یادگیری ماشینی (ماشین لرنینگ | Machine Learning) ابزاری قدرتمند با کاربردهای بی‌شماری، مانند مطالعه اشعه ایکس، حدس زدن روندهای بازار سهام، پیش‌بینی علایق کاربران و غیره است؛ بنابراین، جای تعجب نیست که طبق گزارش شرکت Fortune Business Insights، انتظار می‌رود که بازار یادگیری ماشینی جهان از 21.7 میلیارد دلار در سال 2022 به 209.91 میلیارد دلار تا سال 2029 رشد کند. در قلب یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها قرار دارند. آن‌ها مانند مواد آموزشی هستند که مدل‌ها را آموزش می‌دهند و آن‌ها را به ابزارهای شگفت‌انگیز و نوظهور امروزی تبدیل می‌کنند. در این مطلب از مکتوب قصد داریم در رابطه با 10 تا از الگوریتم های ماشین لرنینگ به بحث و بررسی بپردازیم. پس با ما همراه باشید.
ماشین لرنینگ چیست؟
یادگیری ماشینی (Machine Learning) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد که سیستم‌های رایانه‌ای را قادر می‌سازد بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند.
این شامل ایجاد مدل‌ها و الگوریتمهای ریاضی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌های زیادی یاد بگیرند و آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل کرده تا الگوها را شناسایی کنند، بینش‌های معنی‌داری را استخراج کنند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های دقیق بگیرند.
الگوریتمهای ماشین لرنینگ به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به‌طور خودکار از تجربه یا داده‌ها با تنظیم پارامترهایشان یاد می‌گیرند و بهبود می‌یابند. آن‌ها می‌توانند الگوها، روابط و روندهای پنهان در داده‌ها را کشف کنند که سپس می‌توانند برای پیش‌بینی، طبقه‌بندی داده‌های جدید یا خودکارسازی وظایف استفاده شوند. فرآیند یادگیری شامل آموزش یک مدل یادگیری ماشینی با نمونه‌های برچسب‌گذاری شده یا داده‌های تاریخی است، جایی که مدل یاد می‌گیرد الگوها را تشخیص دهد و بر اساس آن داده‌ها پیش‌بینی کند.
پیشنهاد مطالعه: آموزش نحوه استفاده از ChatGPT
الگوریتم های ماشین لرنینگ
انواع مختلفی از یادگیری ماشین وجود دارد، از جمله موارد زیر:
- یادگیری نظارت شده (Supervised learning): الگوریتم از مثال‌های برچسب‌گذاری شده یاد می‌گیرد، جایی که داده‌های ورودی با برچسب‌های خروجی یا مقادیر هدف مربوطه همراه است. می‌آموزد که بر اساس مثال‌های ارائه شده، ویژگی‌های ورودی را به خروجی صحیح نگاشت کند.
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning): الگوریتم از داده‌های بدون برچسب، بدون هیچ برچسب خروجی از پیش تعریف‌شده، یاد می‌گیرد. الگوها، ساختارها یا روابط را در داده‌ها بدون راهنمایی صریح کشف می‌کند و می‌تواند برای کارهایی مانند خوشه‌بندی، کاهش ابعاد یا تشخیص ناهنجاری استفاده شود.
- یادگیری تقویتی (Reinforcement learning): الگوریتم از طریق تعامل با یک محیط یاد می‌گیرد. بازخوردی را در قالب پاداش یا جریمه برای اعمال خود دریافت می‌کند و یاد می‌گیرد که در طول زمان پاداش را به حداکثر برساند. یادگیری تقویتی معمولاً در سناریوهایی استفاده می‌شود که در آن یک عامل یاد می‌گیرد که تصمیمات متوالی بگیرد، مانند بازی کردن یا کنترل ربات‌ها.
پیشنهاد مطالعه: اهداف هوش مصنوعی – اهداف عجیب و غریب AI و آینده مبهم
معروفترین الگوریتم های یادگیری ماشین
الگوریتم یادگیری ماشینی را به عنوان یک دستور پخت برای کامپیوترها در نظر بگیرید تا بتوانند بر اساس داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. به جای اینکه دستورالعمل‌های دقیقی ارائه دهیم، انبوهی از داده‌ها را به کامپیوتر می‌دهیم و به آن اجازه خواهیم داد الگوها و بینش‌ها را خودش بفهمد. در ادامه این مطلب 10 تا از الگوریتم های ماشین لرنینگ که دنیا را تحت تأثیر خود قرار داده‌اند مورد بررسی قرار خواهند گرفت.
