یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست ؟

کابرد‌های یادگیری ماشین

 یادگیری ماشین کاربردهای بسیاری دارد من الجمله :

• طبقه‌بندی: در طبقه‌بندی، هدف این است که یک شیء را به یک گروه یا دسته مشخص اختصاص دهیم. به عنوان مثال، تشخیص چهره یک نوع طبقه‌بندی است که در آن هدف شناسایی چهره یک فرد در یک تصویر است.
• بازشناسی گفتار: در بازشناسی گفتار، هدف این است که گفتار انسان را به متن تبدیل کنیم.
• توصیه‌گر محصولات: در توصیه‌گر محصولات، هدف این است که محصولات یا خدمات مرتبط با علاقه‌ها یا سابقه خرید یک کاربر را به او توصیه کنیم.
• پیش‌بینی بازار: در پیش‌بینی بازار، هدف این است که قیمت سهام، کالاها یا سایر دارایی‌ها را پیش‌بینی کنیم.

برای اینکه یک سیستم یادگیری ماشین بتواند به‌طور موثر عمل کند، نیاز به سه مورد اساسی دارد:

1. داده‌ها: داده‌ها منبع اصلی یادگیری برای سیستم‌های یادگیری ماشین هستند. داده‌ها باید از کیفیت بالایی برخوردار باشند و شامل ویژگی‌های مرتبط با وظیفه مورد نظر باشند.
2. الگوریتم: الگوریتم یادگیری ماشین روشی است که سیستم از آن برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین انواع مختلفی دارند که هر کدام برای کاربردهای خاصی مناسب هستند.
3. قدرت پردازشی: یادگیری ماشین می‌تواند یک فرآیند محاسباتی پیچیده باشد. بنابراین، سیستم‌های یادگیری ماشین نیاز به قدرت پردازشی کافی برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارند.

داده‌ها

داده‌ها مهم‌ترین نیاز یادگیری ماشین هستند. داده‌های خوب می‌توانند به سیستم‌های یادگیری ماشین کمک کنند تا الگوهای پنهان در داده‌ها را یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. و اگر داده به اصطلاح یک داده بد باشد باعث عملکرد ضعیف سیستم‌های یادگیری ماشین شوند.

داده‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین باید از کیفیت بالایی برخوردار باشند. این بدان معناست که داده‌ها باید دقیق، کامل و بدون خطا باشند. داده‌ها همچنین باید شامل ویژگی‌های مرتبط با وظیفه مورد نظر باشند. به عنوان مثال، اگر وظیفه مورد نظر طبقه‌بندی تصاویر است، داده‌ها باید شامل ویژگی‌های تصویری مانند رنگ، شکل و اندازه باشند.

الگوریتم‌ها

الگوریتم‌های یادگیری ماشین انواع مختلفی دارند که هر کدام برای کاربردهای خاصی مناسب هستند. برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین رایج عبارتند از:

• یادگیری نظارت شده: در یادگیری نظارت شده، سیستم با داده‌های نمونه آموزش داده می‌شود که شامل یک ویژگی پیش‌بینی‌کننده و یک خروجی مورد انتظار است. سیستم از این داده‌ها برای یادگیری الگوهایی استفاده می‌کند که می‌توان از آن‌ها برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید استفاده کرد.
• یادگیری بدون نظارت: در یادگیری بدون نظارت، سیستم با داده‌هایی آموزش داده می‌شود که شامل فقط ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده است. سیستم از این داده‌ها برای یادگیری الگوهایی استفاده می‌کند که می‌توان از آن‌ها برای دسته‌بندی داده‌ها یا شناسایی الگوهای پنهان استفاده کرد.
• یادگیری نیمه نظارت: در یادگیری نیمه نظارت، سیستم با داده‌هایی آموزش داده می‌شود که شامل برخی از داده‌های نمونه با خروجی‌های مورد انتظار است. سیستم از این داده‌ها برای یادگیری الگوهایی استفاده می‌کند که می‌توان از آن‌ها برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید استفاده کرد.

قدرت پردازشی

یادگیری ماشین می‌تواند یک فرآیند محاسباتی پیچیده باشد. بنابراین، سیستم‌های یادگیری ماشین نیاز به قدرت پردازشی کافی برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارند.

