یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) به عنوان یک روش یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرد که در آن کاربر نیازی به ارائه نظارت یا برچسب برای مدل ندارد. به‌جای اینکه از داده‌های دارای برچسب برای آموزش مدل استفاده شود، مدل یادگیری بدون ناظر بر عهده دارد تا به‌صورت خودکار الگوها، ساختارها، یا اطلاعات مهم در داده را شناسایی و استخراج کند. به‌طور ساده‌تر، این تکنیک معمولاً با داده‌های بدون برچسب سروکار دارد و هدف آن کشف ارتباطات مفهومی و الگوهای مخفی در داده‌ها است.

یادگیری ماشین

اکنون، در دنیای پر از فناوری هوشمند، یادگیری ماشین به عنوان یک زیرشاخه مهم از هوش مصنوعی، تأثیر قابل ملاحظه‌ای در تمام جنبه‌های زندگی ما داشته و همگان انتظار دارند فرآیندها و سرویس‌ها به سرعت، خودکار، و با کیفیت بهتر ارائه شوند. این تکنولوژی نه تنها نقش مهمی در بهبود کارایی و اتوماسیون فرآیندها ایفا می‌کند بلکه به شرکت‌ها امکان انطباق با جدیدترین پیشرفت‌ها در حوزه فناوری را می‌دهد. بدون استفاده مداوم از این نوآوری‌ها، شرکت‌ها ممکن است در رقابت بازار عقب بمانند و از مزایای این تغییرات بهره‌مند نشوند.

پیشرفت هوش مصنوعی در حوزه تجاری، توجیه ایجاد انقلابی در ساختار انکودر-دیکودر را به‌همراه داشته است. قبل از مدل ترنسفورمر، از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و نسل‌های جدیدتر آن مثل LSTM و GRU برای پردازش داده‌های ترتیبی استفاده می‌شد. با ظهور مدل ترنسفورمر که از مکانیزم توجه بهره می‌برد، این شبکه‌های قدیمی جای خود را به این نوآوری داده‌اند و در حال حاضر مدل ترنسفورمر به‌طور گسترده در پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در موازات این پیشرفت‌ها، یادگیری ماشین (Machine Learning) به شرکت‌ها توانایی می‌دهد تا از داده‌ها به‌طور خودکار یاد بگیرند و کارایی خود را به‌صورت مداوم بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند. این فرآیند یادگیری به تدریج الگوها و اطلاعات مفهومی در داده‌ها را شناسایی و استخراج می‌کند. به‌عبارت ساده‌تر، ماشین‌لرنینگ از داده‌های بدون برچسب به‌دست آمده از دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) یا تراکنش‌ها استفاده کرده و با استفاده از تکنیک‌های علم داده، مدل‌هایی را ایجاد می‌کند که به دقت انطباق و پیش‌بینی‌های هوشمندانه ارائه می‌دهند. این مدل‌ها در حوزه‌های مختلف از جمله پیشنهاد محصولات تا بهینه‌سازی تجربه مشتریان استفاده می‌شوند.

یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)

یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) یک تکنیک یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه‌و‌تحلیل و خوشه‌بندی مجموعه‌ی داده‌های بدون برچسب (Unlabeled) استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها، بدون نیاز به دخالت انسان، الگوهای پنهان یا گروه‌های مختلف موجود در داده‌ها را کشف می‌کنند.

برای درک بهتر یادگیری بدون ناظر، مثال زیر را در نظر بگیرید.

یک نوزاد در خانواده‌ای زندگی می‌کند که یک سگ خانگی دارد. نوزاد بدون اینکه از قبل به او چیزی گفته باشند، سگ خانگی را می‌شناسد. چند هفته بعد، یک دوست خانوادگی یک سگ را به‌همراه خود به خانه‌ی آنان می‌آورد. نوزاد این سگ را قبلاً ندیده است، اما ویژگی‌های بسیاری را که به سگ‌ها مربوط است تشخیص می‌دهد (برای مثال، گوش‌ها، چشم‌ها، راه‌رفتن روی چهار پا) و به‌همین دلیل می‌داند که این موجود مانند سگ خانگی خودشان است. او حیوان جدید را به‌عنوان یک سگ تشخیص می‌دهد.

این مثال دقیقاً مثالی از یک یادگیری بدون ناظر است. نوزاد از داده‌ها یاد می‌گیرد که سگ‌ها دارای ویژگی‌های خاصی هستند. اگر این یادگیری باناظر بود، دوست خانوادگی آنان به نوزاد می‌گفت که این یک سگ است تا یاد بگیرد.

