انواع روش‌های یادگیری ماشین

در مقاله قبلی ما در مورد تعریف یادگیری ماشین صحبت کردیم. همان‌طور که در آن مقاله تاکید کردیم اصل وجود یادگیری ماشین داده‌های است که با آن این الگوریتم‌ها آموزش می‌بینند. بر اساس این داده‌ها ما می‌توانیم انواع مختلفی از روش‌های یادگیری ماشین را داشته باشیم.

در این مقاله ما تقسیم بندی‌های روش‌های یادگیری ماشین را بررسی می‌کنیم.

به طور کلی یادگیری ماشین دارای چهار زیر مجموعه است.

یادگیری با نظارت (supervised learning)

یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning)

یادگیری نیمه نظارت شده (semi-supervised learning)

یادگیری تقوینی (reinforcement learning)

همانطور که در نمودار بالا نمایش داده شده است، بر اساس نوع داده‌های که موجود است هر کدام از انواع روش‌های یادگیری به انواع مختلفی تقسیم می‌شود که در ادامه به معرفی آن‌ها می پردازیم.

1. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning):

یادگیری با نظرات یا یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) یکی از روش‌های اصلی یادگیری ماشین است که در آن، الگوریتم با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند. به عبارت ساده‌تر، به الگوریتم هم داده‌های ورودی و هم پاسخ صحیح (برچسب) آن‌ها داده می‌شود تا بتواند الگویی بین ورودی‌ها و خروجی‌ها پیدا کند.

چطور کار می‌کند؟

1. داده‌های برچسب‌گذاری شده: مجموعه داده‌ای که برای آموزش استفاده می‌شود، شامل جفت‌هایی از داده‌های ورودی و برچسب‌های مربوط به آن‌ها است. مثلاً در تشخیص تصویر، تصویر یک گربه به همراه برچسب “گربه” به عنوان یک نمونه داده استفاده می‌شود.
2. مدل: یک مدل ریاضی (مانند شبکه عصبی مصنوعی، درخت تصمیم‌گیری، یا رگرسیون لجستیک) انتخاب می‌شود.
3. آموزش: مدل با استفاده از داده‌های آموزشی و یک الگوریتم بهینه‌سازی، پارامترهای خود را تنظیم می‌کند تا بتواند برچسب‌های صحیح را برای داده‌های ورودی پیش‌بینی کند.
4. پیش‌بینی: پس از آموزش، مدل می‌تواند برای پیش‌بینی برچسب‌های داده‌های جدید و دیده نشده استفاده شود.

مثال‌های کاربردی

• تشخیص تصویر: تشخیص اشیاء در تصاویر (مانند تشخیص چهره، تشخیص پلاک خودرو)
• طبقه‌بندی متن: طبقه‌بندی ایمیل‌ها به اسپم یا غیر اسپم، تحلیل احساسات در متن
• پیش‌بینی سری زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام، پیش‌بینی تقاضا برای محصولات
• سیستم‌های توصیه‌گر: توصیه فیلم، موسیقی یا محصولات به کاربران

مزایای یادگیری با نظارت

• دقت بالا: با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده، مدل‌ها می‌توانند دقت بالایی در پیش‌بینی‌ها داشته باشند.
• کاربرد گسترده: در بسیاری از حوزه‌ها از جمله پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، و بینایی ماشین کاربرد دارد.
• تفسیرپذیری: برخی از مدل‌ها مانند درخت تصمیم‌گیری، قابل تفسیر هستند و می‌توان به راحتی قوانین تصمیم‌گیری آن‌ها را بررسی کرد.

محدودیت‌ها

• نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده: تهیه داده‌های برچسب‌گذاری شده به زمان و هزینه زیادی نیاز دارد.
• عدم تعمیم‌پذیری به داده‌های جدید: اگر داده‌های آموزشی نماینده خوبی از داده‌های دنیای واقعی نباشند، مدل ممکن است در پیش‌بینی داده‌های جدید عملکرد خوبی نداشته باشد.

انواع:

• رگرسیون: پیش‌بینی یک مقدار پیوسته (مانند قیمت خانه).
• طبقه‌بندی: طبقه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مختلف (مانند تشخیص اسپم).

2. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning):

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) یکی از شاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که در آن، برخلاف یادگیری با نظارت، به الگوریتم هیچ برچسب یا جواب صحیحی داده نمی‌شود. در عوض، الگوریتم به تنهایی باید ساختار پنهان و الگوهای موجود در داده‌ها را کشف کند.

