مقایسه مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین

مهم‌ترین الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین کدام‌اند؟ اصلا ما چرا باید با این الگوریتم‌ها آشنا شویم؟ این دو سوال را می‌توان از جمله پرسش‌های رایجی در نظر گرفت که افراد تازه وارد در دنیای هوش مصنوعی با آن مواجه می‌شوند. به صورت کلی، تکنیک‌های خاصی همچون یادگیری ماشین به افراد اجازه می‌دهند تا در بهترین حالت ممکن نسبت به ایجاد مدل‌های خبره و پیچیده اقدام نمایند. در دنیای یادگیری ماشین، امکان استفاده از الگوریتم‌های زیادی وجود دارد. هر کدام از این الگوریتم‌ها به نحوی خاص روند یادگیری و آموزش مدل را متحول می‌کنند. مهم‌ترین تفاوت الگوریتم‌های یادگیری ماشین به نحوه یادگیری و آموزش مدل اشاره دارد.

• در یادگیری نظارت شده داده‌ها برچسب دارند.
• در یادگیری بدون نظارت داده‌ها برچسب ندارند.
• در یادگیری تقویتی الگوریتم دائما در تعامل با محیط است.

الگوریتم یادگیری ماشین چیست؟

قبل از پرداختن به ویژگی‌های الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین، بیایید چیستی آنها را مورد بررسی قرار دهیم. الگوریتم یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های خاص گفته می‌شود که به یک سیستم قابلیت تفکر و تصمیم گیری را می‌دهد. در این الگوریتم سیستم داده‌ها را مورد بررسی قرار داده و بر همان اساس هم یک تصمیم خاص می‌گیرد. پیش بینی، شناسایی ویژگی‌های جدید و حل معما از جمله ویژگی‌های کلیدی این سیستم به حساب می‌آیند. به خاطر داشته باشید که جامعه امروزی ما به مدل‌های یادگیری ماشین وابستگی زیادی دارد. همین مسئله هم باعث شده تا کاربران به این مبحث اهمیت زیادی بدهند.

انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین

همانطور که گفته شد، مدل‌های زیادی از الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین توسعه یافته‌اند. هر کدام از این الگوریتم‌های مهم، به نحوی خاص روند آموزش مدل‌ها و به کار گیری آنها را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. به خاطر داشته باشید که در یک پروژه، انتخاب نوع درست الگوریتم مسئله‌ای مهم به حساب آمده و نمی‌توان به راحتی از آن گذشت!

اولین دسته بندی از الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین به یادگیری نظارت شده اشاره دارد. یادگیری نظارت شده یا Supervised Learning یک تکنیک کلیدی است که می‌تواند روند پردازش داده و کسب اطلاعات کلیدی در مورد آن را متحول کند. در این روش آموزش مدل هوش مصنوعی، داده‌ها حاوی برچسب هستند و الگوریتم بر اساس داده‌های ورودی و برچسب آنها، پیش بینی انجام می‌دهد. ماشین بردار پشتیبانی و رگرسیون خطی از جمله الگوریتم‌هایی به حساب می‌آیند که در این زمینه به کار می‌روند.

یادگیری بدون نظارت را می‌توان به عنوان دومین مورد از الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین معرفی نمود. ساختار دو تکنیک یادگیری نظارت شده و بدون نظارت تقریبا شبیه به یکدیگر می‌باشد. در یادگیری نظارت شده، داده‌ها برچسب دارند ولی در یادگیری بدون نظارت داده‌ها هیچ برچسبی ندارند! این مدل الگوریتم به دنبال الگوریتم‌های پنهان در داده‌ها می‌گردد. خوشه بندی و کاهش ابعاد از جمله الگوریتم‌های مطرح قرار گرفته در این دسته بندی به حساب می‌آیند.

سومین و آخرین مورد از انواع الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین به یادگیری تقویتی اشاره دارد. یادگیری تقویتی تکنیکی خاص به حساب می‌آید که به تعامل با محیط بستگی دارد. در این روش یادگیری یک ناظر روی عملکرد مدل نظارت داشته و بر اساس شرایط برای آن یک پاداش یا تنبیه در نظر می‌گیرد.

