مدل های یادگیری ماشینی به زبان ساده

یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، همگی نوعی نوآوری در فناوری هستند که ارزش آن‌ها را در هر صنعتی که فکرش را بکنید ثابت می‌کنند. جای تعجب نیست که آن‌ها مورد بحث‌ترین و محبوب‌ترین اصطلاحات در سراسر جهان هستند. مدل های یادگیری ماشینی از چندین سال پیش وجود داشتند، اما چند سالی نگذشته بود که مورد توجه بیشتری قرار گرفته‌اند. اعتبار ساخت این نوآوری‌ها به میلیون‌ها نفر در سراسر جهان می رسد.

دانشمندان، محققان، بازاریابان و کارآفرینان بی‌وقفه تلاش کرده‌اند تا دیگران بفهمند که چگونه این نوآوری‌ها توانایی تبدیل کردن روش تجارت یا رویکرد و حل مشکلات زندگی روزمره را دارند. چیزی که شما باید درک کنید این است که اگر چه این فناوری‌ها به یکدیگر مرتبط هستند، اما یکسان نیستند. این مقاله بر روی مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری ماشین تمرکز خواهد کرد.

یادگیری ماشین چگونه تأثیر می گذارد؟

در چند سال گذشته، یادگیری ماشین ارزش واقعی خود را به دست آورده است. مردم در سراسر جهان دریافته‌اند که یادگیری ماشینی قدرت ایجاد تغییر را دارد. یادگیری ماشین یا به اصطلاح Machine Learning می‌تواند نحوه نگاه افراد به برنامه‌های مهم مانند تشخیص تصویر، داده کاوی، سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی و سایر موارد را کاملاً تغییر دهد.

یادگیری ماشین می‌تواند در تمام این زمینه‌ها راه حل‌هایی ارائه دهد. محبوبیت یادگیری ماشینی و درکی که از آن برای تغییر شرایط لازم برخوردار است، باعث افزایش تقاضا برای افرادی شده است که می‌دانند این فناوری چگونه کار می‌کند و چگونه می‌توان از آن برای حل مشکلات زندگی واقعی استفاده کرد. حالا بیایید درست به موضوع بپردازیم.

بهتر است بدانید: یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین :

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برنامه‌هایی کاملاً مشخص هستند که از داده ها می‌آموزند و با گذشت زمان بهبود می‌یابند. آنها برای انجام کار خود نیازی به مداخله انسان ندارند. وظایفی که این الگوریتم‌ها باید یاد بگیرند ممکن است از یادگیری مبتنی بر نمونه و یادگیری عملکرد نگاشتی که با ورودی به خروجی مطابقت دارد تا یادگیری ساختار ناشناخته در یک مجموعه داده بدون برچسب و موارد دیگر، متفاوت باشد. شما باید درک کنید که الگوریتم ماشین اساس کاری است که این فناوری قرار است انجام دهد. به عبارت دیگر، آن را تیک می‌زنند.

بنابراین، شما بیشتر از الگوریتم یادگیری ماشین مناسب برای نیازهای خود انتخاب می‌کنید. این جایی است که درک اساسی مفهوم مفید است. شما باید الگوریتمی متناسب با مسئله‌ای که به دنبال راه‌حل برای آن هستید پیدا کنید. همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مشاغل کمک می‌کنند تا با پشتوانه داده ها بتوانند تصمیم بگیرند. به این ترتیب احتمال تصمیمات آن‌ها در طول زمان برای پرداخت سود بسیار زیاد است.

الگوریتم‌ها و  مدل های یادگیری ماشینی به طور عمده تحت سه دسته اصلی قرار می‌گیرند:

• یادگیری ماشینی تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت دارای یک ویژگی بازخورد است که به درست یا غلط بودن پیش‌بینی اشاره می‌کند. از یادگیری‌های تحت نظارت انواع متفاوتی وجود دارد. هر مجموعه داده، دارای خروجی دلخواه است. همچنین نظارت زمانی صورت می گیرد، که پیش‌بینی خطایی در تغییر عملکرد و یادگیری نقشه‌برداری از ورودی به خروجی ایجاد کند.

