معرفی دوره: انتخاب ویژگی با الگوریتم فراابتکاری گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer – GWO) در MATLAB
در این دوره جامع، شما با یکی از الگوریتمهای فراابتکاری نوین یعنی الگوریتم گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimization – GWO) برای انتخاب ویژگی (Feature Selection) آشنا خواهید شد. این الگوریتم الهامگرفته از رفتار گروهی اسبها در طبیعت 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 سه روش درخت تصمیم (Decision Tree -DT)، نزدیگترین همسایه (K-Nearest Neighbor – KNN)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) ها است.
هدف دوره این است که با کاهش ابعاد دادهها و انتخاب بهترین زیرمجموعه از ویژگیها، دقت و عملکرد مدلهای یادگیری ماشین بهبود یابد و پیچیدگی محاسباتی کاهش پیدا کند.
Feature Selection Using Grey Wolf Optimization in MATLAB
سرفصلهای دوره
1. مقدمهای بر انتخاب ویژگی (Feature Selection)
- اهمیت و ضرورت انتخاب ویژگی در یادگیری ماشین.
- تاثیر انتخاب ویژگی بر کاهش ابعاد داده و افزایش دقت مدل.
- روشهای سنتی انتخاب ویژگی (Filter, Wrapper, Embedded).
- معرفی الگوریتمهای فراابتکاری برای انتخاب ویژگی.
2. الگوریتم گرگ خاکستری (GWO)
- مفهوم و ساختار الگوریتم GWO:
- الهام از رفتار گروه گرگ ها در طبیعت.
- مفهوم:
- جستجوی محلی (Exploitation).
- جستجوی جهانی (Exploration).
3. آمادهسازی دادهها برای انتخاب ویژگی در MATLAB
- لود کردن دادهها از فایلهای مختلف (CSV, Excel, MATLAB).
- پیشپردازش دادهها:
- مدیریت دادههای گمشده.
- نرمالسازی و استانداردسازی دادهها.
- تقسیم دادهها به مجموعههای آموزش، اعتبارسنجی(K-fold Cross Validation) و تست.
4. پیادهسازی الگوریتم GWO برای انتخاب ویژگی در MATLAB
- تعریف مسئله انتخاب ویژگی بهعنوان یک مسئله بهینهسازی.
- کدنویسی الگوریتم GWO:
- نکات لازم برای طراحی الگوریتم گرگ خاکستری برای انتخاب ویژگی.
- تعداد متغییر ها و نکات لازم برای تبدیل متغییر ها از پیوسته به باینری
- تابع هدف (Fitness Function) برای انتخاب ویژگی.
- بهینهسازی مجموعه ویژگیها با GWO.
5. ارزیابی مدل با ویژگیهای انتخابشده
- آموزش مدلهای یادگیری ماشین (مانند SVM، KNN، Decision Tree) با ویژگیهای انتخابشده.
- معیارهای ارزیابی عملکرد مدل:
- Accuracy: دقت کلی مدل.
- Precision, Recall, F1-Score: تحلیل کیفیت دستهبندی.
- ROC-AUC Curve: تفکیکپذیری مدل.
- Reduction Rate: میزان کاهش ابعاد داده.
6. تحلیل و مصورسازی نتایج
- رسم نمودار همگرایی GWO در طول تکرارها.
- نمایش تعداد ویژگی های انتخابشده.
- تولید گزارشهای تصویری و عددی برای تحلیل نتایج.
اهداف دوره
- یادگیری مفاهیم و اهمیت انتخاب ویژگی در یادگیری ماشین.
- توانایی پیادهسازی الگوریتم گرگ خاکستری GWO در MATLAB برای انتخاب ویژگی.
- ارزیابی مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از مجموعه ویژگیهای بهینهشده.
- کاهش ابعاد داده و بهبود دقت مدلها در مسائل واقعی.
خروجیهای دوره
- تسلط بر پیادهسازی الگوریتم GWO برای مسائل انتخاب ویژگی.
- توانایی کار با دادههای واقعی در MATLAB.
- بهبود مدلهای یادگیری ماشین از طریق انتخاب ویژگی بهینه.
- تحلیل و تفسیر نتایج با استفاده از معیارهای استاندارد و نمودارهای تصویری.
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.