کاهش ابعاد داده با روش‌های PCA و Autoencoder در متلب

معرفی دوره: کاهش ابعاد داده با روش‌های PCA و Autoencoder در متلب (MATLAB)

این دوره جامع به بررسی و پیاده‌سازی روش‌های کاهش ابعاد (Dimension Reduction) برای داده‌های با ابعاد بالا در متلب می‌پردازد. کاهش ابعاد به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، کاهش پیچیدگی محاسباتی و بهبود سرعت آموزش و پیش‌بینی کمک می‌کند. در این دوره، دو روش قدرتمند تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA) و اُتواینکُدر (Autoencoder) بررسی می‌شوند. علاوه بر مفاهیم تئوری، تمرکز دوره بر پیاده‌سازی عملی این روش‌ها برای مسائل واقعی است. در پایان، تکنیک‌های کاهش ابعاد با استفاده از SVM برای طبقه‌بندی ارزیابی خواهند شد.

اهداف دوره:

• آشنایی با مفاهیم پایه کاهش ابعاد داده.
• درک تئوری PCA و Autoencoder.
• پیاده‌سازی روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
• ارزیابی مدل‌های کاهش ابعاد در طبقه‌بندی داده‌ها با SVM.

---

سرفصل‌های دوره

بخش اول: مبانی کاهش ابعاد

1. اهمیت کاهش ابعاد در یادگیری ماشین و کاربردهای آن.
2. تفاوت میان روش‌های خطی (مانند PCA) و غیرخطی (مانند Autoencoder).

بخش دوم: پیاده‌سازی PCA در متلب

1. توضیح PCA:
   • مفاهیم پایه و نحوه کارکرد.
   • تعیین واریانس‌های مهم برای حفظ داده.
2. پیاده‌سازی PCA در متلب:
   • استفاده از متد استاندارد PCA.
   • اعمال PCA برای کاهش ابعاد و بررسی عملکرد.
3. Kernel PCA:
   • معرفی PCA کرنلی.
   • اعمال کرنل‌های خطی، گوسی و چندجمله‌ای برای داده‌های پیچیده.
   • ارزیابی مدل‌های کاهش ابعاد با SVM.

بخش سوم: Autoencoder

1. مفاهیم اتوانکودر Autoencoder:
   • ساختار Autoencoder شامل لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی.
   • کاهش ابعاد با استفاده از ویژگی‌های کدگذاری‌شده (Encoded Features).
2. پیاده‌سازی اوتوانکدر Autoencoder در متلب:
   • تعریف پارامترهای Autoencoder شامل اندازه لایه‌ها، تعداد اپوک‌ها و تنظیمات شبکه.
   • استخراج ویژگی‌ها و کاهش ابعاد.
   • ارزیابی عملکرد با داده‌های کاهش‌یافته.

بخش چهارم: کاربرد روش‌های کاهش ابعاد در طبقه‌بندی

1. طبقه‌بندی داده‌های کاهش‌یافته با استفاده از SVM.
2. مقایسه عملکرد روش‌های PCA و Autoencoder در مسائل طبقه‌بندی.
3. ارزیابی مدل‌ها با معیارهای مختلف مانند Accuracy، Confusion Matrix و ROC Curve.

بخش پنجم: بررسی عملی

1. تحلیل و بصری‌سازی داده‌های کاهش‌یافته.
2. بررسی تاثیر کاهش ابعاد بر سرعت و دقت طبقه‌بندی.
3. پیشنهاد روش‌های بهینه‌سازی برای ترکیب PCA و Autoencoder.

---

توضیحات عملکرد توابع

Autoencoder

• کدگذاری (Encode): تبدیل داده‌های ورودی به فضای ویژگی کوچک‌تر.
• بازسازی (Decode): بازسازی داده‌های اولیه از فضای کاهش‌یافته.
• تنظیمات: انتخاب تابع انتقال (Transfer Function)

PCA

• تجزیه و تحلیل واریانس: محاسبه درصد واریانس حفظ‌شده برای انتخاب مولفه‌های اصلی.
• کرنل PCA: اعمال کرنل‌های گوناگون برای داده‌های غیرخطی.

---

خروجی‌های دوره:

• تسلط بر مفاهیم و پیاده‌سازی روش‌های PCA و Autoencoder.
• توانایی اعمال این روش‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین.
• آشنایی با ابزارهای ارزیابی و تحلیل نتایج کاهش ابعاد.

---

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.