• یادگیری ماشینی بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت هیچ ارتباطی با پاسخ ندارد. بلکه فقط از ساختار پنهان خود برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌کند. در این نوع الگوریتم یادگیری ماشین، خروجی دلخواهی برای یک مجموعه داده ندارید. در عوض آنچه اتفاق می‌افتد این است که تابع سعی می‌کند داده ها را به کلاس‌های مختلف تفکیک کند. این تقسیم‌بندی به گونه‌ای انجام می‌شود که هر کلاس جدا شده بخشی از داده ها را با ویژگی‌های مشترک در اختیار داشته باشد.

• یادگیری ماشینی تقویت

یادگیری تقویت به نوعی شبیه یادگیری تحت نظارت است زیرا بازخورد نیز دارد. با این حال، این بازخورد برای هر حالت یا ورودی دریافت نمی‌شود. این نوع الگوریتم یادگیری ماشینی، در اقدامات یادگیری برای چند حالت متمرکز است که می‌تواند به آن کمک کند تا مطلوب شود. برخلاف یادگیری تحت نظارت که در آن خطا بعد از هر مثال رخ می‌دهد، یادگیری تقویت فقط هنگام دریافت یک سیگنال تقویت کننده خطاها را ثبت می‌کند. این رفتار شباهت‌های زیادی با یادگیری انسان دارد، جایی که فقط در صورت قریب‌الوقوع بودن پاداش بازخورد دریافت می‌کنید.

بیشتر بخوانید: مهمترین اصطلاحات یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین در طول سال‌ها بسیار رشد کرده‌اند و آنها هنوز هم در حال پیشرفت هستند و با مشکلاتی که برای یافتن پاسخ استفاده می‌شوند مطابقت دارند. ما در حال حاضر این سه نوع را داریم که تقریباً همه مدل های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد که امروزه مورد استفاده قرار می‌گیرند. البته در آینده ممکن است موارد بیشتری به این سه مورد اضافه شود.

محبوب ترین مدل های یادگیری ماشین:

در این بخش ما در مورد مدل های یادگیری ماشین که بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند صحبت خواهیم کرد.

• رگرسیون خطی

رگرسیون خطی چیست؟ در اینجا منظور از رگرسیون خطی این است که این الگوریتم بر اساس یک یا چند متغیر ورودی، متغیر خروجی را پیش‌بینی می‌کند. به عنوان یک خط نشان داده می‌شود Y= BX+C.

از رگرسیون خطی می‌توان برای پیش‌بینی موارد مختلف استفاده کرد. شما می‌توانید از این مدل برای پیش بینی ارزش یک خانه بر اساس ویژگی‌ها یا خصوصیات مختلف آن مانند تعداد اتاق، مساحت کل، مدارس اطراف، امکان حمل و نقل و غیره استفاده کنید. همچنین می‌توان از پیش‌بینی قیمت فروش محصولات برای پارامترهای مختلف مانند رفتار مشتری استفاده کرد.

• تجزیه و تحلیل مولفه اصلی یا PCA

از این مدل به عنوان یک مدل کاهش ابعاد یاد می‌شود که برای پایین آوردن حداقل متغیرهای موجود در یک داده تنظیم شده استفاده می‌شود. این کار را با کنار هم قرار دادن متغیرهایی که مقیاس اندازه گیری آنها یکسان است و همبستگی بیشتری نسبت به سایرین دارند انجام می‌دهد. هدف او از این مدل فیلتر کردن مجموعه داده ها به گونه‌ای است که به گروه‌های متغیر جدیدی دسترسی پیدا کنیم که هنوز برای توصیف تغییرپذیری آن کافی هستند.

