معرفی دوره: تخمین منحنی با الگوریتم رقابت استعماری (ICA) و چندجملهایها در MATLAB
این دوره به آموزش کامل ترکیب الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist Competitive Algorithm – ICA) و چندجملهایها (Polynomials) برای تخمین و فیت کردن منحنی (Curve Fitting) میپردازد. در این دوره، شما یاد خواهید گرفت چگونه از الگوریتم ICA، به عنوان یکی از الگوریتمهای فراابتکاری قدرتمند، برای بهینهسازی ضرایب چندجملهایها و مدلسازی استفاده کنید. این روش به شما کمک میکند تا مدلهایی با دقت بالا و خطای کم برای دادههای خود طراحی کنید.
دستاوردهای دوره:
- درک کامل الگوریتم رقابت استعماری و کاربرد آن در بهینهسازی مسائل.
- مهارت در استفاده از ICA برای تخمین منحنی در MATLAB.
- یادگیری روشهای مدلسازی با چندجملهایها.
- توانایی ارزیابی و تحلیل مدلهای بهینهسازی با استفاده از معیارهای استاندارد.
لیست الگوریتم های فراابتکاری برای تخمین تابع یا Curve Fitting
مشاهده آموزش تخمین منحنی با الگوریتم ژنتیک
سرفصلهای دوره:
1. مقدمهای بر تخمین منحنی و کاربردها
- مفهوم Curve Fitting و اهمیت آن.
- کاربردهای تخمین منحنی در علوم، مهندسی و دادهکاوی.
- مزایای استفاده از ICA در مسائل غیرخطی.
2. آمادهسازی دادهها برای تخمین منحنی
- نحوه لود کردن و مدیریت دادهها در MATLAB.
- پیشپردازش دادهها:
- شافلینگ (Shuffling) و نرمالسازی (Normalization).
- تقسیم دادهها به مجموعههای آموزش (Training) و تست (Testing).
3. طراحی مدل چندجملهای و تابع هزینه
- ساختار کلی چندجملهایها.
- تعریف تابع هزینه (Cost Function) برای کاهش خطای تخمین.
- بررسی مفهوم تابع برازندگی (Fitness Function) در ICA.
4. استفاده ICA برای تخمین منحنی در MATLAB
- تعریف اولیه امپراتوریها و مستعمرهها.
- فرایند اصلی ICA:
- حرکت مستعمرهها به سمت امپراتور.
- محاسبه قدرت امپراتوریها و ادغام آنها.
- بررسی همگرایی و خاتمه الگوریتم.
- پیادهسازی کامل حلقه اصلی ICA.
5. ارزیابی مدل و تحلیل نتایج
- معرفی معیارهای ارزیابی:
- خطای میانگین مربعات (Mean Squared Error – MSE).
- ریشه میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error – RMSE).
- ضریب تعیین (R² Score).
- خطای مطلق میانگین (Mean Absolute Error – MAE).
- رسم نمودارهای مقایسهای:
- پیشبینی مدل در مقابل دادههای واقعی.
- تحلیل هیستوگرام خطاها.
مدت دوره: 1 ساعت و نیم
مخاطبان دوره: این دوره برای دانشجویان، محققان و مهندسین علاقهمند به حوزههای علوم داده، مدلسازی و بهینهسازی مناسب 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.