چگونه کار می‌کند؟

در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم سعی می‌کند تا داده‌ها را بر اساس شباهت‌های آن‌ها به گروه‌های مختلف تقسیم کند یا ساختار درونی داده‌ها را کشف کند. این کار بدون داشتن هیچ اطلاعات قبلی در مورد ویژگی‌های هر گروه انجام می‌شود.

چرا یادگیری بدون نظارت مهم است؟

• کشف دانش جدید: اغلب در دنیای واقعی با داده‌های بدون برچسب روبرو هستیم. یادگیری بدون نظارت به ما امکان می‌دهد تا الگوها و ساختارهای پنهان در این داده‌ها را کشف کنیم که ممکن است به کشف دانش جدید و بینش‌های ارزشمند منجر شود.
• پیش‌پردازش داده‌ها: یادگیری بدون نظارت می‌تواند برای پیش‌پردازش داده‌ها قبل از استفاده در الگوریتم‌های یادگیری با نظارت استفاده شود. به عنوان مثال، خوشه‌بندی داده‌ها می‌تواند به کاهش ابعاد داده‌ها و بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری با نظارت کمک کند.
• شناسایی ناهنجاری‌ها: یادگیری بدون نظارت می‌تواند برای شناسایی داده‌های پرت یا ناهنجاری‌ها در داده‌ها استفاده شود.

کاربردهای یادگیری بدون نظارت

• خوشه‌بندی: تقسیم داده‌ها به گروه‌هایی که اعضای هر گروه شباهت بیشتری به هم دارند نسبت به اعضای گروه‌های دیگر. (مثال: تقسیم مشتریان به گروه‌های مختلف بر اساس رفتار خرید)
• کاهش ابعاد: کاهش تعداد ویژگی‌های داده‌ها بدون از دست دادن اطلاعات مهم. (مثال: تجسم داده‌های با ابعاد بالا در فضای دو یا سه بعدی)
• شناسایی ناهنجاری‌ها: تشخیص داده‌هایی که از الگوی کلی داده‌ها منحرف شده‌اند. (مثال: تشخیص تراکنش‌های تقلبی در کارت‌های اعتباری)
• یادگیری نماینده: یادگیری یک نمایش فشرده از داده‌ها که بتواند ویژگی‌های اصلی داده‌ها را حفظ کند.

الگوریتم‌های رایج

• K-means: یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی است که داده‌ها را به K خوشه تقسیم می‌کند.
• DBSCAN: الگوریتمی برای خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی است که می‌تواند خوشه‌هایی با شکل‌های دلخواه را تشخیص دهد.
• Hierarchical Clustering: الگوریتمی برای ایجاد سلسله مراتبی از خوشه‌ها است.
• Autoencoders: نوعی شبکه عصبی مصنوعی که برای یادگیری نمایش فشرده از داده‌ها استفاده می‌شود.

3. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Learning):

یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Learning) روشی در یادگیری ماشین است که ترکیبی از یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت است. در این روش، مدل هم از داده‌های برچسب‌گذاری شده (مانند یادگیری نظارت‌شده) و هم از داده‌های بدون برچسب (مانند یادگیری بدون نظارت) برای آموزش استفاده می‌کند.

چرا به یادگیری نیمه‌نظارت‌شده نیاز داریم؟

• هزینه برچسب‌گذاری: برچسب‌گذاری داده‌ها معمولاً زمان‌بر و پرهزینه است.
• داده‌های بدون برچسب فراوان: در بسیاری از موارد، دسترسی به حجم عظیمی از داده‌های بدون برچسب آسان‌تر از داده‌های برچسب‌گذاری شده است.
• بهبود عملکرد مدل: استفاده از داده‌های بدون برچسب می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند، به خصوص زمانی که تعداد داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود باشد.

چگونه کار می‌کند؟

1. داده‌های ترکیبی: مدل با استفاده از ترکیبی از داده‌های برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب آموزش می‌بیند.
2. استفاده از اطلاعات بدون برچسب: مدل سعی می‌کند تا اطلاعات مفیدی را از داده‌های بدون برچسب استخراج کند تا به بهبود عملکرد خود در پیش‌بینی برچسب‌های داده‌های جدید کمک کند.
3. تکنیک‌های مختلف: روش‌های مختلفی برای ترکیب داده‌های برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب وجود دارد، مانند:
   • خودآموزی (Self-training): مدل ابتدا با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند و سپس از آن برای پیش‌بینی برچسب‌های داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند. این برچسب‌های پیش‌بینی شده به مجموعه داده‌های آموزشی اضافه می‌شوند و مدل مجدداً آموزش می‌بیند.
   • هم‌آموزش (Co-training): دو مدل با استفاده از دو مجموعه ویژگی متفاوت از داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند و به طور متقابل به یکدیگر برچسب می‌دهند.
   • روش‌های مبتنی بر نمودار: داده‌ها به صورت یک نمودار نمایش داده می‌شوند و ارتباط بین داده‌های برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب برای بهبود عملکرد مدل استفاده می‌شود.

