آیا می‌دانید که چگونه ماشین‌ها قادرند از داده‌ها به طور خودکار یاد بگیرند و تصمیمات هوشمندانه‌تری را اتخاذ کنند؟ دنیای امروز، دنیای داده‌ها است و هر کسی بتواند بهتر از این داده‌ها استفاده کند، پیشرفت خواهد کرد. همین موضوع هم باعث شده تا الگوریتم های یادگیری ماشین در میان صنایع مختلف و حتی افراد معمولی بسیار موردتوجه قرار گیرند.
امروزه، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌عنوان یکی از پرکاربردترین و جذاب‌ترین زمینه‌های علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. این الگوریتم‌ها به شما امکان می‌دهند تا از داده‌ها به‌درستی بهره ببرید و الگوها، ارتباطات و ویژگی‌های پنهان درون آن‌ها را کشف کنید.
آشنا کنیم. با ما همراه باشید تا در این سفر هیجان‌انگیز، به زبانی ساده و قابل‌فهم با انواع الگوریتم های ماشین لرنینگ آشنا شوید.
ماشین لرنینگ چیست و چه کاربردهایی دارد؟
به‌طورکلی، ماشین لرنینگ یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین فناوری‌های هوش مصنوعی است. ایده اصلی در ماشین لرنینگ این است که به‌جای برنامه‌نویسی صریح الگوریتم‌ها برای انجام وظایف خاص، برنامه‌ها را قابلیت به یادگیری از داده‌ها و تجربیات پیشین مجهز کنید. به‌این‌ترتیب، ماشین قادر است از الگوها و اطلاعات موجود در داده‌ها استفاده کند و پیش‌بینی‌ها و تصمیماتی را بر اساس آن‌ها انجام دهد.
ماشین لرنینگ در حوزه‌های مختلف کاربردها و مزایایی زیادی دارد. یکی از کاربردهای رایج آن، موتورهای توصیه‌گر است. این موتورها با تحلیل اطلاعات کاربران، عادات خرید، تاریخچه مشابهت‌ها و سایر عوامل، به کاربران پیشنهادهایی ارائه می‌دهند. به‌عنوان‌مثال، وب‌سایت‌های خرید آنلاین معمولاً از ماشین لرنینگ برای پیشنهاد محصولات مرتبط باسلیقه و نیازهای هر کاربر استفاده می‌کنند.
از طرفی، ماشین لرنینگ برای تحلیل داده‌ها و ارائه بینش‌های مفید در زمینه رفتار مشتریان و الگوهای کسب‌وکار نیز بسیار مفید است. با تحلیل این داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند روندهای بازار را پیش‌بینی کرده، استراتژی‌ها را بهبود داده و محصولات و خدمات جدید را توسعه دهند.
بنابراین، ماشین لرنینگ به شرکت‌ها و سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌های خود بهره‌برداری کنند و تصمیمات هوشمندانه‌تر بگیرند. بسیاری از شرکت‌های بزرگ امروزی، از جمله فیس‌بوک، گوگل و اوبر، ماشین لرنینگ را به‌عنوان یک بخش مهم و حیاتی از پروسه پیشرفت خود می‌بینند.
در کل، ماشین لرنینگ با توانایی خود در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی نتایج و ارائه بینش‌های ارزشمند، نقش بسیار مهمی در جهان تجارت و صنعت امروزی ایفا می‌کند. این فناوری همچنین در تحقیقات علمی، پزشکی، حمل‌ونقل و بسیاری از حوزه‌های دیگر نیز استفاده می‌شود. در انتها توصیه می‌کنیم برای درک بهتر این موضوع، حتماً بلاگ « ماشین لرنینگ » را مطالعه کنید.
