شبکه‌های عصبی LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی

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

معرفی دوره:

در این دوره، با مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته‌ی شبکه‌های عصبی LSTM (Long Short-Term Memory) آشنا خواهید شد که یکی از معماری‌های قدرتمند در یادگیری عمیق (Deep Learning) محسوب می‌شود. LSTM نوعی شبکه عصبی بازگشتی (RNN) است که برای مدل‌سازی داده‌های متوالی و سری‌های زمانی طراحی شده است. در این دوره، با مراحل پیش‌پردازش داده‌ها، تنظیم مدل، آموزش و ارزیابی مدل‌های LSTM آشنا خواهید شد. این مدل در حوزه‌هایی مانند پیش‌بینی آب‌وهوا، بورس، طلا، دلار، ارز، مخابرات و سایر زمینه‌ها کاربرد دارد.

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی LSTM
   • معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
   • مشکلات RNN‌های سنتی (Vanishing Gradient)
   • معرفی LSTM و مزایای آن نسبت به GRU
   • ساختار سلول‌های حافظه در LSTM (Forget, Input, Output Gates)
2. پیش‌پردازش داده‌ها
   • نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
   • تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و اعتبارسنجی
   • ایجاد دنباله‌های زمانی کوچک‌تر از داده‌های اصلی (Windowing)
   • نمایش گرافیکی داده‌ها و تحلیل ویژگی‌های سری‌زمانی (روند، فصلی بودن، نویز)
3. استفاده از LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
   • پیش‌بینی یک گام به جلو (One-step ahead prediction)
   • ایجاد پنجره‌های زمانی (Time Windows)
   • مدل‌سازی داده‌های تک‌متغیره (Univariate) و چندمتغیره (Multivariate)
4. تنظیم و آموزش مدل LSTM
   • تعیین تعداد لایه‌ها و نورون‌ها
   • استفاده از Dropout برای جلوگیری از Overfitting
   • تنظیم هیپرپارامترها (Learning Rate، Batch Size، Epochs)
   • استفاده از توابع Loss مناسب برای سری‌های زمانی (MSE، MAE)
   • مانیتورینگ فرآیند آموزش با داده‌های اعتبارسنجی
   • استفاده از تکنیک‌های Regularization و Early Stopping
5. ارزیابی مدل و تحلیل نتایج
   • محاسبه معیارهای ارزیابی مانند MSE، RMSE
   • نمایش گرافیکی پیش‌بینی‌ها در مقابل داده‌های واقعی
   • تحلیل Residuals و خطاهای پیش‌بینی

کاربردهای شبکه‌های عصبی LSTM در حوزه‌های مختلف:

1. پیش‌بینی آب‌وهوا:
   • پیش‌بینی دما، رطوبت، فشار هوا، و سرعت باد
   • پیش‌بینی بارش باران و شرایط جوی
2. پیش‌بینی بازار بورس:
   • پیش‌بینی قیمت سهام و شاخص‌های مالی
   • شناسایی روندهای صعودی و نزولی
3. پیش‌بینی قیمت طلا، دلار و ارز:
   • تحلیل تأثیر عوامل اقتصادی بر تغییرات قیمت
   • پیش‌بینی نوسانات بازارهای مالی
4. مخابرات و شبکه‌های ارتباطی:
   • پیش‌بینی ترافیک شبکه
   • تشخیص ناهنجاری‌ها در ارتباطات
5. انرژی و پیش‌بینی مصرف:
   • پیش‌بینی مصرف برق و تولید انرژی تجدیدپذیر
   • مدیریت تقاضا و عرضه انرژی
6. سلامت و پزشکی:
   • پیش‌بینی سطح قند خون بیماران دیابتی
   • تشخیص بیماری‌های قلبی از روی داده‌های ضربان قلب
7. حمل‌ونقل و ترافیک:
   • پیش‌بینی ترافیک شهری و زمان سفر
   • بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل عمومی
8. فروش و بازاریابی:
   • پیش‌بینی فروش محصولات
   • تحلیل رفتار مشتریان و تأثیر تبلیغات
9. کشاورزی و محیط زیست:
   • پیش‌بینی شرایط آب‌وهوایی و تأثیر آن بر کشاورزی
   • تحلیل تغییرات زیست‌محیطی
10. صنعت و تولید:

• پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات (Predictive Maintenance)
• بهینه‌سازی مصرف انرژی و کنترل کیفیت محصولات

ابزارها و کتابخانه‌ها:

• متلب (MATLAB)
• جعبه ابزار یادگیری عمیق (Deep Learning Toolbox)
• نسخه متلب مورد استفاده: 2024b

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