کاربردهای یادگیری ماشین در صنایع مختلف

امکان استفاده از الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین در پروژه‌های زیادی وجود دارد. البته، نیاز همه این پروژه‌ها با یکدیگر برابر نیست! در نتیجه، افراد باید بر اساس شرایط و نیازهای پروژه خود در این زمینه تصمیم گیری داشته باشند.

پزشکی

مدل‌های یادگیری ماشین را به راحتی می‌توان در دنیای پزشکی مورد استفاده قرار داد. با استفاده از الگوریتم‌های مدرن، پزشکان می‌توانند درمان سریع‌تری داشته باشند. طراحی الگوریتم‌های شخصی سازی برای داشتن یک برنامه درمانی مرتب، از جمله کلیدی‌ترین مزایا و ویژگی‌های این حوزه است. البته، خیلی از توسعه دهندگان امروزه نسبت به راه اندازی یک برنامه حرفه‌ای برای پایش سلامت شخصی با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اقدام نموده‌اند.

تجارت و فروش

خیلی از افراد به این مورد از کاربردهای الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین توجهی ندارند ولی این الگوریتم‌ها را می‌توان در دنیای تجارت هم مورد استفاده قرار داد. تحلیل رفتار مشتریان کار راحتی نیست! خیلی از شرکت‌ها سرمایه گذاری‌های گسترده روی این مبحث انجام می‌دهند تا رفتار مشتریان خود و دلیل تصمیم‌های آنها را تحلیل نمایند.

به خاطر داشته باشید که در یادگیری ماشین، پیش بینی روند فروش و تحلیل رفتار مشتریان کار دشواری نیست! کارشناسان با استفاده از الگوریتم‌های مطرح شده در این زمینه می‌توانند قیمت‌ها را بهینه نمایند، احتمال خطا را کاهش دهند و بازدهی را چند برابر نمایند. به خاطر داشته باشید که خیلی از تبلیغات و کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند به همین صورت ایجاد شده‌اند!

صنعت خودروسازی

نمی‌توان از کاربرد الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین صحبت کرد و به صنعت خودروسازی اشاره‌ای نداشت! دنیای خودروسازی همواره باید از الگوریتم‌های جدید و تکنولوژی‌های مدرن استفاده کند تا هم کیفیت خروجی را بالا ببرد و هم امنیت وسایل را تضمین کند. به خاطر داشته باشید که بهبود فرآیندهای تولید و جلوگیری از خطا بدون استفاده از مدل‌های نوین هوش مصنوعی، اصلا کار راحتی به حساب نمی‌آید! کارشناسان با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند روند تولید خودرو‌های خود را نیز بهینه نمایند. همین مسئله هم باعث شده تا اهمیت این موضوع در صنعت خودروسازی چند برابر شود.

پردازش زبان طبیعی

ترجمه، تشخیص گفتار و پردازش اطلاعات موجود در زبان طبیعی اصلا کار راحتی به حساب نمی‌آید. اینجا است که الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین وارد کار می‌شوند. این الگوریتم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا پردازش زبان طبیعی یا NLP را به یک فرآیند ساده و سرراست تبدیل نمایند. به صورت کلی، پیش بینی نیازهای یک فرد و تولید چت بات بر همان اساس اصلا کار راحتی به حساب نمی‌آید. خوشبختانه مدل‌های یادگیری ماشین به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا با سرعت بالایی احساسات و سایر اطلاعات را درک کنند و به راحتی نسبت به تصمیم گیری در این زمینه اقدام نمایند.

مقایسه الگوریتم‌های معروف

حتما شما هم از خود می‌پرسید که الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین چه دسته بندی‌ها و انواعی دارند؟ همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، در دنیای یادگیری ماشین امکان به کار گیری الگوریتم‌های زیادی وجود خواهد داشت. در لیست زیر، می‌توانید چند مورد از این الگوریتم‌های کلیدی را ببینید.

