Supervised Learning چیست؟

یادگیری تحت نظارت supervised learning یک تکنیک محبوب و پرکاربرد در زمینه یادگیری ماشینی است. این نوعی یادگیری است که در آن یک الگوریتم از داده های برچسب گذاری شده برای پیش بینی یا تصمیم گیری یاد می گیرد.

در این مقاله، اصول یادگیری تحت نظارت را بررسی خواهیم کرد و نحوه عملکرد آن را درک خواهیم کرد.

supervised learning

برای شروع، بیایید درک کنیم که یادگیری تحت نظارت در واقع به چه معناست. اصطلاح “نظارت شده” به این واقعیت اشاره دارد که الگوریتم با یک سرپرست یا معلمی ارائه می شود که آن را در طول فرآیند یادگیری هدایت می کند.

این ناظر مسئول ارائه الگوریتم با مثال‌های برچسب‌گذاری شده است، که در آن هر نمونه از داده‌های ورودی و خروجی یا مقدار هدف مربوطه آن تشکیل شده است.

هدف اصلی یادگیری تحت نظارت، آموزش مدلی است که بتواند خروجی را برای داده های ورودی جدید و نادیده به طور دقیق پیش بینی کند.

مدل از نمونه‌های برچسب‌گذاری‌شده ارائه‌شده توسط سرپرست یاد می‌گیرد و سعی می‌کند الگوها یا روابط بین متغیرهای ورودی و خروجی را تعمیم دهد.

هنگامی که مدل آموزش داده شد، می توان از آن برای پیش بینی داده های جدید و بدون برچسب استفاده کرد.

اکنون بیایید به فرآیند یادگیری تحت نظارت بپردازیم. اولین مرحله جمع آوری یک مجموعه داده برچسب دار است که از جفت ورودی-خروجی تشکیل شده است.

به عنوان مثال، اگر بخواهیم مدلی بسازیم که قیمت خانه را پیش‌بینی کند، به مجموعه داده‌ای با ویژگی‌هایی مانند تعداد اتاق خواب، متراژ مربع، و موقعیت مکانی به همراه قیمت‌های مربوطه نیاز داریم.

هنگامی که مجموعه داده را داریم، آن را به دو بخش تقسیم می کنیم: مجموعه آموزشی و مجموعه آزمایشی.

مجموعه آموزشی برای آموزش مدل استفاده می شود، در حالی که مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد آن استفاده می شود.

مهم است که یک مجموعه تست جداگانه برای ارزیابی توانایی مدل در تعمیم داده های دیده نشده داشته باشید.

در مرحله بعد، الگوریتم یا مدل مناسبی را برای کار خود انتخاب می کنیم. الگوریتم های مختلفی برای یادگیری نظارت شده وجود دارد، مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، ماشین های بردار پشتیبان و شبکه های عصبی.

انتخاب الگوریتم به ماهیت مشکل و نوع داده ای که داریم بستگی دارد.

پس از انتخاب الگوریتم، مدل را با استفاده از مثال های برچسب گذاری شده از مجموعه آموزشی آموزش می دهیم.

مدل با تنظیم پارامترهای داخلی خود، الگوهای اساسی یا روابط بین متغیرهای ورودی و خروجی را یاد می گیرد.

این فرآیند اغلب به عنوان برازش مدل یا آموزش مدل نامیده می شود.

هنگامی که مدل آموزش داده شد، عملکرد آن را در مجموعه تست ارزیابی می کنیم. این کار با مقایسه خروجی های پیش بینی شده مدل با خروجی های واقعی در مجموعه تست انجام می شود.

معیارهای ارزیابی رایج شامل دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 بسته به ماهیت مشکل است.
اگر عملکرد مدل رضایت‌بخش باشد، می‌توانیم آن را برای پیش‌بینی داده‌های جدید و دیده نشده به کار ببریم.

با این حال، اگر عملکرد در حد مطلوب نباشد، می‌توانیم به مرحله آموزش برگردیم و الگوریتم‌های مختلف را امتحان کنیم یا پارامترهای مدل را برای بهبود عملکرد آن تنظیم کنیم.

در نتیجه، یادگیری نظارت شده یک تکنیک قدرتمند در یادگیری ماشینی است که به ما امکان می‌دهد مدل‌هایی را برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش دهیم.

