بهینه‌سازی ماشین بردار پشتیبان SVM با الگوریتم ژنتیک

دوره آموزشی: بهینه‌سازی مدل SVM با الگوریتم ژنتیک GA 

معرفی دوره:

این دوره شما را با فرآیند کامل طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) آشنا می‌کند. در این آموزش، ابتدا تئوری SVM و اهمیت آن در طبقه‌بندی داده‌ها بررسی می‌شود و سپس از الگوریتم ژنتیک GA برای تنظیم دقیق پارامترهای SVM استفاده خواهد شد. دوره شامل مراحل آماده‌سازی داده‌ها، ایجاد مدل با کرنل‌های مختلف، بهینه‌سازی، آموزش، ارزیابی و تست است.

---

سرفصل‌های دوره

بخش 1: تئوری ماشین بردار پشتیبان (SVM)

1. معرفی ماشین بردار پشتیبان (SVM)
2. مفهوم حاشیه و ابرصفحه جداکننده
3. مروری بر کرنل‌های SVM (Linear، Polynomial، RBF)
4. کاربردهای SVM در مسائل طبقه‌بندی

---

بخش 2: آماده‌سازی داده‌ها

1. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
2. ایجاد برچسب‌های مناسب برای طبقه‌بندی
3. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و تست با روش f-Fold Cross Validation

---

بخش 3: طراحی و پیاده‌سازی مدل SVM

1. ایجاد مدل SVM با کرنل خطی (Linear Kernel)
2. طراحی مدل با کرنل چندجمله‌ای (Polynomial Kernel)
3. پیاده‌سازی مدل با کرنل شعاعی (RBF Kernel)

---

بخش 4: بهینه‌سازی پارامترهای SVM با الگوریتم ژنتیک GA  

1. معرفی الگوریتم ژنتیک GA
2. اهمیت بهینه‌سازی پارامترهای C و γ در SVM
3. تعریف مسئله بهینه‌سازی و تنظیم فضای جستجو
4. پیاده‌سازی ژنتیک GA برای تنظیم پارامترهای مدل
5. تحلیل تاثیر پارامترهای بهینه بر عملکرد SVM

---

بخش 5: آموزش و تست مدل

1. تعریف تابع هزینه و معیارهای ارزیابی
2. فرآیند آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی
3. استفاده از داده‌های تست برای ارزیابی عملکرد مدل
4. تحلیل نتایج و نمایش بصری خروجی‌های مدل

---

بخش 6: ارزیابی مدل و تحلیل نتایج

1. محاسبه ماتریس کانفیوژن برای تحلیل طبقه‌بندی
2. تحلیل نتایج بر اساس معیارهای ارزیابی طبقه بندی یا کلاس بندی
3. در اینجا لیستی از معیارهای معروف برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی آورده شده است:
   1. دقت (Accuracy): درصد پیش‌بینی‌های درست نسبت به کل پیش‌بینی‌ها.
   2. دقت (Precision): درصد نمونه‌های مثبت پیش‌بینی‌شده که واقعاً مثبت هستند.
   3. یادآوری (Recall): درصد نمونه‌های مثبت واقعی که به درستی شناسایی شده‌اند.
   4. میزان اختصاصی بودن (Specificity): درصد نمونه‌های منفی واقعی که به درستی شناسایی شده‌اند.
   5. F1-Score: میانگین دقت و یادآوری که به عنوان یک معیار ترکیبی برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود.
   6. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix): جدولی که عملکرد مدل را از طریق تعداد پیش‌بینی‌های درست و غلط ارزیابی می‌کند.
   7. مساحت زیر منحنی ROC (AUC): میزان تفکیک‌پذیری مدل که نشان می‌دهد مدل چقدر می‌تواند کلاس‌ها را از هم تمییز دهد.
4. رسم نمودارهای همگرایی الگوریتم ژنتیک GA

---

خروجی‌ها و دستاوردهای دوره:

• آشنایی با مفاهیم الگوریتم طبقه بندی SVM برای مسائل طبقه بندی.
• یادگیری پیاده‌سازی الگوریتم بهینه سازی ژنتیک GA برای بهینه‌سازی پارامترهای SVM.
• توانایی ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد طبقه بندی Classification.
• تولید نمودارهای دقیق برای تحلیل و ارائه نتایج مدل.

---

این دوره شامل تمرین‌های کدنویسی در متلب است که به شما امکان می‌دهد دانش تئوری را در عمل پیاده‌سازی کنید و الگوریتم‌های نوین را برای بهینه‌سازی مسائل طبقه بندی به‌کار بگیرید. پس از این دوره، شما توانایی طراحی، بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌های SVM برای مسائل طبقه‌بندی را خواهید داشت و می‌توانید از الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته برای افزایش دقت مدل‌های خود بهره ببرید.

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

دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.

بهینه‌سازی ماشین بردار پشتیبان SVM با الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA

) در پایتون Python