یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

از آنجایی که هوش مصنوعی (AI) به پیشرفت خود ادامه می‌دهد و راه خود را به جنبه‌های مختلف زندگی ما باز می‌کند، درک مفاهیم اساسی پشت آن بسیار مهم است. یکی از اساسی ترین شاخه های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین است. در این پست، نگاهی عمیق به یادگیری ماشین و انواع مختلف تکنیک های آن خواهیم داشت.

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر ایجاد الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم گیری کنند. هدف آن این است که ماشین‌ها و سیستم ها را قادر سازد تا بدون دخالت انسان، از داده‌ها یاد بگیرند و تطبیق دهند.

یادگیری ماشین را می توان به سه دسته اصلی طبقه بندی کرد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت یکی از پرکاربردترین انواع یادگیری ماشین است. برای حل طیف گسترده ای از مشکلات، از جمله طبقه بندی تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر استفاده می شود.

فرآیند یادگیری تحت نظارت معمولاً شامل چهار مرحله اصلی است:

جمع آوری داده ها: اولین مرحله جمع آوری مجموعه داده ای است که شامل داده های ورودی و داده های خروجی مربوطه است. این مجموعه داده برای آموزش مدل یادگیری ماشین استفاده می شود.

آماده سازی داده ها: هنگامی که مجموعه داده جمع آوری شد، باید از قبل پردازش شود تا از تمیز بودن و آماده بودن برای آموزش اطمینان حاصل شود. این مرحله ممکن است شامل کارهایی مانند تمیز کردن داده ها، عادی سازی و استخراج ویژگی باشد.

آموزش مدل: زمانی که داده ها آماده شد، برای آموزش مدل یادگیری ماشین استفاده می شود. در طول این مرحله، مدل الگوهای اساسی در داده ها را یاد می گیرد و یک تابع نگاشت ایجاد می کند که می تواند برای پیش بینی داده های جدید استفاده شود.

ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، بر روی یک مجموعه داده جداگانه ارزیابی می شود تا عملکرد آن اندازه گیری شود. این مرحله کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که مدل می تواند به خوبی به داده های جدید و دیده نشده تعمیم یابد.

یادگیری تحت نظارت را می توان بیشتر به دو زیر گروه تقسیم کرد: طبقه بندی و رگرسیون.

طبقه بندی: در طبقه بندی، هدف پیش بینی یک متغیر خروجی طبقه بندی شده است. داده های ورودی برای طبقه بندی متغیر خروجی به یکی از چندین کلاس یا دسته استفاده می شود. به عنوان مثال، یک مدل طبقه‌بندی ممکن است برای پیش‌بینی هرزنامه بودن یا نبودن ایمیل بر اساس محتوای آن استفاده شود.

رگرسیون: در رگرسیون، هدف پیش بینی یک متغیر خروجی پیوسته است. داده های ورودی برای پیش بینی یک مقدار عددی استفاده می شود. به عنوان مثال، یک مدل رگرسیون ممکن است برای پیش بینی قیمت یک خانه بر اساس ویژگی های آن استفاده شود.

یکی از مزایای کلیدی یادگیری نظارت شده این است که می توان از آن برای پیش بینی دقیق داده های جدید و نادیده استفاده کرد. با این حال، یکی از چالش‌های اصلی این است که به داده‌های برچسب‌گذاری شده نیاز دارد که جمع‌آوری آن زمان‌بر و پرهزینه است.

به طور کلی، یادگیری تحت نظارت ابزار قدرتمندی است که کاربردهای زیادی در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارد. با درک مفاهیم و تکنیک های اساسی در پشت یادگیری نظارت شده، می توانیم شروع به کشف پتانسیل آن و چگونگی استفاده از آن برای حل مسائل دنیای واقعی کنیم.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت نوعی از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم از داده های بدون برچسب یاد می گیرد. برخلاف یادگیری تحت نظارت، هیچ متغیر خروجی از پیش تعیین شده ای وجود ندارد که الگوریتم به پیش بینی آن نیاز داشته باشد. درعوض، هدف یادگیری بدون نظارت، یافتن الگوها یا روابط در داده‌ها بدون تعیین تکلیف یا هدف خاصی است.

انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت وجود دارد، از جمله خوشه‌بندی، کاهش ابعاد، و Association Rule Mining.

خوشه‌بندی (Clustering): خوشه‌بندی تکنیکی است که شامل گروه‌بندی نقاط داده مشابه بر اساس شباهت‌های آنها می‌شود. این الگوریتم تلاش می کند تا خوشه هایی از نقاط داده را شناسایی کند که مشابه یکدیگر و متفاوت از بقیه داده ها هستند. این تکنیک اغلب در تقسیم بندی مشتریان استفاده می شود، جایی که مشتریان بر اساس عادات خریدشان با هم گروه بندی می شوند.

کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): کاهش ابعاد تکنیکی است که شامل کاهش تعداد متغیرها یا ویژگی ها در یک مجموعه داده است. هدف این تکنیک ساده‌سازی مجموعه داده با حذف متغیرها یا ویژگی‌های غیرضروری است که به ساختار کلی داده‌ها کمک نمی‌کنند. این تکنیک اغلب در پردازش تصویر استفاده می شود، جایی که تصاویر با ابعاد بالا برای تجزیه و تحلیل آسان تر به فضایی با ابعاد کمتر کاهش می یابد.

Association Rule Mining: این روش تکنیکی است که شامل یافتن روابط بین متغیرها در یک مجموعه داده است. الگوریتم به دنبال الگوها یا قوانینی است که روابط بین متغیرها را توصیف می کند. این تکنیک اغلب در تجزیه و تحلیل سبد بازار استفاده می شود، جایی که خرده فروشان عادت های خرید مشتریان خود را برای شناسایی الگوها و روابط بین محصولات تجزیه و تحلیل می کنند.

یکی از مزایای کلیدی یادگیری بدون نظارت این است که می توان از آن برای شناسایی الگوها یا روابط در داده ها بدون نیاز به داده های برچسب دار استفاده کرد. این آن را به ابزاری قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و داده کاوی تبدیل می کند. با این حال، یکی از چالش های اصلی این است که خروجی الگوریتم ممکن است همیشه قابل تفسیر نباشد و نتیجه گیری معنادار از نتایج را دشوار کند.

به طور کلی، یادگیری بدون نظارت ابزار مهمی در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. با درک مفاهیم و تکنیک های اساسی در پشت یادگیری بدون نظارت، می توانیم شروع به کشف پتانسیل آن و چگونگی استفاده از آن برای حل مسائل دنیای واقعی کنیم.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی نوعی از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل یاد می گیرد که با تعامل با یک محیط تصمیم گیری کند. عامل بر اساس اعمال خود پاداش یا تنبیه دریافت می کند و هدف این است که سیاستی را بیاموزد که کل پاداش را در طول زمان به حداکثر برساند.

فرآیند یادگیری تقویتی معمولاً شامل سه جزء اصلی است:

عامل: عامل موجودی است که با محیط در تعامل است. هدف آن یادگیری سیاستی است که کل پاداش را در طول زمان به حداکثر برساند.

محیط: سیستم بیرونی است که عامل با آن در تعامل است. این می تواند یک سیستم فیزیکی، یک محیط شبیه سازی شده یا هر سیستم دیگری باشد که بتواند بازخوردی را برای عامل ارائه دهد.

پاداش: پاداش سیگنالی است که عامل بر اساس اعمال خود از محیط دریافت می کند. هدف نماینده یادگیری سیاستی است که کل پاداش را در طول زمان به حداکثر برساند.

از یادگیری تقویتی می توان برای حل طیف وسیعی از مشکلات، از جمله بازی، رباتیک و رانندگی مستقل (خودروهای خودران) استفاده کرد. به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری تقویتی ممکن است برای آموزش حرکت در پیچ و خم جاده یا انجام یک بازی شطرنج به ربات استفاده شود.

یکی از مزیت‌های کلیدی یادگیری تقویتی این است که می‌تواند بدون نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده از تجربه یاد بگیرد. این باعث می شود که برای مشکلاتی که در آن داده های برچسب دار به سختی یا پرهزینه است، مناسب باشد. با این حال، یکی از چالش‌های اصلی این است که طراحی یک تابع پاداش که رفتار مورد نظر را به دقت نشان می‌دهد، می‌تواند دشوار باشد.

یادگیری تقویتی را می توان به دو زیرمجموعه تقسیم کرد: مبتنی بر مدل و بدون مدل.

مبتنی بر مدل: در یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل، عامل مدلی از محیط را می آموزد و از آن برای برنامه ریزی اقدامات خود استفاده می کند. این مدل به عامل اجازه می دهد تا عواقب اقدامات خود را پیش بینی کند و یکی را انتخاب کند که به احتمال زیاد منجر به پاداش بالا می شود.

بدون مدل: در یادگیری تقویتی بدون مدل، عامل مستقیماً یک خط مشی را بدون مدل‌سازی صریح محیط می‌آموزد. عامل ارزش هر حالت یا عمل را می آموزد و از این اطلاعات برای انتخاب بهترین عملکرد در هر حالت استفاده می کند.

به طور کلی، یادگیری تقویتی ابزار قدرتمندی است که کاربردهای زیادی در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارد. با درک مفاهیم و تکنیک های اساسی در پشت یادگیری تقویتی، می توانیم شروع به کشف پتانسیل آن و چگونگی استفاده از آن برای حل مسائل دنیای واقعی کنیم.

نتیجه

به طور خلاصه، یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر ایجاد الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. سه دسته اصلی آن  عبارتند از: تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی. با درک این مفاهیم اساسی، می‌توانیم به بررسی کاربردهای متعدد این روش هوش مصنوعی و چگونگی استفاده از آن برای حل مشکلات دنیای واقعی بپردازیم.