معرفی دوره: بهینهسازی الگوریتم بردار پشتیبان رگرسیون (SVR) با الگوریتم جست و جوی خزنده (RSA) در متلب
Optimizing Support Vector Regression Using Reptile Search 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 جست و جوی خزنده (RSA) ( Reptile Search 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 جست و جوی خزنده
• 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 جست و جوی خزنده (RSA) ( Reptile Search Algorithm – RSA)
• نقش بهینهسازی پارامترها در بهبود عملکرد مدل SVR
• پیادهسازی الگوریتم جست و جوی خزنده (RSA) 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 جست و جوی خزنده (RSA) 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.