الگوریتم های هوش مصنوعی
یکی از علومی که باعث بهبود و پیشرفت فرآیندهای مربوط به شغل و کار گردیده، یادگیری هوش مصنوعی است. در نتیجه امروزه کسب و کارهای مختلف برای اینکه درآمدشان به حداکثر مقدار برسد، به یادگیری هوش مصنوعی روی آوردهاند. اگر مایل به کسب اطلاعات مفیدی در زمینه الگوریتم های هوش مصنوعی هستید میتوانید با ما همراه باشید.
پیشرفت هر روزه هوش مصنوعی و به وجود آوردن نوآوریهای جدید، باعث شده است که این موضوع طرفداران زیادی داشته باشد. البته باید در نظر داشت که الگوریتم های هوش مصنوعی نسبت به هر شغلی متفاوت هستند و مرتبط با نیازهای مختلف مورد استفاده قرار میگیرند.
در حال حاضر مدلهای مختلفی از الگوریتم های هوش مصنوعی در جهان ایجاد شدهاند اما هدف ما در این مقاله معرفی ۵ الگوریتم پرطرفدار آن است.
رگرسیون خطی
یکی از الگوریتمهایی که بیش از ۲۰۰ سال است در مباحث آمار و ریاضی مورد استفاده قرار میگیرد، رگرسیون خطی نام دارد. پیدا کردن مقدارهای ضرایب B یکی از نکات مهم الگوریتم رگرسیون خطی است که میتواند بیشترین تاثیر را روی دقت عملکرد مدل فراهم کند.
یکی از ساده ترین مثالهایی که میتوان به آن پرداخت مثال زیر است:
y = B0 + B1 * x
جایی که B0 + B1 عملکرد مورد نظر ما است.
دانشمندان میتوانند با تنظیم کردن وزن ضرایب نتیجههای متفاوتی را از آموزش دریافت کنند.
میتوان گفت که داشتن دادههایی واضح و روشن بدون وجود اطلاعات کم ارزش در آن و بدون شلوغی زیاد، و همچنین از بین بردن متغییرهایی با مقادیر وروردی همبسته، از دلایل مهم و اساسی برای به موفقیت رسیدن الگوریتم رگرسیون خطی میباشند.
میتوان با این الگوریتم، شیب دادههای آماری را برای استفاده در امور بانکی، بیمه، امور مالی، بازاریابی، مراقبتهای بهداشتی و … به صورت نزولی بهینهسازی کرد.
رگرسیون لجستیک
یکی دیگر از الگوریتم های هوش مصنوعی که جزو محبوبترین آنها محسوب میشود، الگوریتم رگرسیون لجستیک است.
این الگوریتم میتواند نتایج را به صورت باینری (دو-دویی) ارائه دهد. با این عملکرد، رگرسیون لجستیک میتواند دو نتیجه را نیز پیشبینی کند و مقدار y یکی از دو کلاس را مشخص کند. البته میتوان این تابع را براساس تغییر کردن وزن الگوریتم تنظیم کرد.
از مهمترین ویژگیهای الگوریتم رگرسیون لجستیک، جدا سازی مقادیر واقعی از مقادیر کاذب به صورت یک خط S شکل میباشد.
به نوعی میتوان دلیل موفقیت الگوریتم رگرسیون لجستیک را مانند الگوریتم رگرسیون خطی دانست. در واقع در هر دو الگوریتم با حذف نمونههای ورودی که ارزش مشابه دارند و کاهش دادن دادههای کم ارزش یا همان مقدار نویز، میتوان شاهد نتیجه صحیح بود.
درخت تصمیم گیری
یکی از قدیمیترین ، سادهترین و پرکاربردترین الگوریتم های هوش مصنوعی، درخت تصمیمگیری است. این مدل یادگیری هوش مصنوعی، هنوز هم میتواند نیازهای کاربران را برطرف کند.
درخت تصمیمگیری در اصل همان درخت باینری به صورت کلاسیک است که در هر تقسیم میتواند یکی از دو تصمیم بله یا خیر را به دست آورد و تا وقتیکه مدل مورد نظر به گره نتیجهگیری برسد ادامه خواهد یافت.
یادگیری این مدل خیلی آسان و ساده است و اصلا نیازی به عادی سازی دادهها نیست. با استفاده از الگوریتم درخت تصمیمگیری میتوان بسیاری از مشکلات را حل کرد. فقط کافی است تا منطق مورد نیاز برای تحلیل هر مسئله را بررسی کرده و سپس از این الگوریتم استفاده نمایید.
