امروزه علوم مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربرد وسیعی در حوزه مهندسی، پزشکی و اقتصاد پیدا کرده است. در سالهای اخیر، الگوریتمهای یادگیری ماشین و به طور خاص یادگیری عمیق رهیافتهای جدیدی برای ...
یادگیری پیاده سازی مدلهای پیشبینی سری زمانی
یادگیری پیاده سازی شبکه عصبی عمیق LSTM
اعتبارسنجی نتایج پیشبینی
پیادهسازی تاخیر در سری زمانی
در تمام مراحل این دوره سعی شده است تا مباحث با زبانی روان و ساده توضیح داده شود تا مخاطبان محترم بتوانند به سادگی از آموزش ارائه شده استفاده کنند، اما برای یادگیری و استفاده حداکثری از آموزشهای ارائه شده لازم است تا مخاطب با نرم افزار متلب MATLAB آشنایی داشته باشد.
امروزه علوم مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربرد وسیعی در حوزه مهندسی، پزشکی و اقتصاد پیدا کرده است. در سالهای اخیر، الگوریتمهای یادگیری ماشین و به طور خاص یادگیری عمیق رهیافتهای جدیدی برای حل مسائل پیشبینی سری زمانی، رگرسیون، تخمین تابع و طبقهبندی داده ارائه کردهاند.
هدف از توسعه یک مدل پیشبینی سری زمانی، پیشبینی کردن مقادیر آینده بر اساس دادههای تاریخی زمان است. نمونهای از کاربردهای این مدل شامل پیشبینی مقادیر حالتهای یک سیستم در زمان آینده با استفاده از تاریخچه سری زمانی آن، پیشبینی آبوهوا و پیشبینی قیمت سهام است.
در این آموزش نحوه توسعه شبکه عصبی عمیق از نوع LSTM (Long-Short Term Memory) برای حل مسئله پیشبینی سری زمانی با استفاده از یک پایگاه داده واقعی ارائه میشود. برای این منظور نحوه بارگذاری پایگاه داده، روند تقسیمبندی دادهها به انواع آموزش و تست، نحوه مدل کردن تاخیر در فرایند پیشبینی، روند نرمال کردن دادهها، پیادهسازی و آموزش مدل پیشبین LSTM و در نهایت ارزیابی نتایج و نحوه اصلاح مدل تشریح میشود.
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 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.
برخی از مواردی که اهمیت یادگیری و شرکت در دوره آموزش پیش بینی سری زمانی را نشان میدهند، عبارتند از:
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
در این مباحث نحوه استخراج دادهها، جمع بندی دادهها و تبدیل دادههای زمانی به دادههای ورودی ایدهآل آموزش داده میشوند.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 4 امتیاز
3 نظرایمان تاهباززاده مقدم فارغالتحصیل مقطع دکتری در رشته مهندسی مکانیک گرایش دینامیک و کنترل از دانشگاه تهران است. ایشان در حال حاضر در واحد تحقیق و توسعه شرکت خودروسازی Bugatti مشغول به فعالیت است. او برنامهنویسی با زبانهای MATLAB و ++C را از سال 1387 شروع کرد و از علوم برنامهنویسی در پروژههای متعدد صنعتی و توسعه نرمافزار از جمله شبیهسازی سیستمها، محاسبات نرم و فینتک بهره گرفته است. وی همچنین سابقه کار در شرکتهای مرکز خودرو برقی مپنا، ایران خودرو، فناور شبیهساز نصیر و سامانههای هوشمند درفک را دارد. ایشان بیش از یک دهه سابقه تدریس دورههای مقدماتی و پیشرفته نرمافزارهای C++/Mex Simulink MATLAB و علوم هوش مصنوعی را در مجتمع فنی تهران و دانشگاههای معتبر کشور دارد و از این حیث جزو مجربترین مدرسین این حوزه به شمار میروند. وی عاشق یادگیری است و در عین حال برای تکثیر دانش خود با دیگران بسیار مصمم است.
اطلاعات بیشتر