یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشینی در سال های اخیر به یک کلمه رایج تبدیل شده است، اما دقیقاً چیست و چگونه کار می کند؟ در این مقاله مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ارائه می‌کنیم و اصول اولیه نحوه عملکرد آنها را توضیح می‌دهیم.

مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشینی

در هسته خود، یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند.

این بدان معناست که به جای اینکه دستورالعمل‌های خاصی به آنها داده شود، ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد خود در طول زمان آموزش می‌بینند.

یکی از اجزای کلیدی یادگیری ماشینی استفاده از الگوریتم است.

این الگوریتم ها مدل های ریاضی هستند که برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها طراحی شده اند.

آنها با استفاده از فرآیندی به نام یادگیری نظارت شده آموزش می بینند که در آن مجموعه ای از نمونه های برچسب گذاری شده برای یادگیری در اختیار آنها قرار می گیرد.

سپس الگوریتم از این داده های آموزشی برای پیش بینی یا تصمیم گیری در مورد داده های جدید و نادیده استفاده می کند.

برای درک نحوه عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین، اجازه دهید به یک مثال ساده نگاهی بیندازیم.

تصور کنید ما مجموعه داده ای از قیمت مسکن داریم و می خواهیم قیمت یک خانه جدید را بر اساس ویژگی های آن مانند تعداد اتاق خواب، اندازه حیاط خلوت و موقعیت مکانی پیش بینی کنیم.

ما می توانیم از یک الگوریتم یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی برای تجزیه و تحلیل داده های موجود و یادگیری رابطه بین ویژگی ها و قیمت ها استفاده کنیم.

در طول مرحله آموزش، الگوریتم پارامترهای داخلی خود را برای به حداقل رساندن تفاوت بین پیش بینی های خود و قیمت های واقعی در داده های آموزشی تنظیم می کند.

این فرآیند به بهینه سازی یا برازش مدل معروف است.

هنگامی که الگوریتم آموزش داده شد، می توان از آن برای پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده کرد.

اما الگوریتم واقعاً چگونه این پیش بینی ها را انجام می دهد؟

این کار را با استفاده از رابطه آموخته شده بین ویژگی ها و قیمت ها انجام می دهد. به عنوان مثال، اگر الگوریتم یاد گرفته باشد که خانه هایی با تعداد اتاق خواب بیشتر تمایل به قیمت بالاتر دارند،

از این اطلاعات برای پیش بینی قیمت بالاتر برای خانه جدید با تعداد اتاق خواب بیشتر استفاده می کند.

توجه به این نکته مهم است که الگوریتم های یادگیری ماشین کامل نیستند و ممکن است اشتباه کنند.

دقت پیش‌بینی‌های آنها به کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی و همچنین پیچیدگی مشکل در حال حل بستگی دارد.

در برخی موارد، الگوریتم ممکن است از برازش بیش از حد رنج ببرد، جایی که به داده های آموزشی بسیار تخصصی می شود و در داده های جدید ضعیف عمل می کند.

برای غلبه بر این چالش ها، تکنیک ها و الگوریتم های مختلفی وجود دارد که می توان از آنها استفاده کرد.

به عنوان مثال، روش‌های مجموعه، پیش‌بینی‌های الگوریتم‌های متعدد را برای بهبود دقت ترکیب می‌کنند، در حالی که تکنیک‌های منظم‌سازی با افزودن یک عبارت جریمه به فرآیند بهینه‌سازی، از تطبیق بیش از حد جلوگیری می‌کند.

در نتیجه، الگوریتم های یادگیری ماشین ستون فقرات سیستم های یادگیری ماشین هستند.

آنها به رایانه ها اجازه می دهند تا از داده ها یاد بگیرند و بدون برنامه ریزی صریح، پیش بینی یا تصمیم بگیرند.

با تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های آموزشی، این الگوریتم ها می توانند روابط بین ویژگی ها و نتایج را بیاموزند و از این دانش برای پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده کنند.

در حالی که آنها کامل نیستند و می توانند اشتباه کنند، تکنیک ها و الگوریتم هایی برای بهبود دقت و عملکرد آنها وجود دارد.

درک نقش داده‌ها در یادگیری ماشینی

در هسته خود، یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که بر توانمندسازی رایانه ها برای یادگیری و تصمیم گیری بدون برنامه ریزی صریح تمرکز دارد.

الگوریتم های یادگیری ماشینی به جای تکیه بر قوانین از پیش تعریف شده، از داده ها یاد می گیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود می بخشند.

این توانایی یادگیری از داده ها همان چیزی است که یادگیری ماشین را از برنامه نویسی سنتی متمایز می کند.

در یادگیری ماشینی، داده ها سوختی هستند که الگوریتم ها را تقویت می کنند.