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه پردازش ابری حاصل شده است. پردازش ابری به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا قدرت پردازشی مورد نیاز خود را به‌صورت تقاضا اجاره کنند. این امر باعث شده است که یادگیری ماشین برای سازمان‌های کوچک و متوسط نیز مقرون‌به‌صرفه‌تر شود.

یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت شده یک نوع یادگیری ماشین است که در آن سیستم با داده‌های نمونه آموزش داده می‌شود که شامل یک ویژگی پیش‌بینی‌کننده و یک خروجی مورد انتظار است. سیستم از این داده‌ها برای یادگیری الگوهایی استفاده می‌کند که می‌توان از آن‌ها برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید استفاده کرد.

یادگیری نظارت شده در سه مرحله اصلی انجام می‌شود:

1. آموزش: در مرحله آموزش، سیستم با داده‌های نمونه آموزش داده می‌شود. داده‌های نمونه شامل ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده و خروجی‌های مورد انتظار است. سیستم از این داده‌ها برای یادگیری الگوهایی استفاده می‌کند که می‌توان از آن‌ها برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید استفاده کرد.

2. پیش‌بینی: در مرحله پیش‌بینی، سیستم از الگوهایی که در مرحله آموزش یاد گرفته است برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید استفاده می‌کند.

3. ارزیابی: در مرحله ارزیابی، عملکرد سیستم با استفاده از داده‌های آزمایشی ارزیابی می‌شود. داده‌های آزمایشی شامل ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده و خروجی‌های واقعی است. عملکرد سیستم با مقایسه خروجی‌های پیش‌بینی شده با خروجی‌های واقعی اندازه‌گیری می‌شود.

انواع یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت شده را می‌توان بر اساس نوع خروجی مورد انتظار به دو دسته تقسیم کرد:

• رگرسیون: در رگرسیون، هدف این است که رابطه بین یک یا چند ویژگی پیش‌بینی‌کننده و یک خروجی پیوسته را مدل‌سازی کنیم. به عنوان مثال، پیش‌بینی قیمت سهام یک نوع رگرسیون است که در آن هدف پیش‌بینی قیمت سهام در آینده بر اساس عواملی مانند سود شرکت، وضعیت اقتصادی و نوسانات بازار است.

• طبقه‌بندی: در طبقه‌بندی، هدف این است که یک شیء را به یک گروه یا دسته مشخص اختصاص دهیم. به عنوان مثال، تشخیص چهره یک نوع طبقه‌بندی است که در آن هدف شناسایی چهره یک فرد در یک تصویر است.

الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده

الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده انواع مختلفی دارند که هر کدام برای کاربردهای خاصی مناسب هستند. برخی از الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده رایج عبارتند از:

خطی: الگوریتم‌های خطی برای مدل‌سازی روابط خطی بین ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده و خروجی استفاده می‌شوند.

غیرخطی: الگوریتم‌های غیرخطی برای مدل‌سازی روابط غیرخطی بین ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده و خروجی استفاده می‌شوند.

باینری: الگوریتم‌های باینری برای طبقه‌بندی داده‌ها به دو کلاس استفاده می‌شوند.

چند کلاسه: الگوریتم‌های چند کلاسه برای طبقه‌بندی داده‌ها به بیش از دو کلاس استفاده می‌شوند.

یادگیری نظارت شده مزایای زیر را دارد:

• دقیق‌تر از یادگیری بدون نظارت است.
• برای حل طیف گسترده‌ای از مشکلات قابل استفاده است.

همچنین معایب آن :

• نیاز به داده‌های نمونه دارد.
• آموزش آن می‌تواند زمان‌بر و محاسباتی باشد.

این روش یک روش قدرتمند یادگیری ماشین است که می‌تواند برای حل طیف گسترده‌ای از مشکلات استفاده شود. این روش برای مشکلاتی که در آن‌ها خروجی مورد انتظار برای داده‌های آموزشی مشخص است، مناسب است.

یادگیری نظارت نشده

یادگیری نظارت نشده یکی از دو شاخه اصلی یادگیری ماشین است. در یادگیری نظارت نشده، داده‌های ورودی به مدل یادگیری ماشین داده می‌شوند، اما برچسبی برای مشخص کردن خروجی صحیح وجود ندارد. به عبارت دیگر، در یادگیری نظارت نشده، مدل یادگیری ماشین باید از داده‌ها الگوهای پنهان را کشف کند.