مزایای یادگیری نیمه‌نظارت‌شده

• استفاده بهینه از داده‌ها: با استفاده از هر دو نوع داده، از حداکثر اطلاعات موجود استفاده می‌شود.
• بهبود عملکرد: معمولاً منجر به بهبود عملکرد مدل نسبت به استفاده تنها از داده‌های برچسب‌گذاری شده می‌شود.
• کاهش هزینه: کاهش نیاز به برچسب‌گذاری داده‌ها، هزینه‌های آموزش مدل را کاهش می‌دهد.

کاربردها

• طبقه‌بندی متن: طبقه‌بندی ایمیل‌ها، اخبار و سایر متن‌ها
• تشخیص تصویر: تشخیص اشیاء در تصاویر
• بیومدسین: تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی و پزشکی
• توصیه‌گرهای شخصی: سیستم‌های توصیه‌گر محصولات یا محتوا

4. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

یادگیری تقویتی یک شاخه از یادگیری ماشین است که در آن، یک عامل (agent) با تعامل با یک محیط و دریافت پاداش یا مجازات، یاد می‌گیرد تا بهترین تصمیمات را بگیرد. به عبارت ساده‌تر، این روش یادگیری شبیه به یادگیری انسان است که از طریق تجربه و آزمون و خطا، رفتارهای مطلوب را یاد می‌گیرد.

اجزای اصلی یادگیری تقویتی

• عامل (Agent): موجودی است که تصمیم‌گیری می‌کند و می‌خواهد پاداش را به حداکثر برساند.
• محیط (Environment): دنیایی که عامل در آن قرار دارد و با انجام اقدامات، بر روی آن تاثیر می‌گذارد.
• اقدام (Action): عملی که عامل در هر مرحله انجام می‌دهد.
• حالت (State): وضعیت فعلی محیط که عامل در آن قرار دارد.
• پاداش (Reward): سیگنالی که به عامل داده می‌شود تا به او بگوید که عمل انجام شده تا چه اندازه خوب بوده است.

چطور کار می‌کند؟

1. تعامل با محیط: عامل در هر مرحله، یک حالت را مشاهده می‌کند و بر اساس آن، یک اقدام انجام می‌دهد.
2. دریافت پاداش: محیط به عامل یک پاداش می‌دهد که نشان‌دهنده کیفیت عمل انجام شده است.
3. بروزرسانی سیاست: عامل از پاداش دریافتی استفاده می‌کند تا سیاست خود را بهبود بخشد. سیاست، مجموعه‌ای از قوانینی است که به عامل می‌گوید در هر حالت چه اقدامی انجام دهد.
4. تکرار: این فرآیند تا زمانی که عامل به یک سیاست بهینه برسد، تکرار می‌شود.

مثال‌ها

• بازی‌های رایانه‌ای: یک عامل یاد می‌گیرد تا در بازی‌های ویدئویی مانند شطرنج یا گو، بهترین حرکت را انجام دهد.
• رباتیک: یک ربات یاد می‌گیرد تا راه برود، اشیاء را بلند کند یا کارهای پیچیده‌تری را انجام دهد.
• کنترل خودکار: یک سیستم کنترل خودکار یاد می‌گیرد تا یک فرآیند صنعتی را بهینه کند.

مزایا

• یادگیری از تجربه: نیازی به داده‌های برچسب‌گذاری شده ندارد.
• حل مسائل پیچیده: می‌تواند برای حل مسائلی که مدل‌سازی آن‌ها دشوار است، استفاده شود.
• انعطاف‌پذیری: می‌تواند در محیط‌های پویا و نامشخص به خوبی عمل کند.

چالش‌ها

• زمان آموزش طولانی: ممکن است به زمان زیادی برای آموزش مدل نیاز باشد.
• فضای حالت بزرگ: اگر تعداد حالت‌های ممکن زیاد باشد، آموزش مدل دشوارتر می‌شود.
• پایداری آموزش: ممکن است مدل در حین آموزش به بهینه محلی همگرا شود.

الگوریتم‌های رایج

• Q-learning: یکی از ساده‌ترین و شناخته‌شده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری تقویتی است.
• Deep Q-Networks (DQN): ترکیبی از Q-learning و شبکه‌های عصبی عمیق است که برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌شود.
• Policy Gradient Methods: به جای یادگیری یک تابع Q، این روش‌ها مستقیماً سیاست را بهینه می‌کنند.