وبلاگ

انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند که شامل یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی هستند و هر یک از این روش‌ها کاربردهای خاص خود را دارند و در موقعیت‌های مختلف بسته به نوع داده‌ها و اهداف مورد نظر به کار گرفته می‌شوند، یادگیری تحت نظارت یکی از رایج‌ترین روش‌های یادگیری ماشین است که در آن مدل با استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود، به این معنا که هر نمونه داده دارای یک ورودی و خروجی مشخص است و مدل سعی می‌کند رابطه بین این دو را یاد بگیرد تا بتواند برای داده‌های جدید پیش‌بینی درستی انجام دهد، این روش معمولاً برای مسائلی مانند طبقه‌بندی داده‌ها، تشخیص چهره، تشخیص هرزنامه‌های ایمیلی، پیش‌بینی قیمت مسکن، تحلیل بازارهای مالی و تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی استفاده می‌شود، برخی از الگوریتم‌های مهم در یادگیری تحت نظارت شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که هر کدام در موقعیت‌های خاص بسته به پیچیدگی داده‌ها و نیازهای مدل‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرند، در مقابل، یادگیری بدون نظارت روشی است که در آن مدل بر روی داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود و هدف آن یافتن الگوهای پنهان، ارتباطات بین داده‌ها و کشف ساختارهای موجود در مجموعه داده‌ها است، این روش معمولاً برای خوشه‌بندی، کاهش ابعاد داده، تشخیص ناهنجاری‌ها و فشرده‌سازی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، برای مثال، در بازاریابی، یادگیری بدون نظارت می‌تواند برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس الگوهای خرید آن‌ها به کار رود و در سیستم‌های توصیه‌گر مانند پیشنهاد فیلم یا موسیقی نیز از این روش برای تحلیل رفتار کاربران و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌شود، برخی از الگوریتم‌های معروف در یادگیری بدون نظارت شامل الگوریتم **k-means**، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی (**PCA**) و الگوریتم‌های خودرمزگذار عمیق هستند که هر کدام برای کشف الگوهای خاصی در داده‌ها کاربرد دارند، سومین روش، یادگیری تقویتی است که بر مبنای سیستم پاداش و تنبیه عمل می‌کند، در این روش، یک عامل نرم‌افزاری با محیط تعامل برقرار می‌کند و برای هر اقدام خود بازخوردی دریافت می‌کند که می‌تواند مثبت (پاداش) یا منفی (تنبیه) باشد، هدف یادگیری تقویتی یافتن سیاستی است که منجر به بیشترین میزان پاداش در طولانی‌مدت شود و این روش به ویژه در حل مسائلی که شامل تصمیم‌گیری‌های متوالی هستند، مانند بازی‌های ویدئویی، رباتیک، کنترل خودروهای خودران، معاملات الگوریتمی و بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی کاربرد دارد، یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، **Q-learning** است که در آن عامل تلاش می‌کند تا مقدار بهینه‌ای از پاداش را در هر مرحله از تعامل با محیط کسب کند، همچنین، مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق که از شبکه‌های عصبی عمیق برای بهینه‌سازی فرآیند یادگیری استفاده می‌کنند، در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته‌اند و توانسته‌اند در بازی‌هایی مانند **Go**، شطرنج و حتی در کنترل ربات‌های صنعتی عملکردی بهتر از انسان از خود نشان دهند، هر یک از این سه نوع یادگیری ماشین، نقاط قوت و محدودیت‌های خاص خود را دارند و انتخاب روش مناسب بستگی به نوع داده‌ها، میزان برچسب‌گذاری آن‌ها، نیاز به پیش‌بینی یا کشف الگو و میزان تعامل مدل با محیط دارد، به طور کلی، یادگیری تحت نظارت برای مسائلی که خروجی‌های مشخص دارند مناسب است، یادگیری بدون نظارت برای تحلیل داده‌های بزرگ و کشف الگوهای پنهان کاربرد دارد و یادگیری تقویتی در محیط‌هایی که نیاز به تصمیم‌گیری‌های متوالی با بازخوردهای متغیر دارند، بهترین گزینه محسوب می‌شود، با پیشرفت سخت‌افزارهای پردازشی و افزایش دسترسی به داده‌های گسترده، این الگوریتم‌ها به طور مداوم بهبود می‌یابند و به‌کارگیری آن‌ها در صنایع مختلف از جمله پزشکی، امنیت سایبری، خودروهای خودران، تجارت الکترونیک و هوش مصنوعی مکالمه‌محور رو به گسترش است و آینده یادگیری ماشین به سمت ترکیب این سه روش برای ایجاد مدل‌های هوشمندتر و انعطاف‌پذیرتر پیش می‌رود که بتوانند با حداقل داده‌های برچسب‌دار، یادگیری مؤثرتری انجام دهند و به طور خودکار خود را با شرایط جدید وفق دهند.