این شامل جمع آوری یک مجموعه داده برچسب دار، تقسیم آن به مجموعه های آموزشی و آزمایشی، انتخاب الگوریتم مناسب، آموزش مدل و ارزیابی عملکرد آن است.

با رویکرد صحیح و انتخاب دقیق الگوریتم‌ها، یادگیری تحت نظارت می‌تواند برای حل طیف وسیعی از مسائل دنیای واقعی مورد استفاده قرار گیرد.

الگوریتم های محبوب یادگیری تحت نظارت

یادگیری نظارت شده یک رویکرد رایج در یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم از داده های برچسب گذاری شده برای پیش بینی یا تصمیم گیری یاد می گیرد.

به طور گسترده در زمینه های مختلف از جمله مالی، مراقبت های بهداشتی و بازاریابی استفاده می شود.

در این مقاله، ما برخی از الگوریتم‌های محبوب مورد استفاده در supervised learning را بررسی می‌کنیم و نحوه عملکرد آنها را درک می‌کنیم.

یکی از رایج ترین الگوریتم های مورد استفاده در یادگیری نظارت شده درخت تصمیم است.

همانطور که از نام آن پیداست، درخت تصمیم یک مدل درخت مانند است که بر اساس مجموعه ای از قوانین تصمیم گیری می کند.

این با یک گره ریشه شروع می شود و به مسیرهای مختلفی منشعب می شود که هر کدام نشان دهنده یک تصمیم بر اساس یک ویژگی خاص است.

الگوریتم با تقسیم بازگشتی داده ها بر اساس بهترین ویژگی که سود اطلاعات را به حداکثر می رساند، یاد می گیرد.

درخت های تصمیم به راحتی قابل تفسیر هستند و می توانند داده های دسته بندی و عددی را مدیریت کنند.

الگوریتم محبوب دیگر جنگل تصادفی است.

این یک روش یادگیری گروهی است که چندین درخت تصمیم را برای پیش‌بینی ترکیب می‌کند.

هر درخت در جنگل تصادفی بر روی یک زیرمجموعه تصادفی از داده ها آموزش داده می شود و پیش بینی نهایی با تجمیع پیش بینی های همه درختان انجام می شود.

جنگل های تصادفی به دلیل استحکام و توانایی خود در مدیریت داده های با ابعاد بالا شناخته شده اند.

آنها همچنین در مقایسه با درختان تصمیم فردی کمتر مستعد بیش از حد برازش هستند.

ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM) یکی دیگر از الگوریتم‌های پرکاربرد در یادگیری تحت نظارت است.

SVM یک الگوریتم طبقه بندی باینری است که بهترین هایپرپلین را برای تفکیک داده ها به کلاس های مختلف پیدا می کند.

هایپرپلن به گونه ای انتخاب می شود که حاشیه بین طبقات را به حداکثر می رساند و در برابر نقاط پرت قوی تر می شود.

SVM همچنین می‌تواند داده‌های غیرخطی را با استفاده از توابع هسته پردازش کند تا داده‌ها را به فضایی با ابعاد بالاتر تبدیل کند.

رگرسیون لجستیک یک الگوریتم محبوب برای مسائل طبقه بندی باینری است.

علیرغم نامش، رگرسیون لجستیک یک مدل خطی است که از یک تابع لجستیک برای ترسیم ویژگی های ورودی به احتمال تعلق به یک کلاس خاص استفاده می کند.

به طور گسترده در برنامه های کاربردی مختلف، مانند پیش بینی ریزش مشتری یا تشخیص تقلب استفاده می شود.

رگرسیون لجستیک از نظر محاسباتی کارآمد است و ضرایب قابل تفسیری را ارائه می دهد که می تواند برای درک تأثیر هر ویژگی بر پیش بینی استفاده شود.

در نهایت، الگوریتم ساده بیز را داریم که بر اساس قضیه بیز است.

Naive Bayes فرض می‌کند که ویژگی‌ها با توجه به برچسب کلاس مستقل هستند، که محاسبات را ساده می‌کند.

این یک طبقه‌بندی احتمالی است که احتمال هر کلاس را با توجه به ویژگی‌های ورودی محاسبه می‌کند و کلاسی را با بالاترین احتمال انتخاب می‌کند. Naive Bayes به دلیل سادگی و کارایی خود شناخته شده است و آن را برای کاربردهای در مقیاس بزرگ مناسب می کند.