یادگیری با نظارت

در یادگیری با نظارت، مدل ماشین‌لرنینگ با داده‌هایی آموزش داده می‌شود که در آن‌ها هر نمونه داده با یک پاسخ مناسب برچسب‌گذاری شده است. به عنوان مثال، اگر می‌خواهیم یک مدل ماشین‌لرنینگ را برای تشخیص چهره آموزش دهیم، مجموعه داده‌ای از تصاویر چهره‌های انسان و غیرانسان را با برچسب‌های «انسان» و «غیرانسان» در اختیار مدل قرار می‌دهیم. مدل ماشین‌لرنینگ از این داده‌ها یاد می‌گیرد که چگونه ویژگی‌های چهره انسان را از ویژگی‌های چهره غیرانسان تشخیص دهد.

مثال‌هایی از کاربرد یادگیری با نظارت:

  • تشخیص چهره
  • طبقه‌بندی ایمیل‌ها به دسته‌های «اسپم» و «غیراسپم»
  • پیش‌بینی قیمت خانه‌ها
  • تشخیص بیماری‌های مختلف از روی تصاویر پزشکی

یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدون نظارت، مدل ماشین‌لرنینگ با داده‌هایی آموزش داده می‌شود که در آن‌ها هر نمونه داده با یک پاسخ مناسب برچسب‌گذاری نشده است. به عنوان مثال، اگر می‌خواهیم یک مدل ماشین‌لرنینگ را برای گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌های آن‌ها آموزش دهیم، مجموعه داده‌ای از ویژگی‌های مختلف را در اختیار مدل قرار می‌دهیم. مدل ماشین‌لرنینگ از این داده‌ها یاد می‌گیرد که چگونه داده‌ها را بر اساس شباهت‌های آن‌ها به گروه‌های مختلف تقسیم کند.

مثال‌هایی از کاربرد یادگیری بدون نظارت:

  • خوشه‌بندی داده‌ها
  • کشف روابط بین متغیرها
  • کاهش ابعاد داده‌ها
  • پردازش زبان طبیعی

تفاوت‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت:

ویژگییادگیری با نظارتیادگیری بدون نظارت
برچسب‌گذاری داده‌هاداده‌ها با پاسخ مناسب برچسب‌گذاری می‌شوند.داده‌ها با پاسخ مناسب برچسب‌گذاری نمی‌شوند.
هدفمدل ماشین‌لرنینگ یاد می‌گیرد که برای داده‌های آینده چه خروجی‌ای را در نظر بگیرد.مدل ماشین‌لرنینگ یاد می‌گیرد که الگوهای پنهان یا گروه‌های مختلف موجود در داده‌ها را کشف کند.
مثال‌هاتشخیص چهره، طبقه‌بندی ایمیل‌ها، پیش‌بینی قیمت خانه‌ها، تشخیص بیماری‌های مختلف از روی تصاویر پزشکیخوشه‌بندی داده‌ها، کشف روابط بین متغیرها، کاهش ابعاد داده‌ها، پردازش زبان طبیعی

تفاوت‌های مهم بین یادگیری نظارت‌شده و بدون ناظر

علاوه بر تفاوت‌های کلیدی که در بخش قبلی به آن‌ها اشاره شد، تفاوت‌های دیگری نیز بین یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت وجود دارد که عبارتند از:

  • میزان داده‌های مورد نیاز

در یادگیری نظارت‌شده، نیاز به مجموعه داده‌ای دارید که شامل داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی باشد. این مجموعه داده‌ها باید از نظر حجم و کیفیت کافی باشد تا مدل بتواند به درستی آموزش ببیند. در یادگیری بدون نظارت، نیاز به مجموعه داده‌ای دارید که شامل داده‌های ورودی باشد. این مجموعه داده‌ها می‌تواند کوچک‌تر از مجموعه داده‌های مورد نیاز برای یادگیری نظارت‌شده باشد.

  • زمان آموزش

آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده معمولاً زمان‌برتر از آموزش مدل‌های یادگیری بدون نظارت است. این به این دلیل است که مدل‌های یادگیری نظارت‌شده باید بر اساس مجموعه داده‌هایی که شامل داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی است، آموزش ببینند. در مقابل، مدل‌های یادگیری بدون نظارت باید بر اساس مجموعه داده‌هایی که فقط شامل داده‌های ورودی است، آموزش ببینند.

  • دقت

به طور کلی، مدل‌های یادگیری نظارت‌شده دقیق‌تر از مدل‌های یادگیری بدون نظارت هستند. این به این دلیل است که مدل‌های یادگیری نظارت‌شده بر اساس مجموعه داده‌هایی که شامل داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی است، آموزش می‌بینند. این برچسب‌ها به مدل کمک می‌کنند تا یاد بگیرد که چگونه داده‌های ورودی را به خروجی‌های صحیح مرتبط کند. در مقابل، مدل‌های یادگیری بدون نظارت باید الگوهای پنهان را در داده‌ها خودشان پیدا کنند. این کار ممکن است دشوارتر باشد و منجر به دقت کمتری شود.

