آموزش پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل یادگیری عمیق LSTM در MATLAB

دوره آموزش پیش بینی سری‌‌ های زمانی با یادگیری عمیق

آموزش پیش بینی سری‌‌های زمانی با یادگیری عمیق به عنوان علمی کاربردی در اکثر علوم مهندسی، اقتصاد، مدیریت و‌ جغرافیا مورد توجه قرار دارد. پیش بینی سری زمانی با شبکه عصبی از آن جهت که سیاستمداران، مدیران و پژوهشگران را با پیش بینی مقادیر زمانی تغییرات یک ‌متغیر را همگام می‌کند، مورد توجه است. با آموزش رایگان یادگیری عمیق خلاء علمی از بابت استفاده از سری زمانی از بین می‌رود و دانشی عمیق در وجود شما نمایان می‌شود که آینده‌ای خوش را با تصمیمات درست برایتان رقم بزند.

آموزش پیش بینی سری‌‌ های زمانی با دیپ لرنینگ چیست؟

آموزش پیش بینی سری‌های زمانی روشی برای آشنایی با نرم افزارهای پیش بینی سری زمانی است. یادگیری عمیق به زبان ساده نوعی یادگیری برای تجزیه و تحلیل سریع متغیرهای سری زمانی است و داده‌های زمانی را به خوبی تجزیه و تحلیل می‌کند‌. روش کار آن مبتنی بر هوش مصنوعی است. بدین صورت که شبکه‌های عصبی عمیق رابطه بین الگوهای مختلف را تشخیص می‌دهند و از این دانش خود برای پیش بینی آینده استفاده می‌کنند.

امروزه بسیاری از علوم از علوم مهندسی و اقتصاد تا جغرافیا و مدیریت و غیر همگی نیازمند متدهای جدید هستند که با استفاده از آن‌ها پیچیدگی‌های پیش بینی را از بین ببرند. آموزش سری‌های زمانی با یادگیری عمیق مبانی نظری و مبانی کاربردی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا قادر به بهبود پیش بینی باشید. در این آموزش‌ها علومی همچون ریاضیات، علم آموزش مدل، ارزیابی عملکرد و علم مدیریت هوش مصنوعی برای افزایش دقت و افزایش کارایی کاربرد دارد.

اهمیت پیش بینی سری‌‌های زمانی با یادگیری عمیق

برخی از مواردی که اهمیت یادگیری و شرکت در دوره آموزش پیش بینی سری زمانی را نشان می‌دهند، عبارتند از:

• دقت بالا در پیش بینی یکی از مهم‌ترین مزایایی است که یادگیری پیش بینی سری زمانی با خود به همراه دارد. در زمینه تجارت، در زمینه فروش، در زمینه مالی، در زمینه آب و هوا و در زمینه سلامت می‌توان پیش بینی‌هایی با دقت بالا را از طریق یادگیری عمیق سری‌های زمانی ایجاد کرد.
• تصمیم گیری‌های مربوط به آینده چه از نوع کوتاه مدت باشند چه از نوع بلند مدت باید مطابق با وضعیت و شرایط انجام شوند. با یادگیری سری‌های زمانی به شکلی عمیق می‌توانید مطابق با وضعیتی موجود پیش ‌بینی‌های آینده و تصمیم‌گیری‌های مربوط به آن را انجام دهید.
• ویژگی دیگری که آموزش پیش بینی سری‌های زمانی با یادگیری عمیق را پراهمیت می‌کند، کاربردهای گسترده آن است. شما می‌توانید در زمینه‌های مختلف مسائل پیش روی خود را با چند پیش بینی ساده حل کنید.
• یادگیری عمیق سری‌های زمانی موجب بهبود عملکرد مدل‌ها شده و آزمون و خطا را برای آن‌ها ایجاد می‌کند. اگر می‌خواهید پیش بینی‌های شما بدون خطا انجام شود، یادگیری عمیق برایتان مناسب است.
•  این روش‌ها به عنوان ابزاری کاملا هوشمند و پیشرفته در راستای استخراج الگوهای زمانی مفید به کار گرفته می‌شوند. آن‌ها قادرند داده‌های فوق پیچیده را به آسانی تجزیه و تحلیل کنند.