در نتیجه، یادگیری نظارت شده یک رویکرد قدرتمند در یادگیری ماشینی است که به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌های برچسب‌گذاری شده یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.

درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان، رگرسیون لجستیک و بی‌های ساده‌لوح برخی از الگوریتم‌های محبوب مورد استفاده در یادگیری نظارت‌شده هستند.

هر الگوریتم نقاط قوت و ضعف خود را دارد و انتخاب الگوریتم بستگی به مشکل و داده های خاص در دست دارد.

با درک این الگوریتم‌ها، می‌توانیم از قابلیت‌های آنها برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل دنیای واقعی استفاده کنیم.

کاربردهای یادگیری نظارت شده در سناریوهای دنیای واقعی

یکی از رایج ترین کاربردهای یادگیری نظارت شده در زمینه تشخیص تصویر است.

با ظهور الگوریتم های یادگیری عمیق، آموزش مدل هایی که می توانند تصاویر را به طور دقیق در دسته های مختلف طبقه بندی کنند، امکان پذیر شده است.

این کاربردهای زیادی در دنیای واقعی دارد، مانند خودروهای خودران، که در آن توانایی تشخیص دقیق و طبقه بندی اشیاء در زمان واقعی برای اطمینان از ایمنی مسافران و عابران پیاده بسیار مهم است.

حوزه دیگری که یادگیری تحت نظارت کاربرد گسترده ای پیدا کرده است،

پردازش زبان طبیعی (NLP) است. NLP شامل تجزیه و تحلیل و درک زبان انسان توسط رایانه است.

الگوریتم های یادگیری نظارت شده را می توان بر روی مجموعه داده های بزرگ متن آموزش داد تا کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه بندی متن و ترجمه ماشینی را انجام دهند.

این برنامه ها شیوه تعامل ما با فناوری را متحول کرده اند و به دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا این امکان را می دهند تا دستورات ما را درک کنند و به آنها پاسخ دهند.

یادگیری تحت نظارت نیز نقش حیاتی در زمینه مراقبت های بهداشتی ایفا می کند. تشخیص پزشکی یک کار پیچیده است که نیاز به تجزیه و تحلیل ویژگی ها و علائم مختلف بیمار برای تعیین وجود یا عدم وجود یک بیماری خاص دارد.

با آموزش مدل‌هایی بر روی مجموعه داده‌های پزشکی برچسب‌گذاری شده، الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت می‌توانند به پزشکان در تشخیص دقیق و توصیه درمان‌های مناسب کمک کنند. این پتانسیل بهبود نتایج بیماران و نجات جان افراد را دارد.

در صنعت مالی، یادگیری تحت نظارت برای کارهایی مانند امتیازدهی اعتبار و کشف تقلب استفاده می شود.

بانک ها و مؤسسات مالی با آموزش مدل هایی بر روی داده های تاریخی می توانند اعتبار افراد را پیش بینی کرده و احتمال نکول را تعیین کنند.

این به آنها کمک می کند هنگام اعطای وام یا صدور کارت اعتباری تصمیمات آگاهانه بگیرند.

به طور مشابه، الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت می‌توانند الگوهای موجود در داده‌های تراکنش را برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه و جلوگیری از زیان‌های مالی تجزیه و تحلیل کنند.

یادگیری نظارت شده نیز در زمینه بازاریابی و تبلیغات کاربرد دارد.

با تجزیه و تحلیل داده های مشتری و تاریخچه خرید، شرکت ها می توانند مدل هایی را برای پیش بینی ترجیحات و رفتار مشتری آموزش دهند.

این به آنها امکان می‌دهد کمپین‌های بازاریابی را شخصی‌سازی کنند و بخش‌های خاصی از مشتریان را با پیشنهادات و توصیه‌های مرتبط هدف قرار دهند. این نه تنها رضایت مشتری را افزایش می دهد، بلکه فروش و درآمد را نیز افزایش می دهد.

در نتیجه، یادگیری تحت نظارت یک تکنیک قدرتمند است که کاربردهای متعددی در سناریوهای دنیای واقعی دارد.

از تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی گرفته تا مراقبت های بهداشتی و مالی، الگوریتم های یادگیری تحت نظارت صنایع مختلف را متحول کرده است.

با آموزش مدل‌های روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده، می‌توانیم از قدرت یادگیری ماشین برای پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده کنیم.

