati: qui ci sono quelli firmati da un autore. Come calcoliamo →
5community che l'hanno citata in 30 giorni?18 in totale
Quante altre community hanno inoltrato i suoi post in 30 giorni; sotto — in totale. Gli inoltri a se stessi non sono conteggiati. Come calcoliamo →
#68 066posizione nel catalogo?#4 601 nella categoria · #5 711 nella lingua
Posizione per punteggio complessivo: iscritti, attività, copertura e citazioni. Sotto — posizione nella sua categoria e lingua. Come calcoliamo →
Altri indicatori · 4
309inoltri dei post in 30 giorni?
Quante volte i post del canale sono stati inoltrati in 30 giorni, secondo il contatore di Telegram. Come calcoliamo →
33reazioni in 30 giorni?
Reazioni ai post della community in 30 giorni. Come calcoliamo →
3.850post nell'indice?6.313 totale su Telegram
I post della community nel nostro indice in tutta la sua storia; sotto — il numero dell'ultimo messaggio su Telegram. Come calcoliamo →
2023-05-06primo post?
Data del post più vecchio della community nell'indice. Come calcoliamo →
🤖 Intelligenza artificiale › Machine learning e ricerca🧩 Raccolte di contenuti👨💻 Programmazione🎓 Materiali di studioEnglishIstruzione · canali in ingleseCanali Telegram
Pubblico
Iscritti 41.853
storico dal 2026-09-29
2026-09-292026-10-30
07 giorni
+32730 giorni
Controllo del pubblicocome controlliamo
Fiducia altasu 100 · confronto con 9.430 canali simili
⚠️Copertura del postdi solito nei canali di questa fascia (10–50 mila): 12,4%1,9 %
✅Inoltri ogni 1.000 visualizzazionidi solito 3,313,7
✅Variazione delle visualizzazioni dei postdi solito 0,24; visualizzazioni troppo uniformi sono un segno di crescita artificiale0,79
✅Citati negli ultimi 30 giornicommunity che hanno inoltrato post5
✅Crescita degli iscrittitra le misurazioni più recentisenza balzi
È il tuo canale? Mostra le statistiche agli inserzionistiUna riga per la descrizione o per un post pubblicitario e un badge per il tuo sito, con numeri aggiornati e un link a questa pagina.
Ottieni link e badge
Aggiungi la riga alla descrizione: accanto al nome comparirà il segno «✓ link del proprietario» sul sito, nel bot e nella mini app. Rileggiamo le descrizioni da soli; per verificare subito usa «Verifica il link» nel bot o nella mini app.
Per la descrizione su Telegram
HTML per un sito
Markdown — README e wiki
BBCode — forum
Attività
Post al giorno
max 9
2026-08-022026-10-30
Copertura media dei post per giorno
max 7.806
2026-08-022026-10-30
Quando pubblica (UTC, 90 giorni)
036912151821LuMaMeGiVeSaDo
Cosa pubblica (90 giorni)
Post migliori
Post migliori in 30 giorni
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🫡 PyTorch fundamentals and torch.nn;
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I post del canale che le altre community hanno inoltrato di più; il testo proviene dalle copie inoltrate.
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🫡 1200+ machine learning tasks;
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🫡 Labs with real datasinoltrato da 2 community · 2026-10-13 08:08 UTCI found a great resource for interactive learning about machine learning and AI – VizLearn.
You can experiment with gradient descent, SVM, PCA, the Bayesian method, BPE tokenization, Q/K/V, KV-cache, quantization, and minoltrato da 2 community · 2026-10-04 11:51 UTCAgentic AI is the future.
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This collection includes:
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🫡 NLP and RNNs;
🫡 Reinforcement Learning;
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torch.compile
and ONNX;
🫡 Distributed Traiinoltrato da 2 community · 2026-10-09 08:24 UTC"Matrix Differential Calculus for Machine Learning and Beyond" is a free course of lecture materials from MIT, focusing on the mathematics of derivatives of vectors and matrices.
The materials cover gradients, Jacobiansinoltrato da 1 community · 2026-10-12 17:02 UTC
Mostra altri 3
Directions for the development of hardware for deep learning – a lecture by Bill Dally at Georgia Tech, 2024. youtu.be/gofI47kfD28 https://t.me/MachineLearning9inoltrato da 1 community · 2026-10-01 06:55 UTCPandas vs Polars — 14-section course cheatshee https://t.me/MachineLearning9inoltrato da 1 community · 2026-10-03 06:20 UTC100 Machine Learning Interview Questions and Answers 🤖 ✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk ⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2Ainoltrato da 1 community · 2026-10-07 07:19 UTCLegami con altre community
Citata da
Python Data Science Machine Learning44 inoltri · 22.782 membriMachine Learning with Python42 inoltri · 68.610 iscrittiAutonomy Tribe19 inoltri · 63 iscrittiData Analytics12 inoltri · 30.806 iscrittiPython - بايثون10 inoltri · 14.418 membriSabrina Wallace & PSInEnergist: Biofield PSI. Action & Investigation.7 inoltri · 2.312 membri
Cita
Machine Learning with Python109 inoltri · 68.610 iscrittiUdemy Free5 inoltri · 13.131 iscrittiAI & ML Papers3 inoltri · 34.315 iscrittiData Analytics3 inoltri · 30.806 iscrittiKaggle Data Hub3 inoltri · 29.343 iscrittiPython Courses & Resources2 inoltri · 51.297 iscritti
Inoltri tra community del catalogo; gli inoltri da persone non vengono mostrati.
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