الگوریتم رگرسیون خطی
تصور کنید می‌خواهید چیزی را پیش‌بینی کنید که دامنه‌ای پیوسته دارد، مانند تعداد محصولات فروخته شده یا قیمت خانه و بسیاری از موارد دیگر. اینجاست که رگرسیون خطی (Linear regression)، به عنوان یک الگوریتم یادگیری نظارت شده از انواع الگوریتم های هوش مصنوعی، مفید واقع خواهد شد. این روش که از آمار گرفته شده است، به یافتن رابطه بین متغیر ورودی (X) و متغیر خروجی (Y) کمک می‌کند که می‌تواند با یک خط مستقیم ساده نشان داده شود.
به عبارت ساده، رگرسیون خطی به مجموعه‌ای از نقاط داده با مقادیر ورودی و خروجی شناخته‌شده نگاه می‌کند و بهترین خط را برای آن نقاط تعیین می‌کند. این «خط رگرسیون» به عنوان یک مدل پیش‌بینی عمل می‌کند و به ما اجازه می‌دهد مقدار خروجی (Y) را برای یک مقدار ورودی خاص (X) تخمین بزنیم.
رگرسیون خطی بیشتر برای پیش‌بینی استفاده می‌شود نه دسته‌بندی. وقتی می‌خواهیم بفهمیم که چگونه تغییرات در متغیر ورودی بر متغیر خروجی تأثیر می‌گذارد، این ابزار عالی است. با مطالعه شیب و بریدگی خط رگرسیون می‌توان مقادیر آتی را بر اساس این رابطه پیش‌بینی کرد.
پیشنهاد مطالعه: معرفی انواع هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها
الگوریتم رگرسیون لجستیک
رگرسیون لجستیک (Logistic regression) نوعی الگوریتم یادگیری نظارت شده در میان الگوریتم های ماشین لرنینگ است که عمدتاً برای کارهای طبقه‌بندی باینری استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توان از آن برای تعیین اینکه آیا یک عکس از یک گربه است یا نه استفاده کرد.
رگرسیون لجستیک شانس برچسب‌گذاری یک ورودی به کلاس اولیه را پیش‌بینی می‌کند. در عمل، اغلب برای تقسیم نتایج به دو دسته استفاده می‌شود: کلاس اولیه و غیر کلاس اولیه. این با تعیین یک مرز برای طبقه‌بندی باینری به دست می‌آید. به عنوان مثال، هر مقدار خروجی بین 0 و 0.49 ممکن است به عنوان یک گروه طبقه‌بندی شود، در حالی که مقادیر بین 0.50 و 1.00 به عنوان گروه دیگر طبقه‌بندی می‌شوند.
رگرسیون لجستیک به طور کلی برای دسته‌بندی باینری استفاده می‌شود، نه برای پیش‌بینی. زمانی که نیاز داریم داده‌ها را در گروه‌های مجزا قرار دهیم، مانند تشخیص تصویر، شناسایی ایمیل‌های هرزنامه یا تشخیص بیماری‌ها، ابزاری قدرتمند است.
بیز ساده
بیز ساده (Naive Bayes) گروهی از الگوریتمهای یادگیری تحت نظارت محسوب می‌شود که مدل‌های پیش‌بینی را برای کارهایی می‌سازد که شامل دو یا چند طبقه‌بندی است. از قاعده‌ای به نام قضیه بیز، همراه با احتمالات شرطی، برای حدس زدن شانس یک طبقه‌بندی خاص بر اساس عناصر مختلف استفاده می‌کند.
به الگوریتم بیز ساده به عنوان یکی از الگوریتم های ماشین لرنینگ مانند یک برنامه شناسایی گیاهان فکر کنید که از Naive Bayes استفاده می‌کند. این برنامه به‌اندازه، رنگ و شکل گیاه به صورت جداگانه نگاه می‌کند، اما این عوامل را ترکیب می‌کند تا تصمیم بگیرد که گیاه مثلاً گل رز یا آفتابگردان باشد.
