آموزش شبکه عصبی LSTM برای پیش بینی سری زمانی

880,000تومان

معرفی کوتاه آموزش، جهت مشاهده فیلم لطفا فیترشکن خود را روشن فرمایید. لینک یوتیوب

زمان آموزش: 4ساعت
جهت دریافت دروه در تلگرام واتس اپ و ایتا: 09155137038
آیدی تلگرام: t.me/hassan_saadatmand

توضیحات
نظرات (0)

معرفی دوره: آموزش شبکه عصبی LSTM برای پیش‌بینی سری زمانی در MATLAB

شبکه‌های عصبی LSTM (Long Short-Term Memory) یکی از ابزارهای پیشرفته در یادگیری عمیق هستند که برای پردازش داده‌های ترتیبی و سری‌های زمانی طراحی شده‌اند. در این دوره، شما با استفاده از MATLAB و شبکه‌های عصبی LSTM، روش‌های پیش‌بینی سری زمانی را برای داده‌های گذشته و آینده یاد خواهید گرفت. این آموزش، با رویکرد پروژه‌محور و استفاده از مثال‌های کاربردی، تمامی مراحل از آماده‌سازی داده‌ها تا پیاده‌سازی، آموزش، و ارزیابی مدل را پوشش می‌دهد.

هدف این دوره استفاده از LSTM برای پیش بینی سری زمانی، پیش بینی آینده.

Time Series Analysis using Long Short Term Memory (LSTM): Forecasting

مقدمه‌ای بر LSTM و کاربردها

LSTM چیست؟

LSTM یکی از انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) است که برای رفع مشکلات گرادیان ناپایدار و حفظ وابستگی‌های بلندمدت طراحی شده است.
این شبکه از گیت‌های ورودی، فراموشی و خروجی برای مدیریت اطلاعات در زمان استفاده می‌کند.

چرا از LSTM برای پیش‌بینی سری زمانی استفاده می‌کنیم؟

توانایی مدل‌سازی وابستگی‌های کوتاه‌مدت و بلندمدت.
حفظ اطلاعات حیاتی در طول زمان برای پیش‌بینی دقیق‌تر.
مناسب برای داده‌های ترتیبی مانند داده‌های مالی، آب‌وهوا، تولیدات صنعتی، و داده‌های پزشکی.

کاربردهای LSTM در پیش‌بینی سری زمانی:

مالی: پیش‌بینی قیمت سهام، نرخ ارز، و تحلیل ریسک.
پزشکی: پیش‌بینی روند بیماری‌ها یا تشخیص بیماری‌های آینده.
مهندسی: تحلیل روند تولید یا مصرف انرژی.
کشاورزی: پیش‌بینی میزان برداشت یا تحلیل شرایط جوی.

سرفصل‌های دوره

1. استفاده از LSTM برای طبقه بندی داده های سری زمانی

مفهوم سری زمانی و اهمیت پیش‌بینی آن.
معرفی LSTM به عنوان روشی قدرتمند برای پیش‌بینی سری زمانی.

2. آماده‌سازی داده‌ها برای پیش‌بینی

بارگذاری داده‌ها:
- استفاده از مجموعه داده‌های استاندارد مانند Chickenpox Dataset.
- مصورسازی داده‌ها برای تحلیل روندها.
استانداردسازی داده‌ها:
- کاهش پراکندگی و بهبود یادگیری مدل با نرمال‌سازی داده‌ها.
ایجاد دنباله‌های ورودی و خروجی:
- تعریف پاسخ‌ها با انتقال داده‌ها به یک گام زمانی آینده.
- ایجاد مجموعه‌های آموزشی (Training) و تست (Testing).

3. طراحی معماری شبکه LSTM

طراحی معماری شبکه با لایه‌های زیر:
- Sequence Input Layer: برای پذیرش دنباله‌های داده.
- LSTM Layer: تنظیم تعداد نرون‌های مخفی و خروجی.
- Fully Connected Layer: اتصال نهایی برای پیش‌بینی خروجی.
- Regression Layer: برای یادگیری پیش‌بینی سری زمانی.

4. تنظیم پارامترها و آموزش مدل

تنظیم پارامترهای مهم مانند:
- تعداد تکرارها (Epochs).
- اندازه دسته‌ها (Mini-Batch Size).
- نرخ یادگیری (Learning Rate).
استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی Adam برای به‌روزرسانی وزن‌ها.
نمایش پیشرفت یادگیری با Training Progress Plot.

5. پیش‌بینی مقادیر آینده

استفاده از مدل آموزش‌دیده برای پیش‌بینی گام‌های آینده:
- پیش‌بینی بدون دسترسی به مقادیر واقعی آینده:
  - پیش‌بینی هر گام زمانی با استفاده از مقادیر پیش‌بینی‌شده قبلی.
- پیش‌بینی با دسترسی به مقادیر واقعی آینده:
  - به‌روزرسانی وضعیت مدل با استفاده از مقادیر واقعی.

6. ارزیابی عملکرد مدل

ارزیابی مدل با معیارهای مختلف:
- RMSE (Root Mean Squared Error): خطای ریشه میانگین مربعات.
- MAE (Mean Absolute Error): خطای مطلق میانگین.
- R² (Coefficient of Determination): ضریب تعیین.
- EVS (Explained Variance Score): واریانس توضیح داده‌شده.
مصورسازی نتایج:
- نمودار مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده.
- نمایش هیستوگرام خطاها و نمودار RMSE.

7. تحلیل نتایج و کاربرد مدل

بررسی قابلیت تعمیم مدل به داده‌های جدید.
استفاده از مدل آموزش‌دیده برای پیش‌بینی روندهای واقعی.
پیشنهاد روش‌های بهبود دقت مدل:
- افزایش داده‌های آموزشی.
- تغییر در معماری شبکه.

دستاوردهای دوره

آشنایی کامل با طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های LSTM در MATLAB.
یادگیری آماده‌سازی داده‌ها برای پیش‌بینی سری زمانی.
توانایی ارزیابی مدل و تحلیل نتایج.
استفاده از مدل برای پیش‌بینی روندهای واقعی در داده‌های سری زمانی.

مدت زمان دوره: 4 ساعت

سطح دوره: متوسط تا پیشرفته

حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید

مدرس حسن سعادتمند:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس

LinkedIn , Google Scholar, ResearchGate

دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.