رگرسیون و برازش منحنی با شبکه عصبی MLP

معرفی دوره: رگرسیون و برازش منحنی با شبکه عصبی MLP در متلب (MATLAB)

این دوره به کاربرد شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP) دیکی از روش‌های محبوب یادگیری ماشین (Machine Learning) است که برای مسائل رگرسیون (Regression) و طبقه‌بندی (Classification) استفاده می‌شود. در این دوره با استفاده از MLP برای رگرسیون و برازش منحنی (Curve Fitting) می‌پردازد. با استفاده از متلب (MATLAB)، مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی، ساختار آنها، و تنظیمات کلیدی برای مسائل رگرسیون به‌طور عملی بررسی می‌شوند. هدف این دوره، آموزش پیاده‌سازی کامل یک شبکه عصبی MLP برای مدل‌سازی داده‌ها، یادگیری الگوهای پیچیده، و پیش‌بینی مقادیر خروجی است.

در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم اولیه مدیریت داده‌ها (Data Management) و آماده‌سازی آنها برای شبکه عصبی آشنا می‌شوند. سپس، ساختار شبکه عصبی با تعداد نورون‌های بهینه تنظیم شده و فرآیند آموزش شبکه (Training) انجام می‌شود. در نهایت، نتایج ارزیابی و تحلیل با استفاده از معیارهای دقت مدل و نمودارهای مختلف مورد بررسی قرار می‌گیرد.

---

سرفصل دوره: رگرسیون و برازش منحنی با شبکه عصبی MLP

بخش 1: مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای رگرسیون

• معرفی شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و کاربردهای آن در رگرسیون.
• بررسی معماری شبکه‌های عصبی و نقش لایه‌ها و نورون‌ها.

بخش 2: مدیریت داده‌ها

• خواندن داده‌ها از فایل و آماده‌سازی آنها برای تحلیل.
• آماده‌سازی داده‌ها:
  • نرمال‌سازی داده‌ها (Data Normalization).
  • مدیریت داده‌های پرت (Outliers) و گمشده (Missing Data).
• تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش (Training) و تست (Testing).

بخش 3: تنظیمات شبکه عصبی MLP

• تعریف تعداد نورون‌ها (Number of Neurons) و لایه‌ها.
• انتخاب تابع آموزش (Training Function) و تنظیمات مربوطه.
• اعمال تغییرات برای بهبود یادگیری شبکه.

بخش 4: آموزش شبکه عصبی

• فرآیند آموزش شبکه با داده‌های آموزشی.
• ذخیره مدل آموزش‌دیده برای استفاده در پیش‌بینی.
• بررسی مراحل یادگیری و تنظیم‌ها.
• استفاده از سه تابع MLP متلب برای رگرسیون

بخش 5: ارزیابی مدل و تحلیل نتایج

• پیش‌بینی خروجی‌ها (Prediction) برای داده‌های آموزش، تست، و کل مجموعه داده‌ها.
• ارزیابی عملکرد مدل با محاسبه معیارهای کلیدی:
  • 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 (Coefficient of Determination – R²).
• نمایش گرافیکی:
  • نمودار انطباق مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده (Curve Fitting).
  • هیستوگرام خطاها (Histogram of Errors).
  • نمودار رگرسیون (Regression Plot).

بخش 6: نکات پیشرفته و بهینه‌سازی

• بهینه‌سازی ساختار شبکه برای داده‌های پیچیده.
• انتخاب بهترین تعداد نورون‌ها و توابع انتقال.

---

این دوره مناسب برای دانشجویان، محققان و علاقه‌مندان به یادگیری شبکه‌های عصبی و کاربرد آنها در مسائل رگرسیون و مدل‌سازی داده‌ها است.