وب‌سایت جیسون براونلی، یکی از شناخته‌شده‌ترین منابع آموزشی گام‌به‌گام یادگیری ماشین.

پلی میان تحقیقات علمی و کدهای عملی در یادگیری ماشین

کتابخانه محبوب و انعطاف‌پذیر فریم‌ورک یادگیری عمیق توسعه‌یافته توسط Meta (Facebook).PyTorch یکی از فریم‌ورک‌های محبوب و متن‌باز حوزه یادگیری ماشین

پلتفرم رسمی گوگل برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی. .

زیرساخت جهانی داده‌های تحقیقاتی و منابع باز برای تحلیل داده

پایگاه داده شامل صدها دیتاست آماده جهت تحلیل آماری، رگرسیون و طبقه‌بندی

افتخار این را داشتم که در پاییز 1404، دوره «داده‌کاوی مالی» را با همراهی تیم پشتیبانی فوق‌العاده، در مؤسسه آموزش عالی فن‌آوران حکیم، ویژه دانشجویان دوره DBA مالی (با رویکرد مدیریت ریسک و سرمایه‌گذاری) ارائه دهم که با موفقیت به پایان رسید.

فناوری اطلاعات در دنیای امروز، یکی از ارکان اصلی پایداری و مزیت رقابتی سازمان‌ها به‌شمار می‌رود و به عنوان شریان حیاتی داده ها و ارتباطات شناخته می شود. داده‌ها، سامانه‌های دیجیتال و شبکه‌های ارتباطی به‌عنوان رگهای حیاتی سازمان عمل می‌کنند. از همین رو، مدیریت فناوری اطلاعات باید همواره در سه بُعد زمانی «عادی»، «بحران» و « بازسازی» برنامه‌ریزی داشته باشد تا....

کتاب Pattern Recognition and Machine Learning یکی از شناخته‌شده‌ترین و معتبرترین منابع حوزه یادگیری ماشین محسوب می‌شود. این کتاب که توسط کریستوفر بیشاپ نوشته شده، سال‌هاست به‌عنوان مرجع استاندارد در دانشگاه‌های معتبر جهان برای تدریس یادگیری ماشین، مدل‌های احتمالاتی و تشخیص الگو مورد استفاده قرار می‌گیرد. تمرکز این کتاب بر رویکرد احتمالاتی (Probabilistic Approach) است؛ رویکردی که پایه بسیاری از الگوریتم‌های مدرن هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.

در چند سال اخیر، سرعت تغییرات در کسب‌وکارهای ایرانی به‌قدری بالا رفته که دیگر هیچ تصمیمی بدون پشتوانه داده قابل اتکا نیست.این واقعیت باعث شده ابزارها و رویکردهای داده‌محور برای مدیران، تحلیلگران و حتی واحدهای عملیاتی به یک «نیاز اصلی» تبدیل شوند.در همین نقطه است که کتاب Data Mining for Business Analytics نوشته Shmueli و همکارانش، مثل یک راهنمای عملی وارد میدان می‌شود؛ نه به‌عنوان یک کتاب دانشگاهی خشک، بلکه به‌عنوان یک جعبه‌ابزار واقعی برای تحلیل کسب‌وکار.آنچه این کتاب را متفاوت می‌کند، سادگی بیش از حد یا پیچیدگی خیره‌کننده نیست؛بلکه این است که درست همان چیزهایی را توضیح می‌دهد که در پروژه‌های واقعی با آن روبه‌رو می‌شویم: از آماده‌سازی داده تا ساخت مدل و مهم‌تر از همه، تفسیر خروجی برای تصمیم‌گیران.