نظریه یادگیری محاسباتی

نظریه یادگیری محاسباتی شاخه‌ای از ریاضیات و علوم رایانه است که به ارزیابی کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌پردازد. این نظریه عموماً به تحلیل الگوریتم‌های یادگیری با نظارت می‌پردازد و سعی می‌کند کران‌هایی برای کارایی یک الگوریتم در داده دیده‌نشده با استفاده از اطلاعات کارایی آن الگوریتم در داده در دسترس و پیچیدگی الگوریتم بیابد. بعد وی‌سی و یادگیری صحیح احتمالی تخمینی مثال‌هایی از نظریه یادگیری محاسباتی هستند که به ترتیب به اختراع الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبانی و بوستینگ انجامیدند. این نظریه به تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های یادگیری نیز می‌پردازد. این درس به کمک آقای امید اعتصامی مدرس IPM و فارغ‌التحصیل دانشگاه برکلی تدریس شده است.
دوره نظریه یادگیری محاسباتی دوره‌ای با امتیاز نهایی 4.8 می‌باشد و توسط دوره بین که موتور جستجوی بهترین دوره‌ های آموزشی می‌باشد، تحلیل، بررسی و امتیازدهی شده است. مدت زمان این دوره 27 ساعت و 9 دقیقه می‌باشد که در مکتب خونه توسط محمد هادی فروغمند مدرس این دوره ارائه شده است. قابل توجه است که این دوره مدرک دارد و دوره مذکور رایگان می‌باشد.
همچنین می‌توانید با کلیک بر روی دکمه شروع یادگیری به آموزشگاه ارائه‌دهنده متصل شوید و دوره نظریه یادگیری محاسباتی را تهیه نمایید.
علاوه بر این، شما عزیزان می‌توانید همه دوره‌های مدرسه و دانشگاه سراسر اینترنت را در صفحه مدرسه و دانشگاه در دوره‌بین مشاهده، مقایسه و بهترین دوره از نظر کیفیت و قیمت را به آسانی انتخاب نمایید.