یادگیری ماشین (ML)، یادگیری کمعمق و پیشبینی سریهای زمانی!
دانلود کدها و مطالب بیشتر (مقالات، اسلایدها و غیره) با بهترین قیمت (فاصلهها را حذف کنید).
کدها هر 6-12 ماه بهروز میشوند! به طور منظم بازدید کنید تا مطالب جدید را دانلود کنید!
هر زمان به کمک نیاز داشتید، فقط به مدرس پیام دهید! پاسخ در عرض چند ساعت!
شما یاد خواهید گرفت SNN چیست و چگونه برای پیشبینی سریهای زمانی استفاده میشود. کاربرد: CO2. با استفاده از دادههای رسمی بانک جهانی. مناطق متعدد.
پیش نیازها:
1. برای بهترین قیمت (فاصلهها را حذف کنید)
2. دوره هر 6-12 ماه بهروز میشود. به طور منظم بازدید کنید تا مطالب جدید را دانلود کنید!
3. مروری بر دوره: شبکههای عصبی کمعمق، متشکل از تنها یک لایه پنهان، قادر به مدلسازی موثر روابط غیرخطی در وظایفی هستند که دادهها محدود بوده و تفسیرپذیری مهم است. آنها برای رگرسیون، طبقهبندی دودویی و تقریب تابع ساده مناسب هستند و در مقایسه با معماریهای عمیقتر، آموزش سریعتر و خطر کمتری از بیشبرازش را ارائه میدهند. در حالی که ممکن است با الگوهای بسیار پیچیده مانند الگوهای تشخیص تصویر یا پردازش زبان طبیعی دست و پنجه نرم کنند، در دادههای ساختاریافته و برنامههای کنترل یا بهینهسازی عملکرد خوبی دارند. این دوره همچنین تکنیکهای پیشبینی سریهای زمانی را با تمرکز بر مدلسازی انتشار CO₂ با استفاده از پایتون معرفی میکند. زبانآموزان مفاهیمی مانند پایایی، تفاضل و خودهمبستگی را بررسی میکنند و آنها را از طریق تمرینهای عملی با استفاده از مجموعه دادههای CO₂ واقعی اعمال میکنند. کتابخانههای پایتون مانند pandas، statsmodels و matplotlib برای ساخت و تجسم مدلهای پیشبینی استفاده میشوند. کد قابل دانلود، نوتبوکهای Jupyter و پشتیبانی مدرس برای اطمینان از توسعه مهارتهای عملی ارائه شده است.
یادگیری در مورد شبکههای عصبی کمعمق و پیشبینی سریهای زمانی برای درک و استفاده از یادگیری ماشین در محیطهای عملی و دادهمحور - به ویژه در جایی که کارایی محاسباتی و شفافیت مهم است - مهم است. این دوره برای دانشجویان رشته علوم داده، سیستمهای انرژی یا مدلسازی محیطی، اقتصاددانان انرژی مشتاق که به دنبال تجزیه و تحلیل روند انتشار یا مصرف انرژی هستند و متخصصان در زمینههایی مانند پایداری، تجزیه و تحلیل دادهها یا برنامهریزی سیاست ایدهآل است. مشاغلی که از این مهارتها بهرهمند میشوند عبارتند از تحلیلگران انرژی، دانشمندان دادههای آب و هوا، مشاوران محیط زیست، محققان عملیات و مهندسان سیستمهای کنترل. زبانآموزان با تسلط بر این ابزارها میتوانند در تصمیمگیری مبتنی بر دادهها در بخشهایی که با کاهش انتشار، بهینهسازی منابع و برنامهریزی مبتنی بر پیشبینی سروکار دارند، سهیم باشند.
Algorithmic Economist (PhD)
متخصص انرژی کمّی | علم داده، یادگیری ماشین و بهینهسازی
نمایش نظرات