کتاب آموزش جامع مدل‌سازی پیش‌بینانه با استفاده از یادگیری عمیق (RNN، LSTM) و ابزار Prophet با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌سازی پیش‌بینانه با استفاده از یادگیری عمیق (RNN، LSTM) و ابزار Prophet

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی و تحلیل داده‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه و تعاریف سری‌های زمانی در اقتصاد
• 2. پیش‌پردازش داده‌های اقتصادی و مدیریت مقادیر مفقود
• 3. تحلیل مولفه‌های اصلی سری زمانی شامل روند و فصلی بودن
• 4. بررسی ایستایی در داده‌های سری زمانی و آزمون‌های ریشه واحد
• 5. کاربرد میانگین متحرک و هموارسازی نمایی در پیش‌بینی
• 6. آشنایی با ساختار کتابخانه Prophet در تحلیل داده‌ها
• 7. مدل‌سازی روندها و تغییرات ساختاری با Prophet
• 8. شناسایی و اعمال تعطیلات و رویدادهای تقویمی در مدل Prophet
• 9. تنظیم پارامترهای فصلی و دوره‌ای در مدل‌های پیش‌بین
• 10. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای RMSE و MAE
• 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN
• 12. معماری و نحوه عملکرد سلول‌های حافظه در شبکه‌های عصبی
• 13. چالش‌های یادگیری در شبکه‌های RNN و مسئله محو شدگی گرادیان
• 14. مبانی نظری و ساختار شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM
• 15. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی برای ورود به مدل‌های یادگیری عمیق
• 16. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها برای بهبود همگرایی مدل
• 17. پیاده‌سازی مدل پایه LSTM برای پیش‌بینی قیمت‌های اقتصادی
• 18. استفاده از پنجره‌های لغزان برای آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 19. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های LSTM
• 20. بررسی تاثیر تعداد لایه‌ها و نورون‌ها بر دقت پیش‌بینی
• 21. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری عمیق
• 22. استفاده از مکانیزم Dropout در شبکه‌های LSTM
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های LSTM دوطرفه برای تحلیل داده‌های وابسته
• 24. ترکیب مدل‌های آماری کلاسیک با معماری‌های یادگیری عمیق
• 25. تحلیل سری‌های زمانی چندمتغیره با استفاده از LSTM
• 26. مدل‌سازی وابستگی‌های بلندمدت در متغیرهای کلان اقتصادی
• 27. پیاده‌سازی پیش‌بینی‌های چندگام به جلو
• 28. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل خروجی‌های مدل
• 29. اصول بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بین در محیط‌های عملیاتی
• 30. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی در شرایط نوسانات بازار
• 31. بررسی کارایی مدل‌های ترکیبی Prophet و LSTM
• 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج پیش‌بینی برای تصمیم‌گیری اقتصادی
• 34. اخلاق حرفه‌ای و دقت در تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
• 35. مطالعه موردی پیش‌بینی شاخص‌های کلان اقتصادی با هوش مصنوعی