کاربرد آموزش پیش بینی سری‌‌ های زمانی با یادگیری عمیق

در حوزه کار با هوش مصنوعی، در حوزه تحلیل داده در سازمان‌های مختلف، پیش بینی آب و هوا، پیش بینی بازار، پیش بینی سلامتی و مواردی از این قبیل داده‌های زمانی کاربرد دارند. این آموزش‌ها مراحل متعددی دارند و هر یک افزون بر موارد فوق، می‌توانند در موارد زیر مورد استفاده قرار بگیرند:

مالی و بورس

یکی از مهم‌ترین کاربردهای آموزش پیش بینی سری‌‌های زمانی با یادگیری عمیق در پیش بینی بازار مالی است. این دانش به شما کمک می‌کند تا در بازار سهام، ارز و بازار دارایی مالی بهترین تصمیمات را بگیرید و با دقت کامل برای داشتن سودی ایده‌آل تصمیم گیری کنید. 

کاربرد در حوزه سلامت و بهداشت

برای تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی، تشخیص دقیق زمان درمان یک بیمار و جلوگیری از بروز بیماری‌های مختلف باید از آموزش پیش بینی سری‌های زمانی با lstm در متلب استفاده کنید.

 فروش و تقاضا

بررسی میزان تقاضا برای خدمات و محصولات مختلف نیازمند علمی نوین همچون بررسی سری‌های زمانی است. در این علم مدیریت موجودی، برنامه ریزی تولید، سیاست‌های قیمت گذاری و تمام انچه که شما برای مدیریت فروش و تقاضا نیاز دارید، آموزش داده می‌شود.

کاربرد در پیش بینی آب و هوا

امروزه از مدل‌های مختلف سری‌های زمانی برای اعلام هشدارهای آب و هوایی و بررسی وضعیت هوا استفاده می‌شود. این داده‌ها اطلاعاتی فوق مهم را در بر دارند که گاه از بروز یک بحران طبیعی غیر قابل جبران خبر می‌دهند.

بررسی رفتار مشتریان

کاربرد مورد انتظار دیگری که داده‌های مربوط به بررسی سری‌های زمانی دارند، تحلیل رفتار مشتریان است. در تمامی صنایع از صنایع سنتی گرفته تا صنعت الکترونیک و مدرن بینی رفتارهای مشتری پراهمیت برشمرده می‌شوند. تحلیل داده‌های مربوط به مشتریان می‌تواند یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین داده‌ها در ارتقای تجربه کاربری است.

یادگیری پیش بینی سری‌ های زمانی برای چه افرادی مناسب است؟

شرکت در بهترین دوره یادگیری عمیق پیش بینی سری‌های زمانی برای آن دسته از افرادی که قصد تقویت مهارت پیش بینی را دارند، بسیار توصیه می‌شود. افرادی که به هر نحوی با تحلیل داده سر و کار دارند و کسب و کار آن‌ها وابسته به تصمیمات مهم در آینده است، می‌توانند از این دوره‌های آموزش کمک بگیرند. آموزش پیش بینی سری‌‌های زمانی با یادگیری عمیق برای افراد زیر نیز مناسب است:

·         افرادی که علاقمند به تحلیل داده و سیگنال‌های زمانی و ماشینی هستند. 

·         دانشجویان علاقمند به حوزه هوش مصنوعی و افرادی که در تحقیقات خود به پیش بینی سری‌های زمانی نیاز دارند.

·         متخصصان امور مالی و اقتصادی که با پیش بینی درست خود سود زیادی از ترید و خرید و فروش به دست خواهند آورد. 

·         متخصصان زمینه بهداشت و پزشکی که برای پیش بینی روند درمان و بیماری باید از داده‌های مختلف آینده کمک بگیرند.

