آموزش مقدماتی نرم افزار HeuristicLab برای توسعه مدل های ریاضی + گواهینامه

در بسیاری از تحقیقات و مطالعاتی که در انواع زمینه‌های علمی ‌و با هدف مدل‌سازی انواع پدیده‌ها صورت می‌گیرد، نیاز است که از ابزارهایی قدرتمندی نظیر شبکه‌های عصبی مصنوعی، برنامه‌نویسی ژنتیک و... استفاده شود. نرم‌افزار HeuristicLab این امکان را برای محققین فراهم می‌آورد تا با ایجاد محیطی ساده و کارآمد، علاوه بر توسعه مدل‌های رگرسیونی تک یا چند متغیره خطی یا غیرخطی به تحلیل نتایج و ترسیم انواع نمودارها بپردازند. در فرادرس پیش رو قصد داریم تا در طی یک آموزش کوتاه و رایگان، به آشنایی کلی با نرم‌افزار HeuristicLab پرداخته و از میان قابلیت‌های مختلف نرم‌افزار در زمینه‌های مختلف طبقه‌بندی، مدل‌سازی رگرسیونی و... با فرایند کلی توسعه مدل‌های ریاضی برای یک مساله رگرسیونی غیرخطی آشنا شوند. اساتید، دانشجویان و سایر علاقه‌مندان حوزه‌های علوم مهندسی مخاطب این آموزش بوده و پس از مشاهده، با فضای کلی نرم‌افزار آشنا شده و قادر هستند بدون نیاز به کدنویسی، با کمک روش‌های برنامه‌نویسی ژنتیک یا یادگیری ماشین، نیازهای خود را برای توسعه مدل‌های رگرسیونی غیرخطی برطرف کنند. در طی سالیان اخیر کاربرد روش‌های نوین برای مدل‌سازی عددی، در انواع تحقیقات علمی‌ و آکادامیک رو به فزونی است. در طیف گسترده‌ای از علوم مهندسی، نیاز به نرم‌افزارهایی که فرایند رگرسیون یا طبقه‌بندی را به کمک روش‌های نوین مانند برنامه‌نویسی ژنتیک یا یادگیری ماشین به طور اتوماتیک و به دور از فضای کدنویسی انجام دهند احساس می‌شود. از طرف دیگر، در بسیاری از موارد برای برازش یک مدل غیرخطی چندمتغیره نیاز به حدس اولیه‌ای از پارامترها است که این مساله، می‌تواند به عنوان یکی از چالش‌های رگرسیون غیرخطی محسوب شود. با این وجود، با کمک HeuristicLab قادر هستیم با روش‌های برنامه‌نویسی ژنتیک، بدون در نظر گرفتن حدس اولیه، به تعداد دلخواه و با کمک انواع توابع ریاضی مرسوم از جمله توانی، لگاریتمی، نمایی، مثلثاتی و...، به مدل‌سازی غیرخطی پرداخته و از بین مدل‌های تولید شده توسط نرم‌افزار، بهترین مدل با کم‌ترین خطا را انتخاب کنیم.

فرادرس

امیرحسین حقیقت