انواع الگوریتم های ماشین لرنینگ
تا اینجا به اهمیت و کاربردهای ماشین لرنینگ پرداختیم و گفتیم که الگوریتم های یادگیری ماشین در واقع مهم‌ترین بخش آن هستند. در ادامه این بخش می‌خواهیم بررسی کنیم که انواع الگوریتم های ماشین لرنینگ شامل چه مواردی می‌شوند:
1. الگوریتم های نظارت شده یا سوپرواز
این الگوریتم یادگیری ماشین برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون طراحی شده است، اما به‌طورکلی بیشتر برای دسته‌بندی استفاده می‌شود. این الگوریتم از یک تکنیک به نام “Kernel Trick” برای تبدیل داده‌ها استفاده می‌کند و بر اساس این تبدیل، مرز تقسیم بهینه بین خروجی‌های ممکن را پیدا می‌کند. مرز می‌تواند به‌سادگی یک حاشیه خطی (SVM خطی) برای دسته‌های دودویی باشد، یا تقسیم بیشتری که شامل چندین کلاس است را شامل شود.
2. الگوریتم بدون نظارت یا غیر سوپروایز
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) یک نوع الگوریتم یادگیری ماشین است که شامل آموزش یک ماشین با استفاده از داده‌های بدون برچسب است.
این نوع یادگیری تفاوت اساسی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده دارد که به طور معمول از داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌کند. در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم می‌تواند الگوها، شباهت‌ها، روابط و ارتباطات موجود در داده‌ها را به صورت خودکار کشف کند، بدون اینکه هیچ مداخله‌ای از سوی کاربر اعمال شود.
یادگیری بدون نظارت در تجزیه‌وتحلیل پیشروی داده‌ها و به‌ویژه تجزیه‌وتحلیل خوشه‌ای (Cluster (Analysis کاربرد دارد.
یادگیری بدون نظارت می‌تواند الگوهای پنهان و ناشناخته در داده را پیدا کند و در نتیجه کمک می‌کند تا ویژگی‌هایی که برای خودکار کردن دسته‌بندی داده بسیار مفید هستند، شناسایی شوند.
در این روش، به‌دست‌آوردن داده‌های بدون برچسب از طریق منابع مختلف بسیار آسان است. به‌عنوان‌مثال، در متنی، الگوریتم یادگیری بدون نظارت می‌تواند الگوهای مشابه را به دست آورده و متن را به بخش‌های مختلف دسته‌بندی کند، بنابراین به کاربر در کشف موضوعات مربوط به یک متن کمک کرده است.
همچنین برای اطلاعات بیشتر می‌توانید مقاله درباره پادکست تاریخی را مطالعه کنید.
3. یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که به یک عنصر سیستم که عامل نامیده می‌شود، امکان یادگیری در یک محیط مجازی تعاملی شبیه‌سازی شده را با استفاده از آزمون‌وخطا می‌دهد.
این روش به نظر می‌رسد که با الگوریتم یادگیری ماشین سوپروایز یکسان باشد، اما تفاوتی بین آن‌ها وجود دارد که آن‌ها را از یکدیگر متمایز می‌کند. در الگوریتم ماشین لرنینگ نظارت‌شده، برنامه پاسخ‌ها را می‌شناسد و بر اساس آن‌ها الگوها را طراحی و یک مدل ایجاد می‌کند.
اما در یادگیری تقویتی، هیچ برچسب از پیش تعیین شده‌ای، وجود ندارد. این الگوریتم درون یک محیط مجازی عمل می‌کند که با مجموعه‌ای از پاداش‌ها برای پاسخ‌های صحیح و مجموعه‌ای از مجازات‌ها برای پاسخ‌های نادرست پیشرفت خواهد کرد.
معروف‌ترین الگوریتم های ماشین لرنینگ
حالا که با همه انواع الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا شده‌اید، زمان آن رسیده که با معروف‌ترین و البته پرکاربردترین الگوریتم‌هایی که در این زمینه استفاده می‌شوند، آشنا شوید. جالب است بدانید که برخی از این الگوریتم‌ها در بررسی social listening کارآمد هستند.
سوشال لیسنینگ در واقع به شما نشان می‌دهد که در شبکه‌های مجازی در مورد برند و کسب‌وکارتان چه صحبت‌هایی می‌شود و از این طریق می‌توانید استراتژی‌های بهینه‌تری برای خود در نظر بگیرید. توصیه می‌کنیم برای درک بهتر این موضوع حتماً مطلب « social listeninig چیست ؟ » را مطالعه کنید.
