شبکه‌های عصبی GRU و کاربردهای آن در پیش‌بینی سری‌های زمانی و رگرسیون

شبکه‌های عصبی GRU و کاربردهای آن در پیش‌بینی سری‌های زمانی و رگرسیون

1,280,000تومان

لطفا معرفی دوره را مشاهده بفرمایید

زمان آموزش: 5 ساعت
آیدی تلگرام جهت ارتباط با مدرس: t.me/hassan_saadatmand

Categories: , , , Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

دوره آموزشی: شبکه‌های عصبی GRU و کاربردهای آن در پیش‌بینی سری‌های زمانی و رگرسیون

معرفی دوره:

در این دوره، شما با مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته‌ی شبکه‌های عصبی GRU (Gated Recurrent Unit) آشنا خواهید شد که یکی از معماری های توانمند در یادگیری عمیق Deep Learning محصوب میشود. GRU یکی از انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) است که برای مدل‌سازی داده‌های متوالی و سری‌های زمانی Time Series طراحی شده است. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از GRU، مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی و رگرسیون را پیاده‌سازی کنید. در طول دوره، شما با مراحل پیش‌پردازش داده‌ها، تنظیم مدل، آموزش و ارزیابی مدل‌ها آشنا خواهید شد. شبکه‌های عصبی GRU به دلیل توانایی در مدل‌سازی داده‌های متوالی و سری‌های زمانی، در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارند مانند پیش‌بینی آب‌وهوا، بورس، طلا، دلار، ارز، مخابرات و سایر زمینه‌ها بررسی می‌شود.

سر فصل‌های دوره:

1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی GRU

  • 1.1. تئوری GRU:
    • معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
    • مشکلات RNN‌های سنتی (Vanishing Gradient)
    • معرفی GRU و تفاوت آن با LSTM
    • ساختار دروازه‌ها در GRU (Update Gate و Reset Gate)
  • 1.2. کاربردهای GRU:
    • پیش‌بینی سری‌های زمانی
    • مدل‌سازی داده‌های متوالی
    • رگرسیون

2. پیش‌پردازش داده‌ها

  • 2.1. استانداردسازی داده‌ها:
    • نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
    • اهمیت پیش‌پردازش در مدل‌های سری‌زمانی
  • 2.2. تقسیم‌بندی داده‌ها:
    • تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، validation
    • ایجاد دنباله‌های زمانی کوچک‌تر از داده‌های اصلی (Windowing)
  • 2.3. نمایش داده‌های سری‌زمانی:
    • نمایش گرافیکی داده‌ها
    • بررسی ویژگی‌های سری‌زمانی (روند، فصلی بودن، نویز)

3. استفاده از GRU برای پیش‌بینی سری‌های زمانی

  • 3.1. حالت ساده:
    • پیش‌بینی یک گام به جلو (One-step ahead prediction)
    • پیاده‌سازی یک مدل GRU ساده
  • 3.2. تبدیل دنباله‌های سری‌زمانی به نمونه‌های کوچک‌تر:
    • ایجاد پنجره‌های زمانی (Time Windows)
    • آموزش مدل بر روی پنجره‌های زمانی
  • 3.3. پشتیبانی از داده‌های Univariant و Multivariant:
    • مدل‌سازی داده‌های Univariant (یک متغیره)
    • مدل‌سازی داده‌های Multivariant (چند متغیره)

4. تنظیم لایه‌های شبکه عصبی

  • 4.1. ساختار لایه‌های GRU:
    • تعیین تعداد لایه‌ها و نورون‌ها
    • تنظیم Dropout برای جلوگیری از Overfitting
  • 4.2. تنظیم هیپرپارامترها:
    • انتخاب نرخ یادگیری (Learning Rate)
    • تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
    • تعیین تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)

5. آموزش مدل

  • 5.1. فرآیند آموزش:
    • استفاده از توابع Loss مناسب برای سری‌های زمانی (مانند MSE)
    • مانیتورینگ فرآیند آموزش با استفاده از Validation Data
  • 5.2. جلوگیری از Overfitting:
    • استفاده از تکنیک‌های Regularization
    • Early Stopping

6. ارزیابی مدل

  • 6.1. معیارهای ارزیابی:
    • محاسبه معیارهای خطا (MSE, MAE, RMSE)
    • بررسی دقت مدل بر روی داده‌های تست
  • 6.2. نمایش نتایج:
    • نمایش گرافیکی پیش‌بینی‌ها در مقابل داده‌های واقعی
    • تحلیل Residuals و خطاهای پیش‌بینی

7. استفاده از GRU برای رگرسیون ساده (بدون سری‌زمانی)

  • 7.1. تبدیل مسئله رگرسیون به یک مسئله متوالی:
    • استفاده از GRU برای مدل‌سازی داده‌های غیر متوالی
  • 7.2. پیش‌پردازش داده‌ها برای رگرسیون:
    • استانداردسازی و تقسیم‌بندی داده‌ها
  • 7.3. آموزش و ارزیابی مدل رگرسیون:
    • تنظیم مدل GRU برای رگرسیون
    • ارزیابی مدل با معیارهای رگرسیون (R², MSE)

اهداف دوره:

  • درک عمیق از ساختار و عملکرد GRU
  • توانایی پیاده‌سازی مدل‌های GRU برای پیش‌بینی سری‌های زمانی و رگرسیون
  • تسلط بر مراحل پیش‌پردازش داده‌ها، آموزش و ارزیابی مدل‌های GRU
  • توانایی تحلیل و تفسیر نتایج مدل‌های GRU

پیش‌نیازها:

ابزارها و کتابخانه‌ها:

  • متلب MATLAB
  • جعبه ابزار یادگیری عمیق Deep Learning
  • وزژن متلب استفاده شده 2024b

کاربردهای شبکه‌های عصبی GRU در حوزه‌های مختلف:

1. پیش‌بینی آب‌وهوا

  • توضیح:
    پیش‌بینی آب‌وهوا نیازمند تحلیل داده‌های متوالی مانند دما، رطوبت، فشار هوا و سرعت باد است. GRU می‌تواند برای مدل‌سازی این داده‌ها و پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا در آینده استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی دما و رطوبت در روزهای آینده
    • پیش‌بینی بارش باران یا برف
    • پیش‌بینی طوفان‌ها و شرایط جوی

2. پیش‌بینی بازار بورس

  • توضیح:
    داده‌های بازار بورس شامل قیمت سهام، حجم معاملات و شاخص‌های مالی هستند که به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی روند آینده قیمت سهام یا شاخص‌های بورس استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی قیمت سهام در روزهای آینده
    • پیش‌بینی شاخص‌های کلیدی بازار (مانند شاخص کل بورس)
    • شناسایی روندهای صعودی و نزولی در بازار

3. پیش‌بینی قیمت طلا، دلار و ارز

  • توضیح:
    قیمت طلا، دلار و ارزهای دیگر تحت تأثیر عوامل مختلفی مانند نرخ بهره، تورم و رویدادهای جهانی قرار دارد. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی تغییرات قیمت این دارایی‌ها استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی قیمت طلا در روزها یا هفته‌های آینده
    • پیش‌بینی نرخ دلار و ارزهای دیگر
    • تحلیل تأثیر رویدادهای جهانی بر قیمت‌ها

4. مخابرات و شبکه‌های ارتباطی

  • توضیح:
    در مخابرات، داده‌هایی مانند ترافیک شبکه، کیفیت سرویس (QoS) و مصرف داده به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی ترافیک شبکه یا تشخیص anomalies استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی ترافیک شبکه در ساعات مختلف روز
    • تشخیص حملات سایبری یا anomalies در شبکه
    • بهینه‌سازی مصرف منابع شبکه

5. انرژی و پیش‌بینی مصرف

  • توضیح:
    در صنعت انرژی، داده‌هایی مانند مصرف برق، تولید انرژی و قیمت انرژی به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی مصرف انرژی یا تولید انرژی تجدیدپذیر استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی مصرف برق در ساعات مختلف روز
    • پیش‌بینی تولید انرژی خورشیدی یا بادی
    • مدیریت تقاضا و عرضه انرژی

6. سلامت و پزشکی

  • توضیح:
    در پزشکی، داده‌هایی مانند ضربان قلب، فشار خون و سطح قند خون به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی وضعیت سلامت بیماران یا تشخیص بیماری‌ها استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی سطح قند خون در بیماران دیابتی
    • تشخیص بیماری‌های قلبی بر اساس داده‌های ضربان قلب
    • پیش‌بینی وضعیت بیماران در ICU

7. حمل‌ونقل و ترافیک

  • توضیح:
    در حوزه حمل‌ونقل، داده‌هایی مانند حجم ترافیک، زمان سفر و وضعیت جاده‌ها به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی ترافیک یا بهینه‌سازی مسیرها استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی ترافیک در ساعات مختلف روز
    • پیش‌بینی زمان رسیدن وسایل نقلیه به مقصد
    • بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل عمومی

8. فروش و بازاریابی

  • توضیح:
    در بازاریابی، داده‌هایی مانند فروش محصولات، رفتار مشتریان و تبلیغات به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی فروش یا تحلیل رفتار مشتریان استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی فروش محصولات در آینده
    • تحلیل تأثیر تبلیغات بر فروش
    • پیش‌بینی رفتار مشتریان بر اساس داده‌های تاریخی

9. کشاورزی و محیط زیست

  • توضیح:
    در کشاورزی و محیط زیست، داده‌هایی مانند بارش باران، دما و رطوبت خاک به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی شرایط محیطی یا بهینه‌سازی تولید محصولات استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی بارش باران و تأثیر آن بر کشاورزی
    • پیش‌بینی شرایط آب‌وهوایی برای مدیریت منابع آب
    • تحلیل تأثیر تغییرات آب‌وهوایی بر محیط زیست

10. صنعت و تولید

  • توضیح:
    در صنعت، داده‌هایی مانند عملکرد ماشین‌آلات، مصرف انرژی و کیفیت محصولات به صورت سری‌های زمانی ثبت می‌شوند. GRU می‌تواند برای پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات یا بهینه‌سازی فرآیند تولید استفاده شود.
  • کاربردها:
    • پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات (Predictive Maintenance)
    • بهینه‌سازی مصرف انرژی در فرآیند تولید
    • کنترل کیفیت محصولات بر اساس داده‌های تاریخی

مدرس: حسن سعادتمند

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “شبکه‌های عصبی GRU و کاربردهای آن در پیش‌بینی سری‌های زمانی و رگرسیون”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مرتبط