معرفی دوره: بهینهسازی الگوریتم بردار پشتیبان رگرسیون (SVR) با الگوریتم الگوریتم اسب HOA در متلب
Optimizing Support Vector Regression Using Horse Herd Optimization Algorithm
حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید
مقدمه
این دوره آموزشی به بررسی و آموزش بهینهسازی الگوریتم بردار پشتیبان رگرسیون (Support Vector Regression – SVR) با استفاده از الگوریتم الگوریتم اسب HOA Horse Herd Optimization Algorithm ) در متلب میپردازد. در این دوره، مبانی نظری و عملی الگوریتم SVR مورد بررسی قرار میگیرد و شرکتکنندگان یاد خواهند گرفت چگونه پارامترهای مدل SVR را با استفاده از الگوریتمهای فراابتکاری (Metaheuristics) بهینهسازی کنند.
اهداف دوره
• آشنایی با تئوری الگوریتم SVR
• توانایی آمادهسازی و پیشپردازش دادهها
• یادگیری ایجاد مدل SVR با سه کرنل (Kernels) مختلف
• توانایی بهینهسازی پارامترهای مدل SVR با استفاده از الگوریتم الگوریتم گله اسب
• ارتقای مهارتهای عملی در تحلیل و ارزیابی مدلهای رگرسیون
سرفصلهای دوره
1. تئوری و عملی SVR:
• معرفی و مبانی نظری الگوریتم SVR
• اصول و مفاهیم پایه رگرسیون بردار پشتیبان
2. آمادهسازی دادهها:
• پیشپردازش دادهها: نرمالسازی (Normalization)، و استانداردسازی (Standardization)
• ابزارها و روشهای آمادهسازی دادهها در متلب
3. تقسیمبندی دادهها به تست و ترین (Train and Test Data Splitting):
• تحلیل دادهها و تنظیم مجموعه دادهها
• روشهای تقسیمبندی دادهها به مجموعههای آموزشی و آزمایشی
4. ایجاد مدل SVR با سه کرنل متفاوت (Three Different Kernels):
• پیادهسازی مدل SVR با استفاده از کرنلهای خطی (Linear), پلینومیال (Polynomial)، و RBF (Radial Basis Function)
• تنظیم پارامترهای مدل و آموزش مدل
5. اهمیت بهینهسازی پارامترهای مدل SVR با الگوریتمهای فراابتکاری (Metaheuristic Optimization):
• معرفی الگوریتم الگوریتم گله اسب (HOA) ( Horse Herd Optimization Algorithm)
• نقش بهینهسازی پارامترها در بهبود عملکرد مدل SVR
• پیادهسازی الگوریتم گله اسب (HOA) برای بهینهسازی پارامترهای SVR
6. آموزش و تست مدل (Training and Testing):
• آموزش مدل SVR با مجموعه دادههای آموزشی
• تست مدلها با استفاده از مجموعه دادههای آزمایشی
1. ارزیابی با معیارهای استاندارد (Evaluation with Standard Metrics):
• ارزیابی مدلها با استفاده از معیارهای RMSE (Root Mean Squared Error)، MSE (Mean Squared Error)، و R-Squared (R²)
• تحلیل و تفسیر نتایج و ایجاد پلاتهای فیتینگ و رگرسیون (Fitting and Regression Plots)
7. نکات لازم برای بهبود مدل (Model Improvement Tips):
• تکنیکهای پیشپردازش دادهها برای بهبود عملکرد مدل
• راهکارهای افزایش دقت و کارایی مدلهای رگرسیون
مخاطبان دوره
این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران، مهندسان و علاقهمندان به یادگیری ماشین و بهینهسازی مناسب است که میخواهند با تکنیکهای پیشرفته بهینهسازی و پیادهسازی مدلهای رگرسیون در محیط متلب آشنا شوند و عملکرد مدلهای خود را بهبود بخشند.
مدت زمان دوره
این دوره در مدت زمان حدود 2 ساعت و نیم و شامل بخشهای تئوری و عملی است.
با شرکت در این دوره، شما با مبانی نظری و عملی بهینهسازی الگوریتم SVR با استفاده از الگوریتم گله اسب (HOA) در متلب آشنا خواهید شد و میتوانید از این تکنیکها در پروژههای خود استفاده کنید.
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:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.