آموزش استفاده از LSTM برای رگرسیون و تخمین تابع در MATLAB

دوره جامع آموزش استفاده از LSTM برای رگرسیون و تخمین تابع در MATLAB
این دوره به شما نحوه استفاده از شبکه‌های عصبی حافظه کوتاه‌مدت بلند (Long Short-Term Memory - LSTM) را برای مسائل رگرسیون و تخمین تابع آموزش می‌دهد. شبکه‌های LSTM در تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی و تخمین توابع پیچیده کاربرد زیادی دارند. در این دوره، تمامی مراحل از بارگذاری داده‌ها تا آموزش و ارزیابی مدل به طور کامل پوشش داده شده است.
Telegram: t.me/matlabanyone
t.me/hassan_saadatmand
[e-mail]
www.matlablearning.com
09155137038
مدرس بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
با بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
سرفصل‌های دوره: استفاده از LSTM برای رگرسیون و تخمین تابع در MATLAB
1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی LSTM و کاربرد آن‌ها در رگرسیون
آشنایی با LSTM و ساختار آن:
توضیح مفهوم شبکه‌های عصبی LSTM و نحوه کارکرد آن‌ها در پردازش داده‌های سری زمانی.
کاربردهای LSTM در رگرسیون:
بررسی کاربردهای LSTM در پیش‌بینی و تخمین توابع عددی و سری زمانی.
مقایسه LSTM با سایر روش‌های رگرسیون:
2. بارگذاری داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها در MATLAB
فراخوانی داده‌ها در MATLAB:
نحوه بارگذاری داده‌های سری زمانی یا داده‌های عددی برای تحلیل و تخمین تابع.
تحلیل اولیه داده‌ها:
بررسی ویژگی‌های داده‌ها شامل میانگین، واریانس
پیش‌پردازش داده‌ها:
آماده‌سازی داده‌ها با نرمال‌سازی و استانداردسازی برای بهبود دقت و پایداری مدل LSTM.
3. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و تست
تقسیم داده‌ها:
نحوه تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی (Training) و تست (Testing) برای ارزیابی بهتر مدل.
4. ساخت و تنظیم مدل LSTM برای رگرسیون
ایجاد مدل LSTM در MATLAB:
نحوه تعریف و ساخت مدل LSTM با استفاده از توابع MATLAB.
تنظیم پارامترهای LSTM:
تعیین تعداد لایه‌های LSTM، نرون‌ها، نرخ یادگیری و سایر پارامترهای مدل.
معرفی توابع از دست دادن مناسب برای مسائل رگرسیون مانند MSE و MAE.
5. آموزش (Training) مدل LSTM
شروع فرآیند آموزش:
آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی و بهینه‌سازی وزن‌ها برای کمینه کردن خطا.
استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی:
معرفی تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند Adam و RMSprop برای بهبود همگرایی.
مانیتورینگ فرآیند آموزش:
نمایش نمودارهای خطا در طول آموزش و کنترل عملکرد مدل با استفاده از معیارهای یادگیری.
6. تست مدل و ارزیابی عملکرد
پیش‌بینی داده‌های تست:
پیش‌بینی داده‌های تست با استفاده از مدل آموزش‌دیده و ارزیابی نتایج پیش‌بینی‌ها.
محاسبه معیارهای ارزیابی رگرسیون:
محاسبه معیارهای مختلف ارزیابی شامل MSE، MAE و RMSE برای سنجش دقت پیش‌بینی.
تحلیل و تفسیر نتایج پیش‌بینی:
مقایسه نتایج پیش‌بینی با داده‌های واقعی و تحلیل تفاوت‌ها برای ارزیابی عملکرد مدل.
7. بهینه‌سازی و تنظیم مدل برای عملکرد بهتر
تنظیم مجدد هایپرپارامترها:
بررسی تاثیر تنظیمات مختلف مانند تعداد لایه‌ها و نرخ یادگیری بر دقت و عملکرد مدل.
استفاده از اعتبارسنجی متقابل:
8. نمایش و مصورسازی نتایج پیش‌بینی
نمایش پیش‌بینی و داده‌های واقعی:
نمایش گرافیکی پیش‌بینی‌های مدل در کنار داده‌های واقعی و بررسی دقت آن‌ها.
تحلیل گرافیکی خطاها:
نمایش نمودار خطاها در طول آموزش و تست برای شناسایی نقاط ضعف مدل.
نمایش روندهای پیش‌بینی شده:
نمایش نمودارهای پیش‌بینی برای تحلیل روندها و تغییرات سری زمانی.
اهداف و دستاوردهای دوره
در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود که:
از شبکه‌های عصبی LSTM برای رگرسیون و تخمین توابع پیچیده استفاده کنند.
داده‌های عددی و سری زمانی را برای استفاده در LSTM آماده‌سازی و پیش‌پردازش کنند.
مدل‌های LSTM را برای پیش‌بینی و تخمین آموزش داده و تنظیمات آن را بهینه‌سازی کنند.
عملکرد مدل را با استفاده از معیارهای ارزیابی مناسب سنجیده و به صورت بصری تحلیل کنند.
این دوره مناسب افرادی است که به تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی علاقه دارند و می‌خواهند از توانمندی‌های شبکه‌های LSTM در MATLAB برای حل مسائل رگرسیون و تخمین تابع استفاده کنند.

[@walktalklearnenglishthroug7145]

سلام. خیلی خوب میشد که آموزش کامل میزاشتین ما هم استفاده می کردیم.