در راستای آشنایی با الگوریتم های ماشین لرنینگ در ادامه این مطلب می‌خواهیم شما را با ۷ مورد از آن‌ها آشنا کنیم.
1. رگرسیون خطی
برای درک عملکرد رگرسیون خطی، تصور کنید چگونه یک سری تخته چوب تصادفی را به ترتیب وزن آن‌ها می‌توانید مرتب کنید. در این جا یک مشکل وجود دارد؛ شما نمی‌توانید وزن هر تخته را اندازه‌گیری کنید، چرا که شما باید تنها با نگاه‌کردن به ارتفاع و قطر تخته (تجزیه‌وتحلیل تصویری) و ترکیب این پارامترهای قابل رویت، وزن را حدس بزنید و آن‌ها را مرتب کنید. عملکرد رگرسیون خطی در ماشین لرنینگ هم دقیقاً چیزی شبیه به همین مثال خواهد بود.
2. رگرسیون لجستیک
رگرسیون لجستیک برای تخمین مقادیر گسسته (معمولاً مقادیر دودویی مانند ۰ و ۱) از مجموعه‌ای از متغیرهای مستقل استفاده می‌شود. این الگوریتم به پیش‌بینی احتمال وقوع یک رویداد کمک می‌کند و در این زمینه بسیار کارآمد است. این الگوریتم همچنین با نام رگرسیون لاژیتیک شناخته می‌شود.
روش‌های زیر اغلب برای بهبود مدل‌های رگرسیون لجستیک استفاده می‌شوند:
- استفاده از اصطلاحات تعاملی
- حذف برخی ویژگی‌ها
- استفاده از روش‌های تنظیم معمولی
- استفاده از یک مدل غیرخطی
3.درخت تصمیم‌گیری
الگوریتم درخت تصمیم در یادگیری ماشین یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌ها امروزی است. این یک الگوریتم یادگیری نظارت شده یا سوپروایز است که برای مسائل طبقه‌بندی شده، استفاده می‌شود.
این الگوریتم به‌خوبی در طبقه‌بندی متغیرهای گسسته و پیوسته عمل می‌کند. برای مثال این الگوریتم می‌تواند جمعیت یک شهر یا کشور را بر اساس مشخصه‌ها یا متغیرهای مستقل به دو یا چند مجموعه تقسیم کند.
4.الگوریتم SVM
الگوریتم SVM روش برای طبقه‌بندی داده‌ها است که در آن داده‌های خام را به‌عنوان نقاطی در فضای n-بعدی (که n ویژگی دارند) نمایش می‌دهد. سپس هر ویژگی به یک مختصات خاص متصل می‌شود و این امر باعث می‌شود طبقه‌بندی داده‌ها آسان شود در زمان کوتاهی انجام گیرد. در واقع این روش از طریق نمودارها و مسائل ریاضی قادر است تا به‌راحتی حجم سنگینی از داده‌ها را دسته‌بندی کند.
5.الگوریتم ساده بیز
طبقه‌بندی بیز فرض می‌کند که حضور یک ویژگی خاص در یک کلاس، به حضور هر ویژگی در کلاسی‌های دیگر دیگری وابسته نیست. به‌عبارت‌دیگر، این روش طبقه‌بندی فرض می‌کند که هر ویژگی به طور مستقل از ویژگی‌های دیگر در کلاس موردنظر استفاده می‌شود.
به طور مثال، فرض کنید می‌خواهید یک ایمیل را بر اساس وجود کلمات خاص در آن به‌عنوان اسپم یا غیر اسپم دسته‌بندی کنید. اگر از طبقه‌بندی بیز استفاده کنید، این الگوریتم فرض می‌کند که حضور هر کلمه در ایمیل مستقل از حضور کلمات دیگر است و برای محاسبه احتمال ایمیل به‌عنوان اسپم یا غیر اسپم، تمام ویژگی‌ها را به طور جداگانه بررسی خواهد کرد.