مباحث تحت آموزش در دوره پیش بینی سری‌های زمانی

در دوره‌های آموزش پیش بینی سری‌ رمانی مباحث گسترده‌ای بیان می‌شوند که هر یک در درک و به کار گیری بهینه این دوره‌ها تاثیرگذار هستند. مهم‌ترین مباحثی که در دوره‌های آموزش پیش بینی داده و سری زمانی یاد می‌گیرید، عبارتند از:

مبحث پیش پردازش داده‌های زمانی

در این مباحث نحوه استخراج داده‌ها، جمع بندی داده‌ها و تبدیل داده‌های زمانی به داده‌های ورودی ایده‌آل آموزش داده می‌شوند. 

مبحث مدل و ساختار یادگیری عمیق

در این قسمت از آموزش پیش بینی سری‌‌های زمانی با یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی و معماری آن‌ها مورد توجه است. شبکه LSTM یکی از همین شبکه‌ها است که بهترین ساختار را برای حل مسائل مختلف و تصمیم گیری ایجاد می‌کند. برای پیش بینی قیمت با lstm و پیش بینی بازارهای مالی این مباحث بسیار مهم هستند‌.

مبحث آموزش مدل یادگیری عمیق

در این قسمت مدل‌های یادگیری عمیق و فرآیند مربوط به آن‌ها آموزش داده می‌شوند. این قیمت برخوردار از انتخاب تکنیک‌های آموزش، تعیین پارامترهای آموزش مدل و ارزیابی عملکرد مدل‌های مختلف است. 

پیش بینی و تجزیه و تحلیل داده‌های استخراج شده

در این قسمت نتایج حاصل از بررسی داده‌های مختلف بیان می‌شوند و در نهایت، داده‌ها جمع بندی می‌شوند. در این قسمت معیارهایی مانند MSE، MAE، RMSE و برای ارزیابی نتایج مورد استفاده قرار می‌گیرند. 

بهینه سازی مدل

مبحث دیگر بهینه سازی مدل‌ها است. شما باید از استراتژی‌های مختلف برای بهبود مدل‌ها کمک بگیرید و این استراتژی‌ها همان چیزی هستند که در آموزش پیش بینی سری‌های زمانی بیان می‌شوند. در این مرحله روش ارتقا مدل‌ها و بهبود عملکرد مدل به کمک پارامترهای مختلف آموزش داده می‌شود. 

آموزش پیش بینی سری‌‌ های زمانی با یادگیری عمیق از مبتدی تا حرفه‌ای

با توجه به رابطه عمیق هوش مصنوعی با علوم‌ مختلف، یادگیری عمیق پیش بینی سری‌های زمانی مهم تلقی می‌شود. برای توسعه مدل‌های مختلف بهره گیری از علم پیش بینی بسیار کمک کننده خواهد بود. در دوره‌های آموزش پیش بینی سری‌‌های زمانی با یادگیری عمیق می‌توانید نحوه توسعه شبکه عصبی عمیق از نوع LSTM را یاد بگیرید. آنچه‌ که در این آموزش‌ها عرضه می‌شود، استخراج داده از پایگاه‌های دائمی و استفاده از داده برای تصمیمات بهینه آتی است. 

چگونگی مدل کردن فرآیند پیش بینی، نحوه تقسیم بندی داده، پیاده سازی داده‌ها و ارزیابی نتایج شرح داده می‌شوند. همچنین مباحثی در زمینه آموزش istm در متلب ارائه خواهند شد. چنانچه به علوم ماشینی و فرآیند پیش بینی‌های بهینه مربوط به این علوم نیاز دارید، قطعا شما نیز یکی از افرادی هستید که باید دوره‌های آموزش پیش بینی سری‌ زمانی مکتب خونه را پشت سر بگذارید.

روش استفاده از دوره‌های آموزشی مکتب خونه

دسترسی به دوره‌های آنلاین و آفلاین مکتب خونه بسیار آسان است. کافی است شما تصمیم یادگیری را اتخاذ کنید و با مراجعه به وب سایت مکتب خونه، در دوره آموزش پیش بینی سری‌‌های زمانی با یادگیری عمیق ثبت نام‌ کنید. این دوره‌ها بدون حضور فیزیکی مخاطبان ارائه می‌شوند و در هر تایمی قابل استفاده هستند. در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.