با ادامه پیشرفت فناوری، پتانسیل یادگیری تحت نظارت برای تغییر زندگی ما و بهبود جنبه های مختلف جامعه بسیار زیاد است.

چالش ها و محدودیت های supervised learning

یکی از چالش های اصلی یادگیری تحت نظارت، نیاز به داده های برچسب دار است.

برای آموزش یک مدل، به یک مجموعه داده بزرگ با نمونه هایی از ورودی ها و خروجی های مربوط به آنها نیاز دارید.

این به این معنی است که شخصی باید داده ها را به صورت دستی برچسب گذاری کند، که می تواند فرآیندی زمان بر و پرهزینه باشد.

به‌علاوه، برچسب‌گذاری داده‌ها به تخصص حوزه نیاز دارد، زیرا برچسب‌ها باید به طور دقیق خروجی مورد نظر را نشان دهند.

چالش دیگر موضوع سوگیری در داده های برچسب گذاری شده است.

اگر داده های آموزشی بایاس باشند، مدل یاد می گیرد که پیش بینی های جانبدارانه انجام دهد.

برای مثال، اگر مدلی بر روی داده هایی که عمدتاً مرد هستند آموزش دیده باشد، ممکن است هنگام پیش بینی برای کاربران زن عملکرد خوبی نداشته باشد.

تعصب در داده ها می تواند منجر به نتایج ناعادلانه یا تبعیض آمیز شود، که در بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین نگرانی قابل توجهی است.

یادگیری تحت نظارت همچنین در مورد مدیریت داده های جدید یا دیده نشده محدودیت هایی دارد. مدل فقط می تواند بر اساس الگوهایی که از داده های آموزشی آموخته است پیش بینی کند.

اگر داده های جدید به طور قابل توجهی با داده های آموزشی متفاوت باشد، مدل ممکن است برای پیش بینی دقیق مشکل داشته باشد.

این به عنوان مشکل تعمیم شناخته می شود و به ویژه در حوزه هایی که داده ها دائما در حال تغییر یا تکامل هستند می تواند چالش برانگیز باشد.

یکی دیگر از محدودیت های یادگیری تحت نظارت، نیاز به حجم زیادی از داده های آموزشی است. عملکرد یک مدل یادگیری نظارت شده اغلب با داده های بیشتر بهبود می یابد، زیرا به مدل اجازه می دهد تا الگوهای پیچیده تری را بیاموزد.

با این حال، جمع آوری و برچسب گذاری یک مجموعه داده بزرگ می تواند در برخی موارد غیرعملی یا حتی غیرممکن باشد. این امر به ویژه در مورد دامنه هایی که داده ها کمیاب یا گران است، صادق است.

علاوه بر این، مدل‌های یادگیری تحت نظارت با کیفیت داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود می‌شوند. اگر برچسب ها پر سر و صدا یا نادرست باشند، عملکرد مدل تاثیر منفی می گذارد.

به همین دلیل است که پیش پردازش و تمیز کردن داده ها گام های مهمی در خط لوله یادگیری تحت نظارت هستند.

با این حال، حتی با پیش پردازش دقیق، اطمینان از کیفیت و دقت داده های برچسب گذاری شده می تواند چالش برانگیز باشد.

در نهایت، مدل‌های یادگیری تحت نظارت قادر به یادگیری از بازخورد یا تطبیق با شرایط متغیر نیستند.

هنگامی که یک مدل آموزش داده می شود، ثابت می ماند و نمی تواند پیش بینی های خود را بر اساس اطلاعات جدید به روز کند.

این می تواند یک محدودیت در محیط های پویا باشد که در آن الگوهای اساسی ممکن است در طول زمان تغییر کنند.

در نتیجه، در حالی که یادگیری تحت نظارت یک تکنیک قدرتمند و پرکاربرد است، اما بدون چالش و محدودیت نیست.

نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده، مسئله سوگیری، مشکل تعمیم، نیاز به مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی، کیفیت داده‌های برچسب‌گذاری‌شده، و عدم سازگاری، همه عواملی هستند که می‌توانند بر عملکرد و کاربرد یادگیری نظارت شده تأثیر بگذارند.

مدل ها. آگاهی از این محدودیت ها و در نظر گرفتن رویکردهای جایگزین در صورت لزوم بسیار مهم است.

منبع » آکادمی اشکان مستوفی