ماشین های بردار پشتیبان
این الگوریتم به دلیل اینکه قابلیتهای زیاد و قدرتمندی را به جهت طبقهبندی دادهها فراهم کرده است، به یکی از الگوریتم های هوش مصنوعی پرطرفدار و پرکاربرد در بین دانشمندان تبدیل شده است.
Hyper line خطی است که میتوان با مقدارهای مختلف، گرههای ورودی داده را از هم جدا کند، سپس از این نقطهها بردارها به هایپرپلان میرسند که می توانند از آن پشتیبانی کنند یا حتی با آن مخالفت نمایند.
وقتی همه نمونههای داده از یک کلاس در همان سمت هایپرپلان قرار دارند، از آن پشتیبانی کرده و وقتی که نقطه داده خارج از صفحه کلاس خود باشد، با آن مخالفت میکنند.
از بزرگترین بردارهای مثبت که توانایی جداسازی بیشترین گرههای داده را دارد را میتوان بهترین هایپرپلین دانست.
الگوریتم ماشینهای بردار پشتیبان، دارای یک ماشین برای طبقهبندی است که برای عادیسازی دادهها و برای حل بسیاری از مشکلات مورد استفاده قرار میگیرد.ماشینهای بردار پشتیبان، بسیار قدرتمند و پرکاربرد است و یادگیری نحوه کار آنها میتواند برایتان مفید باشد.
نزدیکترین همسایگی
از بین الگوریتم های هوش مصنوعی این الگوریتم مدلی بسیار ساده برای یادگیری ماشین است اما در عین سادگی بسیار قدرتمند است زیرا از همه دادههای آموزشی به عنوان جزی از نمایندگی بهره میگیرد.
در این نوع الگوریتم برای تعیین مقدار نهایی، پیش بینیها در مورد مقادیر نتیجه و بررسی همه دادهها برای گرههای دادهK که مقدار مشابهی دارند و همسایه هستند و عدد اقلیدسی، با هم محاسبه میگردند. میتوان براساس اختلاف مقادیری که محاسبه شده اند، عدد اقلیدسی را به دست آورد.
در حال حاضر فناوری مربوط به هوش مصنوعی نسبت به سالیان گذشته رشد بسیار زیادی داشته است. برای پیشبینی رویداده ها و محاسبه کردن طبق دادههای بزرگ، یادگیری ماشینی بسیار قدرتمند است.
اگر جز افرادی هستید که به دنبال یادگیری الگوریتم های هوش مصنوعی بوده و نمیدانید که باید از کجا آغاز کنید، میتوانید با توجه کردن به نکات بررسی شده در قسمت بالایی مقاله و توجه کردن به نکات گفته شده در ادامه مقاله به یک نتیجهگیری کلی در ارتباط با یادگیری ماشینی برسید:
دسته بندی الگوریتمهای یادگیری ماشین به صورت زیر است:
۱٫ یادگیری نظارتی
این نوع یادگیری برای مواردی است که از یک مجموعه داده، نوعی ویژگی خاص معلوم است اما موارد دیگری در دسترس نیست یا حداقل باید پیشبینی گردند.
۲٫ یادگیری تقویتی
این مدل از یادگیری ما بین دو حالت اول و سوم است. به ایت صورت که بعضی از حالتها از یک رویداد قابل پیشبینی و موجود است اما دقیق و کامل نیست. میتوان گفت این مدل از یادگیری پیچیده تر از موارد یک و سه است.
۳٫ یادگیری غیر نظارتی
این مورد برای قسمتهایی است که پیدا کردن روابط ضمنی در یک وضعیت نامعین مورد نیاز و حیاتی باشد.
این مدل از دیتاست برای ذخیره کردن و حتی پردازش کردن دادهها به منبعهای محاسباتی زیادی احتیاج دارد. زمانیکه صفتهای زیادی موجود باشد، سبب از بین رفتن یا کاهش در دقت میشود.
اما با وجود موارد گفته شده، این مدل الگوریتم دقت بالایی دارد و بسیار سریع عمل میکند. همچنین برای یافتن مقدارهای مورد نیاز در دیتاستهای خیلی بزرگ، به شدت کارآمد و قابل استفاده است.
الگوریتم های هوش مصنوعی فقط در موارد گفته شده خلاصه نمیشوند اما سعی کردیم در این مقاله به مهمترین آنها اشاره کنیم. امیدواریم موارد فوق برایتان مفید بوده باشد.
