معرفی دوره: بهینه‌سازی الگوریتم بردار پشتیبان رگرسیون (SVR) با الگوریتم ژنتیک در متلب
مقدمه
این دوره آموزشی به بررسی و آموزش بهینه‌سازی الگوریتم بردار پشتیبان رگرسیون (Support Vector Regression – SVR) با استفاده از الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) 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.
H.saadatmand@matlablearning.com
h.saadatmand22@yahoo.com
مدرس بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
با بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
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 ژنتیک
ارتقای مهارت‌های عملی در تحلیل و ارزیابی مدل‌های رگرسیون
سرفصل‌های دوره
تئوری SVR:
معرفی و مبانی نظری الگوریتم SVR
اصول و مفاهیم پایه رگرسیون بردار پشتیبان
آماده‌سازی داده‌ها:
پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی (Normalization)، و استانداردسازی (Standardization)
ابزارها و روش‌های آماده‌سازی داده‌ها در متلب
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
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 مدل‌ها
اهمیت بهینه‌سازی پارامترهای مدل SVR با الگوریتم‌های فراابتکاری (Metaheuristic Optimization):
معرفی الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
نقش بهینه‌سازی پارامترها در بهبود عملکرد مدل SVR
پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی پارامترهای SVR
آموزش و تست مدل (Training and Testing):
آموزش مدل SVR با مجموعه داده‌های آموزشی
تست مدل‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های آزمایشی
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)
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 برگزار می‌شود 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 ژنتیک در متلب آشنا خواهید شد و می‌توانید از این تکنیک‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنید.
ا
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.