این الگوریتم یادگیری ماشین فرض می‌کند که همه این عوامل مستقل از یکدیگر هستند که ریاضیات را ساده‌تر می‌کند و به آن اجازه می‌دهد مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها را به راحتی مدیریت کند. Naive Bayes ابزاری عالی برای طبقه‌بندی اسناد، فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم، تجزیه و تحلیل احساسات با هوش مصنوعی و موارد دیگر است.
پیشنهاد مطالعه: بررسی جامع بازار کار یادگیری ماشین در ٢٠٢٣ و آینده
درخت تصمیم – از مهم‌ترین الگوریتم های ماشین لرنینگ
فلوچارتی را تصور کنید که با سؤالی درباره برخی داده‌ها شروع می‌شود. بسته به پاسخ، داده‌ها مسیرها یا شاخه‌های مختلفی را دنبال می‌کنند که منجر به سؤالات بیشتری می‌شود.
این کار تا زمانی ادامه می‌یابد که داده‌ها به نقطه پایانی یا برگه‌ای برسند که در آن سؤال دیگری وجود ندارد. این اساساً نحوه عملکرد درخت تصمیم (Decision tree)، به عنوان یکی از الگوریتم های ماشین لرنینگ نظارت شده، برای کارهای طبقه‌بندی و پیش‌بینی است.
چیزی که درخت تصمیم را در یادگیری ماشین محبوب می‌کند، توانایی آن‌ها در پذیرش مجموعه داده‌های پیچیده با سهولت و سادگی نسبی است. ساختار درخت مانند الگوریتم دید واضحی از فرآیند تصمیم‌گیری ارائه می‌دهد. با پرسیدن یک سری سؤال و ردیابی شاخه‌ها، درخت‌های تصمیم به ما اجازه می‌دهند تا نتایج را بر اساس ویژگی‌های داده‌ها طبقه‌بندی یا پیش‌بینی کنیم. این ساختار واضح و سهولت تفسیر، درخت‌های تصمیم را برای بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به‌ویژه هنگام کار با مجموعه داده‌های پیچیده، مفید می‌سازد.
پیشنهاد مطالعه: معرفی انواع محیط در هوش مصنوعی و نحوه کارکرد آن‌ها
الگوریتم جنگل تصادفی
الگوریتم جنگل تصادفی (Random forest) مانند گروهی از درختان تصمیم است که برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی بهتر با هم کار می‌کنند. به جای اینکه یک درخت تصمیم واحد همه فراخوانی‌ها را انجام دهد، یک جنگل تصادفی با بسیاری از درختان تصمیم مشورت کرده و سپس محبوب‌ترین پیش‌بینی را از بین آن‌ها انتخاب می‌کند.
در جنگل تصادفی، شما ممکن است صدها یا حتی هزاران درخت تصمیم داشته باشید که هر کدام بر روی نمونه‌های تصادفی متفاوتی از مجموعه داده آموزش دیده‌اند. این روش به تنوع بخشیدن به آموزش درختان کمک می‌کند. هر درخت تصمیم بر روی نمونه منحصربه‌فرد خود، مستقل از دیگران آموزش داده می‌شود. پس از آموزش، جنگل تصادفی داده‌های یکسانی را در تمام درخت‌های تصمیم اجرا می‌کند. هر درخت یک پیش‌بینی انجام می‌دهد و جنگل تصادفی بررسی خواهد کرد که کدام پیش‌بینی رایج‌ترین بوده است. سپس این پیش‌بینی رایج به عنوان پیش‌بینی نهایی انتخاب می‌شود.
یکی از مزایای جنگل‌های تصادفی به عنوان یکی از الگوریتم های ماشین لرنینگ، توانایی آن‌ها برای مقابله با «بیش‌ازحد برازش یا overfitting» است، یک مشکل رایج که در آن درخت تصمیم‌گیری بیش‌ازحد به داده‌های آموزشی خود عادت کرده و برای پیش‌بینی دقیق داده‌های جدید تلاش می‌کند.
پیشنهاد مطاله: بررسی آینده شغلی هوش مصنوعی
K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN) – از الگوریتم های یادگیری ماشین در خوشه‌بندی
الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN) مانند داشتن دسته‌ای از نقاط برچسب‌گذاری شده روی نمودار و تعیین هویت نقطه جدید بر اساس برچسب‌های نزدیک‌ترین نقاط اطراف آن است. در الگوریتم KNN، K مخفف تعداد نزدیک‌ترین همسایه‌هایی است که در نظر می‌گیرد. به عنوان مثال، اگر K روی 5 تنظیم شود، الگوریتم 5 نقطه نزدیک به نقطه جدید را بررسی می‌کند. سپس به برچسب اکثریت در میان این همسایگان نگاه کرده و بر این اساس نقطه جدید را برچسب‌گذاری خواهد کرد.