یادگیری نظارت نشده شامل سه نوع اصلی است:

خوشه‌بندی (Clustering): در خوشه‌بندی، داده‌ها به گروه‌های مختلف بر اساس شباهت‌های بین آنها تقسیم می‌شوند. به عنوان مثال، می‌توان از خوشه‌بندی برای تقسیم مشتریان به گروه‌های مختلف بر اساس رفتار خرید آنها استفاده کرد.

کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): در کاهش ابعاد، تعداد ویژگی‌های داده‌ها کاهش می‌یابد بدون اینکه اطلاعات مهم از دست بروند. به عنوان مثال، می‌توان از کاهش ابعاد برای کاهش حجم داده‌های استفاده کرد که برای یادگیری ماشین مورد نیاز است.

یادگیری قواعد وابستگی (Association Rule Learning): در یادگیری قواعد وابستگی، الگوهای ارتباط بین ویژگی‌های داده‌ها شناسایی می‌شوند. به عنوان مثال، می‌توان از یادگیری قواعد وابستگی برای شناسایی محصولاتی که معمولاً با هم خریداری می‌شوند استفاده کرد.

مزایا و معایب

یادگیری نظارت نشده مزایای متعددی دارد، از جمله:

• عدم نیاز به برچسب‌گذاری داده‌ها: در یادگیری نظارت نشده، نیازی به برچسب‌گذاری دستی داده‌ها نیست. این امر می‌تواند زمان و هزینه یادگیری ماشین را کاهش دهد.
• قابلیت استفاده از داده‌های نامتقارن: در یادگیری نظارت نشده، نیازی نیست که داده‌ها به طور یکنواخت توزیع شده باشند. این امر می‌تواند یادگیری ماشین را در مورد داده‌هایی که در دنیای واقعی یافت می‌شوند، آسان‌تر کند.
• قابلیت استفاده از داده‌های ناقص: در یادگیری نظارت نشده، نیازی نیست که داده‌ها کامل باشند. این امر می‌تواند یادگیری ماشین را در مورد داده‌هایی که اغلب در دنیای واقعی یافت می‌شوند، آسان‌تر کند.

یادگیری نظارت نشده نیز معایبی دارد، از جمله:

• عدم قطعیت در نتایج: در یادگیری نظارت نشده، خروجی مدل یادگیری ماشین همیشه قطعی نیست.
• نیاز به داده‌های کافی: یادگیری نظارت نشده برای عملکرد صحیح به داده‌های کافی نیاز دارد.

کاربردهای یادگیری نظارت نشده

یادگیری نظارت نشده در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله:

• تجزیه و تحلیل بازار: یادگیری نظارت نشده می‌تواند برای شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان، مانند ترجیحات خرید، استفاده شود.
• پیش‌بینی: یادگیری نظارت نشده می‌تواند برای پیش‌بینی رفتار آینده، مانند تقاضا برای محصولات یا خدمات، استفاده شود.
• تشخیص: یادگیری نظارت نشده می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها یا سایر شرایط، مانند سرطان، استفاده شود.

نمونه‌هایی از یادگیری نظارت نشده

شرکت‌های خرده‌فروشی از یادگیری نظارت نشده برای شناسایی الگوهای خرید مشتریان استفاده می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند برای هدف‌گیری تبلیغات و محصولات جدید استفاده شود.

شرکت‌های بیمه از یادگیری نظارت نشده برای شناسایی خطرات احتمالی استفاده می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند برای تعیین نرخ بیمه استفاده شود.

پزشکان از یادگیری نظارت نشده برای تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند برای بهبود دقت تشخیص استفاده شود.

یادگیری نظارت نشده یک ابزار قدرتمند است که می‌تواند برای حل طیف گسترده‌ای از مشکلات استفاده شود. با پیشرفت‌های اخیر در زمینه یادگیری ماشین، انتظار می‌رود تا کاربردهای یادگیری نظارت نشده در آینده افزایش یابد.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی یکی از سه شاخه اصلی یادگیری ماشین است. در یادگیری تقویتی، یک عامل در یک محیط قرار می‌گیرد و باید با آزمون و خطا یاد بگیرد که چگونه برای بیشینه کردن پاداش خود عمل کند.