از مزایای الگوریتم بیز سادگی ساختار آن است که آموزشش را آسان کرده و قابلیت پیش‌بینی داده‌ها را فراهم می‌کند. همچنین، برای مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده، عملکرد خوبی دارد و معمولاً بهتر از روش‌های پیچیده‌تر طبقه‌بندی عمل می‌کند.
6.الگوریتم k-means
این الگوریتم در زمینه طبقه‌بندی و رگرسیون قابل‌استفاده خواهد بود، اما به‌ظاهر، در صنعت علم داده، بیشتر برای حل مسائل طبقه‌بندی استفاده می‌شود. k-means الگوریتم ساده‌ای است که تمام موارد موجود را ذخیره می‌کند و هر مورد جدید را با گرفتن آرایش رایج همسایه‌هایش طبقه‌بندی می‌کند. به‌عنوان‌مثال، اگر به دنبال اطلاعاتی درباره یک شخص باشید، منطقی است با دوستان و همکاران او صحبت کنید!
چند نکته که قبل از انتخاب الگوریتم k-means باید در نظر گرفت:
- راه‌اندازی این الگوریتم ممکن است کمی هزینه بر باشد.
- داده‌ها باید قبل از استفاده از الگوریتم پیش‌پردازش شوند.
شناخت این الگوریتم‌ها برای کسب‌وکارهای بزرگ بسیار حیاتی است، چرا که می‌توانند از مزیت‌های زیادی برخوردار شوند. در این راستا توصیه می‌کنیم که پادکست امیر رجبی را در وب‌سایت تاک شد پلاس گوش دهید تا با مثالی از این کسب‌وکارهایی که از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، آشنا شوید.
7.الگوریتم جنگل تصادفی
در یک جنگل تصادفی، هر درخت تصادفی به‌صورت مستقل و به طور تصادفی از داده‌های آموزشی ساخته می‌شود. برای ساخت هر درخت، از یک زیرمجموعه تصادفی از ویژگی‌ها و داده‌های آموزشی استفاده می‌شود.
به‌این‌ترتیب، هر درخت به‌صورت مستقل و باتوجه‌به ویژگی‌ها و داده‌های موجود در زیرمجموعه خود، تصمیم‌گیری را انجام می‌دهد. در واقع، هر درخت در جنگل تصادفی به صورت مستقل و به طور تصادفی از داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد و به یک مدل تصمیم‌گیری تبدیل می‌شود.
وقتی که نیاز به پیش‌بینی یک نمونه جدید پیش می‌آید، هر درخت تصادفی به طور جداگانه نتیجه‌ای را ارائه می‌دهد. در نهایت، نتایج این درختان تصادفی توسط الگوریتمی مانند اکثریت‌گیری (Majority Voting) یا میانگین‌گیری مجموعه‌ای (Average Ensemble) ترکیب می‌شوند تا نتیجه نهایی را تشکیل دهند. این روش ترکیب نتایج به شما امکان می‌دهد تا نتیجه‌های مطمئن‌تر و پایدارتری را دریافت کنید.
الگوریتم جنگل تصادفی در بسیاری از حوزه‌های مختلف از جمله پزشکی، تشخیص تصویر و یا تحلیل مالی کاربرد دارد.
یادگیری ماشین؛ تکنولوژیی که هر روز پیشرفته تر می شود!
قدرت و قابلیت‌های الگوریتم های یادگیری ماشین در استخراج الگوها و اطلاعات از داده‌ها، تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر و پیش‌بینی دقیق‌تر را در اختیار انسان قرار می‌دهند. این الگوریتم‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان، تحلیل داده‌ها و بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر، اثرات چشمگیری داشته‌اند.
بهره‌گیری از این الگوریتم‌ها باعث می‌شود تا داده‌های بزرگ را به‌صورت سریع و هوشمندانه‌تر تجزیه‌وتحلیل کنید و از اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری‌های بهتر و بهینه‌تر بهره ببرید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور مداوم در حال پیشرفت و توسعه هستند و با پیشرفت تکنولوژی، امکانات و کاربردهای جدیدی را برای شما به ارمغان خواهند آورد.