• رگرسیون خطی: رگرسیون خطی برای پیش بینی مقادیر عددی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در دنیای آمار و احتمال، این الگوریتم ساده و سرراست می‌باشد.
• درخت تصمیم گیری: این الگوریتم برای دسته بندی اطلاعات و پیش بینی روند تغییرات آنها به کار می‌رود. این الگوریتم را می‌توان برای توسعه یک نرم افزار هوشمند مخصوص مدیریت بازارهای مالی به کار برد.
• ماشین بردار پشتیبان: این الگوریتم هوشمند و کاربردی معمولا برای دسته بندی داده‌های حجیم و پیچیده کاربرد دارد. در برخی از پروژه‌ها، این ماشین امکان دسته بندی‌های غیر خطی را نیز در اختیار ما می‌گذارد.
• شبکه عصبی: شبکه‌های عصبی یکی از متداول ترین مدل هوش مصنوعی از نوع یادگیری ماشین به حساب می‌آیند که کاربردهای گسترده‌ای دارند. با استفاده از الگوریتم‌های خاصی همچون شبکه عصبی شما نه تنها به بازدهی مطلوبی می‌رسید، بلکه می‌توانید پیچیده ترین مدل‌های ممکن را نیز پیاده سازی کنید. البته، پیچیدگی بالای این الگوریتم باعث شده تا کاربران نتوانند به راحتی آن را به کار گیرند.

البته، الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین دسته‌بندی‌های دیگری هم دارند و هر کدام از کدام از این دسته‌بندی‌ها یک سری مزایا و معایب و خاص را با خود حمل می‌کنند. شما باید بهترین الگوریتم را بر اساس شرایط خود به کار گیرید.

مزایا

الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین همچون الگوریتم‌های نظارت شده و بدون نظارت مزایای زیادی را در خود جای داده‌اند. اولین مورد از مزایای آنها به دقت بالا مربوط می‌شود. احتمال خطای این الگوریتم‌ها کم بوده و هرچه شما بهتر نسبت به توسعه آنها اقدام نمایید، به بازدهی بیشتری هم می‌رسید. به خاطر داشته باشید که در بسیاری از مسائل پیچیده الگوریتم‌های یادگیری ماشین عملکرد بهتری در مقایسه با انسان‌ها از خود به نمایش گذاشته‌اند.

جدا از این مسئله، الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین توانایی پردازش داده‌های بزرگ را نیز در خود جای داده‌اند. با استفاده از این الگوریتم‌ها شما الزاما نباید به سراغ داده‌های کوچک و ساده بروید! یافتن الگوی پنهان در حجم زیاد اطلاعات یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های کلیدی این الگوریتم به حساب می‌آید.

سومین مزیت الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین به بهبود مستمر اشاره دارد. فرقی ندارد که شما چه مقدار داده جدید در اختیار دارید؛ در هر حال می‌توانید آنها را در اختیار الگوریتم قرار دهید و به نتایج مطلوبی برسید. این الگوریتم‌ها برای پردازش حجم قابل توجهی از داده‌های مختلف به کار می‌روند.

معایب

با وجود همه این مزایا، الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین را می‌توان از چند نظر نقد کرد. مثلا این الگوریتم‌ها هزینه‌های محاسباتی بالایی دارند. اگر شما به دنبال استفاده از شبکه‌های عصبی باشید، باید حجم زیادی از وقت خود را صرف تولید کدهای با کیفیت و تست خروجی نمایید. این در حالی است که فرآیند آموزش و یادگیری در دنیای یادگیری عمیق کمی ساده‌تر است.

جدا از این مسئله، برخی از مدل‌ها را نمی‌توان به هیچ عنوان توضیح داد. شبکه‌های عصبی عمیق شفافیت خیلی کمی دارند و به گونه‌ای تصمیم می‌گیرند که درک آن برای ما انسان‌ها سخت است! در نتیجه، یک توسعه دهنده هوش مصنوعی الزاما نمی‌تواند الگوریتم خود را درک کند و این مسئله می‌تواند از کنترل خارج شود.