به عنوان مثال، اگر بیشتر نزدیک‌ترین همسایه‌ها نقاط آبی باشند، نقطه جدید نیز به عنوان آبی نشان داده می‌شود. علاوه بر برچسب‌گذاری، KNN می‌تواند ارزش یک نقطه جدید را با در نظر گرفتن میانگین یا مقدار میانه نزدیک‌ترین همسایگان خود پیش‌بینی کند. KNN به عنوان یکی از الگوریتم های ماشین لرنینگ در خوشه‌بندی به کار گرفته می‌شود.
پیشنهاد مطالعه: کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
الگوریتم K-means در یادگیری ماشین
K-means نوعی الگوریتم یادگیری بدون نظارت است که برای شناسایی الگوها یا خوشه‌ها در یک مجموعه داده استفاده می‌شود. این الگوریتم شبیه به K-nearest همسایه (KNN) است، زیرا همچنین نقاط داده را بر اساس میزان نزدیکی آن‌ها به یکدیگر گروه‌بندی می‌کند. K-means خوشه‌ها را با مرکز یا نقطه مرکزی آن‌ها تعریف می‌کند. K-means با مجموعه‌های کلان داده به‌خوبی عمل می‌کند، عمدتاً زمانی که برای خوشه‌بندی استفاده می‌شود، اگرچه ممکن است هنگام برخورد با اطلاعات پرت دچار لغزش شود.
K-means هنگام مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ می‌درخشد و به ما کمک می‌کند ساختار طبیعی داده‌ها را با گروه‌بندی یا خوشه‌بندی نقاط مشابه با هم درک کنیم. K-means به عنوان یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین در چندین زمینه مانند گروه‌بندی مشتریان، فشرده‌سازی تصاویر، یا تشخیص نقاط پرت استفاده می‌شود.
الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
ماشین بردار پشتیبان (Support vector machine) به عنوان یکی از الگوریتم های ماشین لرنینگ کمکی مفید برای دسته‌بندی و پیش‌بینی وظایف، حتی زمانی که حجم داده‌ها کم است، محسوب می‌شود. SVM ها کاملاً قابل‌اعتماد هستند و با رسم یک خط یا هیپرپلن (hyperplane) برای جدا کردن مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده مختلف کار می‌کنند.
هدف SVM یافتن خطی است که بیشترین فضا را بین دو مجموعه داده برچسب‌گذاری شده می‌دهد و بزرگ‌ترین منطقه بافر ممکن را ایجاد می‌کند. هر زمان که یک نقطه داده جدید در دو طرف این خط قرار می‌گیرد، SVM از برچسب‌های داده‌های موجود برای تصمیم‌گیری در دسته‌بندی خود استفاده می‌کند. به خاطر داشته باشید که در یک فضای سه‌بعدی، این خط جداکننده می‌تواند به اشکال مختلف تبدیل شود و به SVM اجازه می‌دهد تا با الگوها و روابط پیچیده‌تری در داده‌ها برخورد کند.
پیشنهاد مطالعه: مدل زبانی شگف انگیز GPT 4 چیست؟
الگوریتم Apriori
الگوریتم Apriori در دسته الگوریتم های یادگیری ماشین به‌عنوان یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت، برای پیش‌بینی مدل‌ها، عمدتاً در حوزه استخراج قوانین تداعی یا ضـمنی استفاده می‌شود. این الگوریتم در اوایل دهه 90 به عنوان راهی برای یافتن ارتباط بین مجموعه اقلام معرفی شد.
Apriori اغلب برای پیش‌بینی الگوها استفاده می‌شود، مانند فهمیدن اینکه مشتری احتمالاً بر اساس خریدهای قبلی‌اش چه چیزی را بعدی خریداری می‌کند. این الگوریتم داده‌های تراکنش را از یک پایگاه داده اسکن می‌کند، ترکیبات مکرر اقلام را شناسایی کرده و سپس از این ترکیب‌ها برای رسیدن به قوانین مرتبط استفاده خواهد کرد.
