دوره‌های آموزشی تخصصی

یادگیری ماشین بدون درک درست آمار و احتمال، بیشتر به استفاده از ابزارها شباهت دارد تا فهم واقعی مدل‌ها. بسیاری از مفاهیم کلیدی مانند توابع هزینه، رگرسیون، طبقه‌بندی، شبکه‌های عصبی، ارزیابی مدل‌ها و حتی الگوریتم‌های یادگیری، ریشه‌ای کاملاً آماری دارند.

یادگیری فدرال، یک شاخه نوظهور و کاربردی در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین به صورت غیرمتمرکز و بدون نیاز به انتقال داده‌ها به یک سرور مرکزی را فراهم می‌کند. در این روش، داده‌ها روی دستگاه‌های محلی (کلاینت‌ها) باقی می‌مانند و تنها پارامترهای مدل، برای به‌روزر

دوره‌ی بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین فرصتی برای متخصصان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین است که می‌خواهند فراتر از دانش پایه‌ای قدم بردارند و مدل‌های خود را به سطحی بی‌نظیر از دقت و کارایی برسانند.