هرچه داده های بیشتری در دسترس باشد، الگوریتم ها بهتر می توانند یاد بگیرند و پیش بینی های دقیقی انجام دهند.

به همین دلیل است که جمع آوری داده ها گامی مهم در فرآیند یادگیری ماشینی است.

داده های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم ها باید معرف مسئله در دست باشد و طیف وسیعی از سناریوها را پوشش دهد تا اطمینان حاصل شود که الگوریتم ها می توانند به خوبی تعمیم دهند.

پس از جمع آوری داده ها، باید از قبل پردازش شده و برای آموزش آماده شود.

این شامل پاکسازی داده ها، مدیریت مقادیر از دست رفته و تبدیل آن به قالبی است که الگوریتم های یادگیری ماشینی بتوانند آن را درک کنند.

پیش پردازش داده ها یک مرحله حیاتی است زیرا کیفیت و قابلیت اطمینان داده های آموزشی را تضمین می کند.

پس از پیش پردازش، داده ها به دو مجموعه تقسیم می شوند:

مجموعه آموزشی و مجموعه تست. مجموعه آموزشی برای آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می شود،

در حالی که مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد آنها استفاده می شود. این جداسازی برای ارزیابی میزان تعمیم الگوریتم ها به داده های جدید و نادیده ضروری است.

در طول مرحله آموزش، الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های آموزشی با شناسایی الگوها و روابط یاد می گیرند.

آنها پارامترهای داخلی خود را برای به حداقل رساندن تفاوت بین پیش بینی های خود و نتایج واقعی در داده های آموزشی تنظیم می کنند.

این فرآیند به عنوان آموزش مدل یا برازش مدل شناخته می شود.

عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با استفاده از معیارهای مختلفی مانند دقت، دقت، یادآوری یا امتیاز F1 ارزیابی می‌شود.

این معیارها بینش هایی را در مورد عملکرد الگوریتم ها ارائه می دهند و به شناسایی زمینه های بهبود کمک می کنند.

هنگامی که الگوریتم ها آموزش داده شدند و عملکرد آنها رضایت بخش بود، می توان آنها را برای پیش بینی یا تصمیم گیری بر روی داده های جدید و نادیده به کار برد.

این به عنوان مرحله استنتاج شناخته می شود. مدل های آموزش دیده داده های جدید را به عنوان ورودی دریافت می کنند و پیش بینی ها یا تصمیم گیری ها را به عنوان خروجی تولید می کنند.

دقت این پیش بینی ها یا تصمیم گیری ها به کیفیت داده های آموزشی و عملکرد الگوریتم ها بستگی دارد.

توجه به این نکته مهم است که یادگیری ماشین یک فرآیند تکراری است.

با در دسترس قرار گرفتن داده‌های جدید، الگوریتم‌ها را می‌توان برای بهبود عملکردشان بازآموزی کرد.

این یادگیری و بهبود مستمر، یادگیری ماشینی را به ابزاری قدرتمند در حوزه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و بازاریابی تبدیل می‌کند.

در نتیجه، داده ها نقش مهمی در یادگیری ماشین دارند.

این پایه ای است که الگوریتم های یادگیری ماشینی بر اساس آن ساخته و آموزش داده می شوند. هرچه داده های بیشتری در دسترس باشد،

الگوریتم ها بهتر می توانند یاد بگیرند و پیش بینی های دقیقی انجام دهند. پیش پردازش داده ها، آموزش و ارزیابی مراحل اساسی در فرآیند یادگیری ماشین هستند.

با درک نقش داده ها در یادگیری ماشین، می توانیم از قدرت و پتانسیل این فناوری در حل مسائل پیچیده و تصمیم گیری آگاهانه قدردانی کنیم.

کاوش تکنیک های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت

یادگیری تحت نظارت نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود.

داده های برچسب دار به این معنی است که هر نقطه داده با یک خروجی یا مقدار هدف شناخته شده مرتبط است.

هدف از یادگیری تحت نظارت، یادگیری یک تابع نگاشت است که می تواند خروجی را برای داده های جدید و دیده نشده پیش بینی کند.

این با آموزش الگوریتم بر روی مجموعه داده برچسب‌گذاری شده و سپس ارزیابی عملکرد آن بر روی یک مجموعه داده آزمایشی جداگانه به دست می‌آید.

یکی از نمونه های رایج یادگیری تحت نظارت، طبقه بندی است.

در طبقه بندی، الگوریتم یاد می گیرد که نقاط داده ورودی را به دسته ها یا کلاس های از پیش تعریف شده اختصاص دهد.

به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری نظارت شده را می توان بر روی مجموعه داده ای از تصاویر با برچسب “گربه” یا “سگ” آموزش داد و سپس برای طبقه بندی تصاویر جدید به عنوان گربه یا سگ استفاده کرد.

