معرفی دوره: تخمین چندجملهای برای دادههای چند ورودی با الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) در MATLAB
این دوره به طور جامع شما را با مفاهیم تخمین چندجملهای و بهینهسازی ضرایب آن با استفاده از الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) و چندجملهایها (Polynomials)، مهارت رگرسیون (Regression)، تخمین و فیت کردن منحنی (Curve Fitting) به دادههای چندبُعدی آشنا میکند. هدف از این دوره، ارائه مهارتهای لازم برای مدلسازی سیستمهای پیچیده، پیشبینی دادهها و بهینهسازی چندجملهایها است. از الگوریتم ژنتیک به عنوان یک روش بهینهسازی فراابتکاری استفاده میشود تا بهترین ضرایب برای چندجملهایها را پیدا کنیم. این روش، ابزاری قوی برای تخمین مدلهای غیرخطی و چندبُعدی است.
لیست الگوریتم های فراابتکاری برای تخمین تابع یا Curve Fitting
مشاهده آموزش تخمین منحنی با الگوریتم ژنتیک
دستاوردهای دوره:
- درک کامل الگوریتم ژنتیک و کاربرد آن در بهینهسازی.
- یادگیری اصول تخمین چندجملهای برای دادههای چند ورودی.
- توانایی پیادهسازی الگوریتم ژنتیک برای مدلسازی در MATLAB.
- ارزیابی و تحلیل مدلهای تخمین با استفاده از معیارهای استاندارد.
سرفصلهای دوره:
1. مقدمهای بر تخمین چندجملهایها
- مفهوم Curve Fitting و کاربردهای آن.
2. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
- اصول و مفاهیم اولیه:
- جمعیت (Population)، کروموزوم (Chromosome)، و ژن (Gene).
- انتخاب (Selection)، ترکیب (Crossover)، و جهش (Mutation).
- مزایای استفاده از الگوریتم ژنتیک در مسائل پیچیده.
3. آمادهسازی دادهها برای مدلسازی
- لود کردن دادهها در MATLAB از فایلهای Excel.
- پیشپردازش دادهها:
- شافلینگ (Shuffling) و تقسیم دادهها به مجموعههای آموزش (Training) و تست (Testing).
4. تعریف مدل چندجملهای و تابع هزینه
- ساختار کلی چندجملهایها برای دادههای چند ورودی.
- تعریف تابع هزینه (Cost Function) برای کاهش خطا.
- بررسی نقش میانگین مربعات خطا (Root Mean Square Error – RMSE) در ارزیابی مدل.
5. پیادهسازی الگوریتم ژنتیک برای تخمین چندجملهایها در MATLAB
- تنظیم پارامترهای الگوریتم:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- حداکثر تعداد تکرارها (Max Iterations).
- پیادهسازی حلقه اصلی الگوریتم ژنتیک:
- ایجاد جمعیت اولیه.
- ارزیابی کروموزومها با تابع هزینه.
- اعمال عملیات انتخاب، ترکیب و جهش برای بهبود مدل.
6. ارزیابی مدل و تحلیل نتایج
- معیارهای ارزیابی مدل:
- خطای میانگین مربعات (MSE).
- ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE).
- ضریب تعیین (R² Score).
- خطای مطلق میانگین (MAE).
- رسم نمودارهای مقایسهای:
- نمودار پیشبینی مدل در مقابل دادههای واقعی.
- هیستوگرام خطاها و تحلیل آن.
7. تحلیل ضرایب چندجملهای و کاربردها
- بررسی ضرایب بهینهشده توسط الگوریتم ژنتیک.
- استفاده از مدل تخمین برای پیشبینی دادههای جدید.
- کاربردهای عملی در علوم و مهندسی.
8. پروژه پایانی
- پیادهسازی کامل مدل تخمین چندجملهای برای یک مجموعه داده واقعی.
- ارائه گزارش تحلیل و نتایج نهایی.
مدت دوره: 2.5 ساعت
مخاطبان دوره: این دوره مناسب دانشجویان، محققان، و مهندسان علاقهمند به علوم داده، مدلسازی و بهینهسازی است.
مدرس: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
- بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
- چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
- مدرس فرادرس
- کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا
دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.