معرفی دوره: آموزش جامع الگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری (ICA) برای انتخاب ویژگی در MATLAB
در این دوره جامع، شما با یکی از الگوریتمهای فراابتکاری نوین یعنی االگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری (Imperialist Competitive Algorithm – ICA) برای انتخاب ویژگی (Feature Selection) آشنا خواهید شد. این الگوریتم الهامگرفته از تغییر امپراتوری ها در گذر زمان است و برای حل مسائل پیچیده بهینهسازی، از جمله انتخاب ویژگی، کاربرد دارد. تمرکز اصلی دوره بر بهینهسازی انتخاب ویژگیها در مجموعه دادههای واقعی و کاربرد آن در مسائل داده کاوی (Data Mining) و یادگیری ماشین (Machine Learning)مانند طبقهبندی (Classification) و رگرسیون (Regression) است. از میان دو رویکرد مهم انتخاب ویژگی یعنی فیلترها (Filters)، پوششی (Wrappers)، این دوره متنی بر Wrapper و طبقه بندی با دو روش نزدیگترین همسایه (K-Nearest Neighbor – KNN)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) ها است. و کدینگ Coding از نوع Integer است.
چرا این دوره؟
با استفاده از ICA برای انتخاب ویژگی، میتوانید دقت مدلهای یادگیری ماشین را بهبود بخشید و در عین حال پیچیدگی محاسباتی را کاهش دهید. این دوره ترکیبی از آموزش تئوری و عملی است که مهارتهای شما در MATLAB و یادگیری ماشین را تقویت میکند.
سرفصلهای دوره
1. مقدمهای بر انتخاب ویژگی (Feature Selection)
- مفهوم انتخاب ویژگی:
- چرا انتخاب ویژگی در یادگیری ماشین ضروری است؟
- اهمیت کاهش ابعاد داده برای بهبود کارایی مدلها.
- کاربردهای انتخاب ویژگی:
- شناسایی ویژگیهای مهم در مسائل طبقهبندی و رگرسیون.
- بهبود دقت و سرعت یادگیری مدلها.
2. الگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری (ICA)
- مفهوم و نحوه عملکرد ICA
- مزایای استفاده از ICA در انتخاب ویژگی:
- کاهش ابعاد داده و حفظ دقت بالا.
- توانایی حل مسائل پیچیده بهینهسازی.
3. انواع کدینگ برای انتخاب ویژگی در الگوریتمهای فراابتکاری
- کدینگ باینری (Binary Coding):
- استفاده از صفر و یک برای نمایش انتخاب یا عدم انتخاب ویژگی.
- مناسب برای مسائل انتخاب ویژگی کلاسیک.
- کدینگ اینتیجر (Integer Coding):
- استفاده از مقادیر عددی برای نشان دادن ویژگیها.
- کاربرد در مسائل پیچیدهتر
4. آمادهسازی دادهها در MATLAB
- لود کردن دادهها:
- وارد کردن دادهها
- تقسیمبندی دادهها:
- ایجاد سه مجموعه داده:
- آموزش (Training).
- اعتبارسنجی (Validation).
- تست (Testing).
- ایجاد سه مجموعه داده:
5. معرفی طبقهبندهای یادگیری ماشین: SVM و KNN
- ماشین بردار پشتیبان (SVM):
- معرفی مفهوم کرنلها (Kernel Functions).
- تنظیم پارامترهای C و Gamma برای بهینهسازی عملکرد.
- K-نزدیکترین همسایه (KNN):
- انتخاب مقدار K و معیار فاصله.
- مقایسه عملکرد با SVM.
6. پیادهسازی الگوریتم ICA برای انتخاب ویژگی در MATLAB
- تعریف تابع هدف (Fitness Function):
- بهینهسازی تعداد ویژگیها و دقت طبقهبند.
- پیادهسازی مراحل الگوریتم
- ادغام ICA با طبقهبندهای SVM و KNN.
7. ارزیابی و تحلیل نتایج
- محاسبه معیار دقت (Accuracy):
- دقت مدل برای دادههای آموزش، اعتبارسنجی، و تست.
- مقایسه تعداد ویژگیها:
- تحلیل کاهش ابعاد و تاثیر آن بر عملکرد.
- مقایسه عملکرد طبقهبندها:
- بررسی تفاوت دقت SVM و KNN با ویژگیهای انتخابشده.
8. مصورسازی و ارائه نتایج
- رسم نمودار همگرایی الگوریتم ICA در طول تکرارها.
دستاوردهای دوره
- درک کامل الگوریتم ICA و کاربرد آن در مسائل انتخاب ویژگی.
- تسلط بر آمادهسازی دادهها برای تحلیل و یادگیری ماشین در MATLAB.
- توانایی بهبود دقت مدلهای یادگیری ماشین از طریق انتخاب ویژگیهای بهینه.
- مهارت در تحلیل و ارزیابی مدلهای طبقهبندی با استفاده از معیارهای استاندارد.
حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید
تماس با مدرس:
• Telegram: t.me/matlabanyone
• Telegram: t.me/hassan_saadatmand
• Email: h.saadatmand22@yahoo.com
• Website: www.matlablearning.com
• Phone: 09155137038
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.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.