PCA در تفسیر نظر سنجی‌هایی که حاوی ویژگی‌ها یا سوالات زیادی هستند استفاده می‌شود. به عنوان مثال، نظرسنجی‌هایی که برای مطالعه فرهنگ، بهزیستی یا رفتار انجام می‌شود، معمولاً سوالات زیادی دارد. با استفاده از PCA می‌توان این سوالات را به مولفه‌های اصلی دسته‌بندی کرد که به راحتی می‌توانند در گزارش نظرسنجی توضیح داده شوند.

• K که به معنی خوشه بندی است.

این مدلی است که از مراکز هندسی یا مرکز هندسی به عنوان خوشه مشاهده آن‌ها استفاده می‌کند. تعداد خوشه‌های مورد استفاده توسط شخصی که این تحلیل را انجام می‌دهد، تعیین می‌شود. این مدل های یادگیری ماشینی اغلب به منظور تجزیه و تحلیل تقسیم بازار برای کشف یک شباهت در مشتریان و یا کشف یک بخش کاملاً جدید از مشتری است.

درختان طبقه بندی و رگرسیون ( CART )

درختان تصمیم‌گیری راهی بسیار موثر برای تقسیم یافته‌های مختلف در مدل های یادگیری ماشینی و سپس قرار دادن آن‌ها در گروه‌ها است. CART نوع ترجیحی و مفیدی از درخت تصمیم است که هم برای رگرسیون و هم برای طبقه‌بندی استفاده می‌شود. یک متغیر پاسخ انتخاب می‌شود و متغیرهای پیش‌بینی به گروه تقسیم می‌شوند. تعداد تقسیمات مورد نیاز معمولاً توسط خود دستگاه انتخاب می‌شود تا از مواردی از مازاد نصب و عدم نصب جلوگیری شود. CART در مواردی موثر است که سایر مدل‌ها مانند جعبه سیاه به دلیل عدم شفافیت یا شفافیت مناسب، مناسب نمی‌دانند.

K نزدیکترین همسایگان یا k-NN

این مدل را می‌توان برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی با توجه به متغیرهای مورد نظر استفاده کرد. این مدل نزدیکی بین مشاهداتی را که قبلاً در یک مجموعه داده وجود داشته و مشاهداتی که تازه شکل گرفته‌اند مقایسه می‌کند. دستگاه خود ریاضی را انجام می‌دهد و تعداد همسایگان را که باید مقایسه شوند انتخاب می‌کند ( K ) . این باعث می‌شود که داده ها از زیر پوشش و بیش از حد استفاده نکنند. برای طبقه‌بندی، نزدیکی بیشتر همسایگان متعلق به یک کلاس خاص، به مشاهدات جدید، کلاس مشاهدات جدید را تعیین می‌کند. در یک سناریوی پیش بینی، مقدار مشاهدات جدید با استفاده از ویژگی های همسایگان که هدف قرار می‌گیرند پیش‌بینی می‌شود.

نتیجه :

یادگیری ماشین شاخه ای مبتنی بر هوش مصنوعی است که در آن از داده ها برای شناسایی الگوهایی استفاده می‌شود که می‌توانند بدون حداقل دخالت انسان به تصمیم‌گیری کمک کنند. موضوع مهم این است که با توسعه درک عمیق‌تری از مدلهای مورد بحث باعث شروع استفاده آن‌ها در زندگی واقعی می‌شود.

تفاوت‌های زیادی در یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن وجود دارد مانند پرخاشگری خطی، رگرسیون لجستیک. که فقط وقتی این یادگیری مختصر را پیش ببرید، خواهید فهمید . یادگیری ماشینی در واقع ابزاری قدرتمند است که در آینده برای یافتن راه حل‌هایی برای برخی از فوری‌ترین مشکلات این جهان مورد استفاده قرار خواهد گرفت. اطمینان حاصل کنید که همیشه با اتفاقات اطراف سازگار هستید!