به عنوان مثال، اگر مشتریان اغلب محصول A و محصول B را با هم می‌خرند، Apriori ممکن است پیشنهاد دهد که خرید محصول A شانس خرید محصول B را نیز افزایش می‌دهد. با استفاده از الگوریتم Apriori به عنوان یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین، تحلیلگران می‌توانند پیش‌بینی‌ها یا پیشنهاد‌هایی را بر اساس الگوهای مشاهده شده جفت اقلام انجام دهند.
الگوریتم تقویت گرادیان
الگوریتم های افزایش یا تقویت گرادیان (Gradient boosting) به عنوان یکی از الگوریتم های ماشین لرنینگ مانند تیمی عمل می‌کنند که از اشتباهات خود درس می‌گیرند. این الگوریتم های یادگیری ماشین از روش مجموعه استفاده خواهند کرد، به این معنی که با یک سری مدل‌های ساده شروع می‌کنند که سپس در هر مرحله اصلاح و بهبود می‌یابند تا یک مدل پیش‌بینی قوی ایجاد کنند.
این فرآیند با یک مدل پایه شروع می‌شود که ممکن است برخی مفروضات ساده مانند طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس بالاتر یا پایین‌تر بودن میانگین داشته باشد. این مدل پایه است. در هر مرحله یک مدل جدید برای رفع خطاهای مدل‌های قبلی ساخته می‌شود. الگوهایی را که مدل‌های قبلی نمی‌توانستند پیدا کنند، شناسایی کرده و آن‌ها را در مدل جدید ترکیب می‌کند.
تقویت گرادیان برای مقابله با مشکلات پیچیده و مجموعه داده‌های بزرگ بسیار عالی است. می‌تواند الگوها و روابط پیچیده‌ای را که یک مدل ممکن است از دست بدهد، شناسایی کند. با استفاده از پیش‌بینی‌های چندین مدل، افزایش گرادیان به یک مدل پیش‌بینی قدرتمند ختم می‌شود.
سخن پایانی
الگوریتم های ماشین لرنینگ طیف وسیعی از تکنیک‌ها را برای تفسیر و تحلیل داده‌ها (داده کاوی و علم داده) به روش‌های پیچیده و همه‌کاره ارائه می‌دهند. خواه پیش‌بینی قیمت ملک با رگرسیون خطی، تشخیص هرزنامه ایمیل با Naive Bayes، تقسیم‌بندی مشتریان با K-means یا پیش‌بینی الگوهای خرید با Apriori باشد، هر الگوریتم دارای قابلیت‌ها و کاربردهای منحصربه‌فردی است. برخی در طبقه‌بندی فوق‌العاده هستند، در حالی که برخی دیگر در مدل‌سازی پیش‌بینی یا تشخیص الگو برتر هستند.
درک این الگوریتم ها برای استفاده از قدرت یادگیری ماشینی ضروری است. با انتخاب الگوریتم مناسب برای یک کار خاص، می‌توانید بینش‌ها را کشف کنید، پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهید و مدل‌های مؤثری ایجاد کنید که می‌توانند به‌طور چشمگیری بر صنایع و زمینه‌های مختلف تأثیر بگذارند. به یاد داشته باشید، قدرت واقعی این الگوریتم های یادگیری ماشین در سازگاری و کاربرد آن‌ها نهفته است. سودمندی آن‌ها محدود به وظایف موردبحث در اینجا نیست. آن‌ها را می‌توان برای بسیاری از مسائل دیگر، هم ساده و هم پیچیده، به کار برد.
پیشنهاد مطالعه: ChatGPT چیست؟ سیر تا پیاز جادوگری به نام چت جی پی تی
آموزش یادگیری ماشین
اگر به فکر ورود به دنیای شگفت‌انگیز یادگیری ماشین و الگوریتم های آن هستید می‌توانید از انواع دوره‌های آموزش یادگیری ماشین، کتاب یادگیری ماشین و غیره برای این هدف استفاده کنید. در مکتب خونه انواع دوره آموزش یادگیری ماشین، آموزش هوش مصنوعی، آموزش یادگیری عمیق (deep learning) و غیره وجود دارد که می‌توان با تکیه به آن‌ها اولین و مهم‌ترین قدم را در این راستا برداشت. در مکتب خونه انواع دوره ماشین لرنینگ وجود دارد که هم‌اکنون از طریق صفحه آموزش یادگیری ماشین می‌توانید از آن‌ها دیدن کنید.
منبع مقاله: coursera