آخرین عیب الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین به اطلاعات زیاد اشاره دارد. برای آموزش این مدل‌ها، شما باید حجم قابل توجهی از اطلاعات مختلف را در اختیار داشته باشید تا در این زمینه با مشکلی مواجه نشوید.

نکاتی که باید رعایت شود

آیا شما هم به فعالیت در دنیای هوش مصنوعی و استفاده از الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین علاقه مند هستید؟ یک سری نکات کلیدی هستند که در این زمینه اهمیت زیادی پیدا می‌کنند.

اولین نکته مهم به انتخاب مدل مناسب اشاره دارد. بر اساس نیازهای پروژه، شما باید مدل و الگوریتم درستی را به کار گیرید. خیلی از الگوریتم‌های پیچیده به کار رفته در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی برای برخی از پروژه‌های خاص بهینه نیستند. مثلا اگر شما به دنبال دسته بندی و گروه بندی اطلاعات هستید، نمی‌توانید به سراغ مدل‌های پیش بینی و بررسی تاریخچه بروید! در نظر گرفتن این مسئله احتمال خطا را کاهش می‌دهد.

دومین نکته مهم به پیش پردازش داده‌ها اشاره دارد. هنگام استفاده از الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین شما باید داده‌ها و اطلاعات تمیزی را در اختیار داشته باشید. داده‌های تمیز و آماده می‌توانند عملکرد مدل را تا حد قابل توجهی ارتقا دهند. به خاطر داشته باشید که این مسئله همواره روی سطح بازدهی و قدرت مدل موثر است.

در نهایت شما باید روش‌های اصولی را برای ارزیابی الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین به کار گیرید. نوشتن تست و ارزیابی خروجی آنها به شما اجازه می‌دهد تا دقیقا به همان نتیجه‌ای برسید که به دنبال آن هستید! در نظر گرفتن این مسئله هم بازدهی کسب شده شما را چند برابر می‌کند.

معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین

به نظر شما اگر ما بخواهیم دقت و کیفیت عملکرد الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین را زیر ذره بین ببریم، باید چه فاکتورهایی را برای خود تعریف کنیم؟ انتخاب درست این فاکتورها می‌تواند به چند برابر شدن بازدهی مدل‌های یادگیری ماشین کمک زیادی بکند. همین مسئله هم باعث شده تا برخی از کارشناسان روی این مبحث حین توسعه الگوریتم‌های پیچیده حساسیت زیادی نشان دهند.

دقت

دقت الگوریتم یکی از اولین فاکتورهای کلیدی به حساب می‌آید که برای بررسی خروجی شما باید آن را در نظر بگیرید. بالاخره دقت خروجی الگوریتم یادگیری ماشین همیشه یکسان نیست! الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا سطوح کیفیت عملکرد متنوعی داشته باشند. طبیعتا اگر ما دقت الگوریتم را به عنوان ملاک ارزیابی آن در نظر بگیریم، باید زمان زیادی را صرف بررسی خروجی نماییم.

البته، شما باید به این مسئله هم توجه کنید که در دنیای هوش مصنوعی نسبت پیش بینی‌های صحیح به مجموع پیش بینی‌ها دقت گفته می‌شود. طبیعتا هرچه الگوریتم بتواند پیش بینی‌های صحیح بیشتری داشته باشد، خروجی بهترین را نیز به دست خواهد آورد.

ماتریس سردرگمی

ماتریس سردرگمی یا Confusion Matrix یکی دیگر از تکنیک‌های مطرح ارزیابی الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین به حساب می‌آید که در دنیای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر هم مورد استفاده قرار می‌گیرد. یک مدل می‌تواند در چهار حالت مختلف عمل کند: True Positive، True Negative، False Positive و False Negative. اگر ما بخواهیم بر اساس این حالت‌ها یک ماتریس درست کنیم، به ماتریس سردرگمی می‌رسیم. به خاطر داشته باشید که این تکنیک در واقعیت به شما اجازه می‌دهد تا بفهمید که الگوریتم چقدر و با چه دقتی اطلاعات را بررسی می‌‌کند.

