آموزش رگرسیون فرآیند گاوسی GPR

معرفی دوره: رگرسیون با استفاده از فرآیند گاوسی (Gaussian Process Regression – GPR) در متلب MATLAB

این دوره جامع به بررسی رگرسیون فرآیند گاوسی (GPR) برای مسائل پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها می‌پردازد. فرآیند گاوسی یکی از روش‌های قدرتمند در یادگیری ماشین (Machine Learning) است که برای رگرسیون (Regression) و مدل‌سازی روابط پیچیده و غیرخطی بین متغیرهای ورودی و خروجی استفاده می‌شود.
در این دوره، مراحل پیاده‌سازی الگوریتم GPR در متلب MATLAB آموزش داده می‌شود که شامل مدیریت داده‌ها (Data Management)، آموزش مدل (Model Training)، پیش‌بینی (Prediction)، و ارزیابی مدل (Evaluation) است.
شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی GPR، تنظیمات و توابع مختلف آن، و ارزیابی عملکرد مدل‌ها بر اساس معیارهای دقت آشنا می‌شوند.

این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران، و مهندسانی که به دنبال یادگیری روش‌های پیشرفته برای پیش‌بینی و رگرسیون هستند، طراحی شده است.

---

سرفصل دوره: رگرسیون فرآیند گاوسی (Gaussian Process Regression) در متلب MATLAB

بخش 1: مقدمه و آشنایی با GPR

• معرفی فرآیند گاوسی (Gaussian Process) و کاربردهای آن.

بخش 2: مدیریت داده‌ها (Data Management)

• وارد کردن داده‌ها از فایل‌های اکسل (Import Data from Excel).
• آماده‌سازی داده‌ها:
  • نرمال‌سازی داده‌ها (Normalization).
• تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش (Training) و تست (Testing).

بخش 3: آموزش مدل GPR

• تنظیمات اولیه مدل:
  • انتخاب کرنل‌ها (Kernel Selection) مانند squaredexponential یا pureQuadratic.
  • استانداردسازی داده‌ها (Standardization).
• آموزش مدل GPR:
  • تنظیم روش‌های بهینه‌سازی (Optimization Methods).
  • پارامترهای اصلی مانند سیگما (Sigma) و روش پیش‌بینی (Prediction Method).

بخش 4: پیش‌بینی و ارزیابی مدل

• پیش‌بینی خروجی‌ها (Prediction) با استفاده از مدل آموزش‌دیده.
• ارزیابی مدل:
  • محاسبه معیارهای عملکرد:
    • میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error – MSE).
    • ریشه میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error – RMSE).
    • میانگین خطای مطلق (Mean Absolute Error – MAE).
    • ضریب تعیین (R² – Coefficient of Determination).
    • امتیاز واریانس توضیح داده‌شده (Explained Variance Score – EVS).
  • نمایش نتایج به صورت گرافیکی:
    • نمودار انطباق مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده (Curve Fitting).
    • نمایش هیستوگرام خطاها (Histogram of Errors).
    • نمودار رگرسیون (Regression Plot).

بخش 5: ذخیره‌سازی و استفاده از نتایج

• ذخیره خروجی‌ها در فایل اکسل (Export Predictions to Excel).
• تحلیل و استفاده از نتایج برای مسائل پیش‌بینی و تصمیم‌گیری.

---

ویژگی‌های دوره

• ارائه گام‌به‌گام مفاهیم و کدنویسی در MATLAB.
• تمرکز بر فرآیندهای عملی برای یادگیری مفاهیم GPR.
• استفاده از ابزارهای MATLAB برای تحلیل و نمایش گرافیکی نتایج.

این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با یکی از پیشرفته‌ترین روش‌های رگرسیون برای داده‌های پیچیده آشنا شوند و آن را در پروژه‌های واقعی به کار گیرند.

---

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.
علاقه مندان میتوانند برای بهینه سازی پارامترهای الگوریتم GPR با الگوریتم های فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms) مانند (GWO, RSA, WOA, DSA, Crow Search, Cuckoo search, …) با مدرس در ارتباط باشند.