کاربردهای یادگیری بدون ناظر

یادگیری بدون نظارت کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف دارد. برخی از کاربردهای مهم یادگیری بدون نظارت عبارتند از:

  • خوشه‌بندی

خوشه‌بندی یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری بدون نظارت است و به معنای تقسیم داده‌ها به گروه‌های مختلف بر اساس شباهت‌های آن‌ها است. این روش کاربردهای زیادی در زمینه‌های مختلف دارد، از جمله: * تقسیم‌بندی مشتریان * تجزیه و تحلیل داده‌های جمعیتی * طبقه‌بندی تصاویر

  • کاهش ابعاد

کاهش ابعاد به معنای کاهش تعداد ابعاد یک مجموعه داده بدون از دست دادن اطلاعات مهم است. کاهش ابعاد می‌تواند به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند. یادگیری بدون نظارت روش‌های مختلفی برای کاهش ابعاد ارائه می‌دهد.

  • تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی

تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) یک روش یادگیری بدون نظارت است که برای کاهش ابعاد داده‌ها استفاده می‌شود. PCA با شناسایی ابعاد مهم داده‌ها و حذف ابعاد غیرمهم، کار می‌کند.

  • تشخیص ناهنجاری

تشخیص ناهنجاری به معنای شناسایی داده‌هایی است که با بقیه داده‌ها متفاوت هستند. شناسایی ناهنجاری می‌تواند برای تشخیص خطاها، مشکلات و تهدیدات استفاده شود. یادگیری بدون نظارت روش‌های مختلفی برای تشخیص ناهنجاری ارائه می‌دهد.

  • تولید داده‌های مصنوعی

تولید داده‌های مصنوعی به معنای ایجاد داده‌های جدیدی است که شبیه به داده‌های واقعی است. تولید داده‌های مصنوعی می‌تواند برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، آزمایش مدل‌ها و ارزیابی عملکرد مدل‌ها استفاده شود. یادگیری بدون نظارت روش‌های مختلفی برای تولید داده‌های مصنوعی ارائه می‌دهد.

مزایا و معایب استفاده از یادگیری بدون ناظر

مزایا

  • نیاز به برچسب‌گذاری داده‌ها ندارد. در یادگیری بدون نظارت، نیازی به برچسب‌گذاری داده‌ها نیست. این امر می‌تواند زمان و هزینه آموزش مدل را کاهش دهد.
  • برای مجموعه داده‌های کوچک مناسب است. مجموعه داده‌های مورد نیاز برای یادگیری بدون نظارت می‌تواند کوچک‌تر از مجموعه داده‌های مورد نیاز برای یادگیری نظارت‌شده باشد. این امر می‌تواند برای مسائلی که داده‌های محدودی در دسترس است، مفید باشد.
  • می‌تواند الگوهای پنهان را کشف کند. یادگیری بدون نظارت می‌تواند الگوهای پنهان را در داده‌هایی که ممکن است با چشم انسان قابل مشاهده نباشند، کشف کند. این امر می‌تواند برای مسائلی که نیاز به درک بهتر داده‌ها دارند، مفید باشد.

معایب

  • دقت کمتری نسبت به یادگیری نظارت‌شده دارد. به طور کلی، مدل‌های یادگیری بدون نظارت دقیق‌تر از مدل‌های یادگیری نظارت‌شده نیستند. این به این دلیل است که مدل‌های یادگیری بدون نظارت باید الگوهای پنهان را در داده‌ها خودشان پیدا کنند. این کار ممکن است دشوارتر باشد و منجر به دقت کمتری شود.
  • ممکن است به تنظیمات زیادی نیاز داشته باشد. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت ممکن است به تنظیمات زیادی نیاز داشته باشند تا عملکرد خوبی داشته باشند. این امر می‌تواند زمان و تلاش زیادی را برای دستیابی به بهترین عملکرد نیاز داشته باشد.
  • ممکن است منجر به نتایج غیرقابل پیش‌بینی شود. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت ممکن است منجر به نتایج غیرقابل پیش‌بینی شوند. این امر می‌تواند برای مسائلی که نیاز به دقت بالا دارند، مشکل‌ساز باشد.

سخن پایانی

در این مطلب، با مفهوم یادگیری بدون ناظر، یکی از روش‌های یادگیری ماشین، آشنا شدیم. در یادگیری بدون ناظر، مدل بدون نیاز به نظارت مستقیم از سوی کاربر، با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها، خود به تفکیک داده‌ها و طبقه‌بندی آن‌ها می‌پردازد. این روش به سه شکل اصلی خوشه‌بندی، اتحاد و کاهش ابعاد تقسیم می‌شود.

تکنیک‌های یادگیری ماشین به عنوان یکی از پرطرفدارترین حوزه‌های علوم داده، در فرآیند تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (Data-driven decision making) نقش بسیار مهمی ایفا می‌کنند. این تصمیم‌ها بر اساس تحلیل دقیق داده‌ها و الگوهای موجود در آن‌ها اتخاذ می‌شوند. به‌طور کلی، استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین در تجارت‌ها و سازمان‌ها، بهبود عملکرد و افزایش موفقیت آن‌ها را تسهیل می‌کند.