در یادگیری تقویتی، عامل با یک محیط تعامل دارد. محیط شامل وضعیت‌ها (States)، اقدامات (Actions) و پاداش‌ها (Rewards) است. وضعیت‌ها توصیف‌هایی از موقعیت فعلی عامل در محیط هستند. اقدامات کارهایی هستند که عامل می‌تواند انجام دهد. پاداش‌ها مقادیری هستند که به عامل پس از انجام یک اقدام داده می‌شوند.

هدف عامل این است که با انجام اقداماتی که پاداش بیشتری را به همراه دارند، پاداش خود را بیشینه کند. عامل این کار را با استفاده از یک سیاست (Policy) انجام می‌دهد. سیاست یک تابع است که وضعیت فعلی عامل را به یک اقدام تبدیل می‌کند.

عامل با آزمون و خطا یاد می‌گیرد که چگونه سیاستی را پیدا کند که پاداش بیشتری را به همراه داشته باشد. در هر مرحله، عامل یک اقدام را بر اساس سیاست خود انجام می‌دهد. سپس، محیط یک پاداش به عامل می‌دهد. عامل این پاداش را برای به‌روزرسانی سیاست خود استفاده می‌کند.

یادگیری تقویتی در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله:

• رباتیک: یادگیری تقویتی می‌تواند برای آموزش ربات‌ها برای انجام کارهایی مانند راه رفتن، برداشتن اشیا و تعامل با انسان‌ها استفاده شود.
• بازی‌های کامپیوتری: یادگیری تقویتی می‌تواند برای آموزش بازیکنان کامپیوتری برای بازی‌های کامپیوتری مانند شطرنج و Go استفاده شود.
• کنترل: یادگیری تقویتی می‌تواند برای کنترل سیستم‌های پیچیده مانند شبکه‌های برق و سیستم‌های حمل‌ونقل استفاده شود.

این نوع یادگیری شامل دو نوع اصلی است:

یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based Reinforcement Learning): در یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش، عامل سعی می‌کند ارزش هر وضعیت را یاد بگیرد. ارزش یک وضعیت نشان می‌دهد که اگر عامل در آن وضعیت باشد، چه مقدار پاداش انتظار می‌رود دریافت کند.

یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based Reinforcement Learning): در یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست، عامل سعی می‌کند سیاستی را یاد بگیرد که پاداش بیشتری را به همراه داشته باشد.

چند مثال از کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی :

• شرکت‌های خودروسازی از یادگیری تقویتی برای آموزش رانندگان خودران استفاده می‌کنند.
• شرکت‌های بازی‌سازی از یادگیری تقویتی برای آموزش بازیکنان کامپیوتری برای بازی‌های کامپیوتری استفاده می‌کنند.
• شرکت‌های انرژی از یادگیری تقویتی برای کنترل شبکه‌های برق خود استفاده می‌کنند.

یادگیری تقویتی یک ابزار قدرتمند است که می‌تواند برای حل طیف گسترده‌ای از مشکلات استفاده شود. با پیشرفت‌های اخیر در زمینه یادگیری ماشین، انتظار می‌رود تا کاربردهای یادگیری تقویتی در آینده افزایش یابد.

مقایسه یادگیری تقویتی با یادگیری نظارتی

یادگیری تقویتی و یادگیری نظارتی دو رویکرد اصلی یادگیری ماشین هستند. در یادگیری نظارتی، داده‌های آموزش شامل برچسب‌هایی هستند که نشان می‌دهد خروجی صحیح چیست. در یادگیری تقویتی، داده‌های آموزش شامل پاداش‌هایی هستند که به عامل داده می‌شوند.

تفاوت اصلی بین یادگیری تقویتی و یادگیری نظارتی این است که در یادگیری تقویتی، عامل باید با آزمون و خطا یاد بگیرد، در حالی که در یادگیری نظارتی، عامل می‌تواند از برچسب‌ها برای یادگیری استفاده کند.

یادگیری تقویتی می‌تواند برای حل مشکلاتی که در یادگیری نظارتی دشوار یا غیرممکن است، استفاده شود. به عنوان مثال، یادگیری تقویتی می‌تواند برای آموزش ربات‌ها یا بازیکنان کامپیوتری برای انجام کارهایی استفاده شود که در مورد آنها هیچ داده‌های آموزش نظارتی موجود نیست.