اعتبارسنجی متقابل

اعتبارسنجی متقابل را می‌توان به عنوان یکی دیگر از روش‌های ارزیابی الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین معرفی نمود که اهمیت زیادی دارد. این روش ارزیابی مدل‌ها به گونه‌ای طراحی شده تا اطلاعات و عملکرد را به چندین قسمت مختلف تقسیم نماید و هر قسمت را به صورت جداگانه مورد بررسی قرار دهد. به خاطر داشته باشید که این تکنیک ارزیابی مدل‌ها نه تنها سرعت مطلوبی دارد، بلکه خروجی دقیقی را نیز در اختیار شما خواهد گذاشت. فقط برای استفاده از آن شما باید ویژگی‌های کلیدی مدل را نیز در نظر داشته باشید و مطمئن شوید که این تکنیک بر اساس شرایط پروژه خود شما بیشتری بازدهی را به همراه دارد.

نتیجه گیری

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین می‌توانند دسته‌بندی‌های زیادی داشته باشند. طبیعتا هر کدام از این دسته بندی‌ها را می‌توان در یک پروژه خاص به کار برد. علاقه مندان به استفاده از این الگوریتم‌ها، حتما باید در دوره‌های تخصصی مطرح شده در این زمینه شرکت نمایند. به شما توصیه می‌شود تا در ابتدا با تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا شوید و سپس به سراغ مهم ترین کاربرد های پایتون بروید و اگر به این حوزه علاقه داشتید، در دوره‌های تخصصی شرکت نمایید.

البته، یافتن بهترین دوره‌های آموزشی مطرح شده در این زمینه هم اهمیت زیادی دارد. دوره‌های آموزش تخصصی مجموعه دیتایاد به شما کمک می‌کنند تا با سرعت بالایی خود را برای ورود به دنیای کار هوش مصنوعی و یادگیری ماشین  آماده سازید.

سوالات متداول

1-مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین کدام‌اند؟

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، سه الگوریتم کلیدی یعنی یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی از جمله مهم‌ترین موارد مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آیند. این الگوریتم‌های کلیدی یادگیری ماشین نه تنها می‌توانند بازدهی کسب شده شما را چند برابر کنند، بلکه در پروژه‌های زیادی هم به کار می‌روند. در نتیجه، استفاده از آنها مزایای زیادی را به همراه خواهد داشت.

2-کاربرد این الگوریتم‌ها به چه صورت است؟

امکان استفاده از الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین در پروژه‌ها و شرایط مختلفی وجود دارد. کارشناسان همواره به دنبال استفاده از روش‌های خلاقانه برای پیوند این الگوریتم‌ها با نیازهای انسان هستند. به صورت کلی، الگوریتم‌های مهم و کلیدی به کار رفته در دنیای یادگیری ماشین را می‌توان برای تشخیص خطا، عیب یابی، درمان بیماری‌های مختلف و دارو‌سازی به کار برد. این الگوریتم‌ها در صنایع مختلف به شدت پر رنگ هستند.

3-آیا اموزشی برای افراد مبتدی در این زمینه وجود دارد؟

قطعا بله! شما می‌توانید به سراغ نیچ کورس‌های رایگان مجموعه دیتایاد بروید تا فعالیت خود در دنیای هوش مصنوعی را شروع کنید. به خاطر داشته باشید که امروزه تیم‌های متنوعی در زمینه طراحی و راه اندازی دوره آموزش مخصوص هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند ولی شما باید به دنبال استفاده از پلتفرم‌هایی باشید که هم خدمات باکیفیتی دارند و خدمات خود را با تضمین در اختیار مشتریان قرار می‌دهند. نیچ کورس‌های رایگان مجموعه دیتایاد یک انتخاب عالی برای شما خواهد بود.