الگوریتم یاد می گیرد که الگوها و ویژگی هایی را در داده های ورودی که نشان دهنده کلاس هدف هستند، تشخیص دهد.

یکی دیگر از تکنیک های محبوب در یادگیری ماشینی، یادگیری بدون نظارت است.

برخلاف یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت نیازی به داده های برچسب دار ندارد.

در عوض، الگوریتم یاد می گیرد که الگوها یا ساختارها را در داده های ورودی بدون هیچ گونه آگاهی قبلی از خروجی بیابد.

یادگیری بدون نظارت اغلب برای کارهایی مانند خوشه بندی استفاده می شود، جایی که هدف گروه بندی نقاط داده مشابه با هم است.

هدف الگوریتم های خوشه بندی شناسایی گروه ها یا خوشه ها در داده ها بر اساس شباهت های آنهاست.

به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت می تواند برای خوشه بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آنها استفاده شود.

این می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا بخش‌های مختلف مشتریان را شناسایی کرده و استراتژی‌های بازاریابی خود را بر اساس آن تنظیم کنند.

یکی از مزیت‌های یادگیری بدون نظارت این است که می‌تواند الگوها یا روابط پنهانی را در داده‌ها آشکار کند که ممکن است برای انسان‌ها آشکار نباشد.

این می تواند به بینش ها و اکتشافات جدید منجر شود. با این حال، از آنجایی که یادگیری بدون نظارت خروجی از پیش تعریف شده ندارد، ارزیابی عملکرد الگوریتم می تواند در مقایسه با یادگیری نظارت شده چالش برانگیزتر باشد.

هر دو روش یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، نقاط قوت و ضعف خود را دارند و انتخاب تکنیکی که باید استفاده شود به مشکل خاصی بستگی دارد.

در برخی موارد، ترکیبی از هر دو تکنیک، معروف به یادگیری نیمه نظارتی، می‌تواند برای استفاده از مزایای هر دو رویکرد استفاده شود.

ارزیابی معیارهای عملکرد در ماشین مدل‌های یادگیری

وقتی صحبت از یادگیری ماشینی به میان می‌آید، هدف نهایی ایجاد مدل‌هایی است که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های دقیق انجام دهند.

برای دستیابی به این هدف، الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی یک مجموعه داده آموزش داده می‌شوند که شامل داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی مربوطه است.

الگوریتم داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند، الگوها را شناسایی می‌کند و مدلی ایجاد می‌کند که می‌تواند از داده‌های آموزشی تعمیم داده و روی داده‌های جدید و دیده نشده پیش‌بینی کند.

اما چگونه بفهمیم که یک مدل یادگیری ماشینی عملکرد خوبی دارد؟

این جایی است که معیارهای عملکرد وارد عمل می شوند.

معیارهای عملکرد برای ارزیابی اثربخشی یک مدل یادگیری ماشین و تعیین دقت و قابلیت اطمینان آن استفاده می شود.

چندین معیار عملکرد رایج وجود دارد، از جمله دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1.

دقت شاید ساده ترین معیار عملکرد باشد. نسبت نمونه‌های طبقه‌بندی صحیح را از تعداد کل نمونه‌ها اندازه‌گیری می‌کند.

در حالی که دقت یک معیار مفید است، ممکن است همیشه تصویر کاملی از عملکرد یک مدل ارائه نکند، به خصوص وقتی با مجموعه داده های نامتعادل سروکار داریم.

دقت و یادآوری دو معیار عملکرد هستند که اغلب با هم برای ارزیابی عملکرد یک مدل در وظایف طبقه‌بندی باینری استفاده می‌شوند.

دقت نسبت پیش‌بینی‌های مثبت واقعی را از همه پیش‌بینی‌های مثبت اندازه‌گیری می‌کند، در حالی که یادآوری نسبت پیش‌بینی‌های مثبت واقعی را از همه موارد مثبت واقعی اندازه‌گیری می‌کند.

این معیارها به ویژه زمانی مفید هستند که هزینه مثبت کاذب یا منفی کاذب بالا باشد.

امتیاز F1 ترکیبی از دقت و یادآوری است که یک معیار واحد را ارائه می دهد که هر دو معیار را متعادل می کند.

این میانگین هارمونیک دقت و یادآوری است و اغلب زمانی استفاده می‌شود که توزیع نابرابر کلاس‌ها در مجموعه داده وجود داشته باشد.

علاوه بر این معیارهای عملکرد، تکنیک‌های ارزیابی دیگری نیز وجود دارد که می‌توان از آنها برای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کرد.

اعتبار سنجی متقاطع یک تکنیک محبوب است که شامل تقسیم مجموعه داده به زیر مجموعه های متعدد، آموزش مدل بر روی برخی از زیر مجموعه ها و ارزیابی عملکرد آن در زیر مجموعه های باقی مانده است.

این کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که عملکرد مدل توسط داده های خاص مورد استفاده برای آموزش تعصب ندارد.

یکی دیگر از جنبه‌های مهم ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین، مفهوم بیش‌برازش و عدم تناسب است.

تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل در داده‌های آموزشی به خوبی عمل کند، اما نتواند به داده‌های جدید و نادیده تعمیم یابد.

از سوی دیگر، عدم تناسب زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل خیلی ساده باشد و نتواند الگوهای اساسی در داده‌ها را ثبت کند.

برای پرداختن به این مسائل می توان از تکنیک هایی مانند تنظیم و تنظیم فراپارامتر استفاده کرد.

کاربردهای جهانی الگوریتم های یادگیری ماشین

یکی از رایج ترین کاربردهای یادگیری ماشینی در حوزه مراقبت های بهداشتی است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های پزشکی را برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی تجزیه و تحلیل کنند.

به عنوان مثال، آنها می توانند با تجزیه و تحلیل علائم، سابقه پزشکی و نتایج آزمایش به پزشکان کمک کنند تا بیماری ها را با دقت بیشتری تشخیص دهند.

این الگوریتم‌ها همچنین می‌توانند احتمال ابتلای بیمار به شرایط خاصی را بر اساس ترکیب ژنتیکی و انتخاب‌های سبک زندگی پیش‌بینی کنند.

حوزه دیگری که الگوریتم های یادگیری ماشین در آن پیشرفت های چشمگیری داشته اند، حوزه مالی است.

این الگوریتم‌ها می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهایی را که ممکن است انسان‌ها از دست بدهند، شناسایی کنند.

این به موسسات مالی کمک می کند تا تصمیمات سرمایه گذاری بهتری بگیرند و ریسک ها را به طور موثرتری مدیریت کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی همچنین می‌توانند فعالیت‌های متقلبانه را با تجزیه و تحلیل الگوهای تراکنش و شناسایی ناهنجاری‌ها شناسایی کنند.

در صنعت خرده فروشی، الگوریتم های یادگیری ماشینی برای شخصی سازی تجربه خرید برای مشتریان استفاده می شود.

این الگوریتم‌ها داده‌های مشتری مانند تاریخچه خرید و رفتار مرور را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا توصیه‌های شخصی‌سازی شده محصول را ارائه دهند.

این نه تنها رضایت مشتری را بهبود می بخشد، بلکه فروش را برای خرده فروشان نیز افزایش می دهد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی همچنین می‌توانند استراتژی‌های قیمت‌گذاری را با تحلیل روند بازار و قیمت‌های رقبا بهینه کنند.

حمل و نقل یکی دیگر از بخش‌هایی است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین در آن سهم قابل توجهی داشته‌اند.

به عنوان مثال، پلتفرم‌های اشتراک‌گذاری سواری مانند Uber و Lyft از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تطبیق رانندگان با مسافران بر اساس عواملی مانند مکان، در دسترس بودن و ترجیحات مشتری استفاده می‌کنند.

این الگوریتم ها همچنین به بهینه سازی مسیرها برای به حداقل رساندن زمان سفر و کاهش ازدحام کمک می کنند.

در آینده، خودروهای خودران به شدت به الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای حرکت و تصمیم‌گیری در زمان واقعی در جاده‌ها متکی خواهند بود.

الگوریتم های یادگیری ماشین نیز انقلابی در حوزه بازاریابی ایجاد کرده اند. با تجزیه و تحلیل داده ها و رفتار مشتری، این الگوریتم ها می توانند ترجیحات مشتری را پیش بینی کرده و آنها را با تبلیغات شخصی سازی شده هدف قرار دهند.

این نه تنها اثربخشی کمپین های بازاریابی را بهبود می بخشد، بلکه تجربه کلی مشتری را نیز افزایش می دهد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی همچنین می‌توانند داده‌های رسانه‌های اجتماعی را برای شناسایی گرایش‌ها و احساسات تجزیه و تحلیل کنند و به شرکت‌ها کمک کنند تا نظرات مشتریان را درک کنند و تصمیمات تجاری آگاهانه بگیرند.

در نتیجه، الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاربردهای متعددی در دنیای واقعی در صنایع مختلف پیدا کرده‌اند.

از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی، خرده‌فروشی تا حمل‌ونقل، و بازاریابی تا سرگرمی، این الگوریتم‌ها شیوه زندگی و کار ما را تغییر می‌دهند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها و شناسایی الگوها، می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند، تصمیم‌گیری را بهبود بخشند و تجربه کلی مشتری را افزایش دهند.

همانطور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می دهد، می توانیم انتظار داشته باشیم که یادگیری ماشینی نقش مهم تری در زندگی ما ایفا کند و آنها را هوشمندتر، کارآمدتر و شخصی تر کند.

منبع » آکادمی اشکان مستوفی