در این مطلب می خواهیم با 10 تا از برترین الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا شویم. در دنیایی که تقریباً تمام کارهای دستی به صورت خودکار انجام می شود، تعریف کار دستی در حال تغییر است. اکنون انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد که برخی از آنها می‌توانند به رایانه‌ها در بازی شطرنج، انجام جراحی‌ها و هوشمندتر شدن و شخصی‌تر شدن کمک کنند.
ما در عصر پیشرفت مداوم فناوری زندگی می‌کنیم و با نگاه به اینکه محاسبات در طول سال‌ها چگونه پیشرفت کرده، می‌توانیم پیش‌بینی کنیم که در روزهای آینده چه اتفاقی می‌افتد.
یکی از ویژگی‌های اصلی این انقلاب، دموکراتیزه شدن ابزارها و تکنیک‌های محاسباتی است. در طی 5 سال گذشته، دانشمندان داده با اجرای یکپارچه تکنیک‌های پیشرفته، دستگاه‌های پردازش داده پیچیده‌ای را ایجاد کرده‌اند. نتایج شگفت انگیزی در پی داشت.
از انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در این دوران پویا استفاده شده تا به حل مسائل پیچیده واقعی جهان کمک کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به صورت خودکار و خود به‌روزرسانی طراحی شده‌اند تا به مرور زمان بهبود یابند. قبل از بررسی ۱۰ الگوریتم برتر یادگیری ماشین که باید بدانید، نگاهی به انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین و رده‌بندی آنها بیندازیم.
انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به 4 نوع طبقه‌بندی می‌شوند:
- یادگیری با نظارت
- یادگیری بدون نظارت
- یادگیری نیمه‌نظارتی
- یادگیری تقویتی
پیشنهاد می کنیم اول مسائل یادگیری ماشین را که درس اول دوره آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون می باشد، مطالعه کنید و بعد به این صفحه برگردید و ادامه دهید.
یادگیری با نظارت
یادگیری با نظارت، یک رویکرد یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌ها از داده‌های برچسب‌دار یاد می‌گیرند. در این فرآیند، الگوریتم، داده‌های ورودی و برچسب‌های صحیح خروجی مربوطه را دریافت می‌کند. هدف اصلی این است که الگوریتم را برای پیش‌بینی برچسب‌های دقیق برای داده‌های جدید و ناشناخته آموزش دهیم.
الگوریتم‌های یادگیری با نظارت مانند درخت تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان و جنگل تصادفی از جمله مثال‌های الگوریتم‌های یادگیری با نظارت هستند.
این الگوریتم‌ها می‌توانند برای وظایف طبقه‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی سری زمانی استفاده شوند. یادگیری با نظارت به طور گسترده در زمینه‌های مختلفی از جمله بهداشت، مالی، بازاریابی و تشخیص تصویر استفاده می‌شود تا پیش‌بینی‌ها انجام شود و درک مفیدی از داده‌ها به دست آید.
یادگیری بدون نظارت
در این رویکرد یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها داده‌های ورودی بدون برچسب را تحلیل می‌کنند. هدف از این روش، کشف الگوها، ارتباطات و ساختارها در داده است. برخلاف یادگیری با نظارت، الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت به صورت مستقل برای کشف بینش‌های پنهان و گروه‌بندی داده‌های مشابه کار می‌کنند.
روش‌های متداول یادگیری بدون نظارت شامل الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی و DBSCAN و روش‌های کاهش بُعد مانند PCA و t-SNE می‌باشند. یادگیری بدون نظارت برای کارهایی مانند تقسیم بندی مشتریان، تشخیص ناهنجاری و کاوش داده مفید است.
یادگیری نیمه‌نظارتی
یادگیری نیمه‌نظارتی یک رویکرد ترکیبی در یادگیری ماشین است که از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب برای آموزش استفاده می‌کند. این رویکرد از داده‌های محدود برچسب‌دار و مجموعه بزرگی از داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند تا فرآیند یادگیری را بهبود بخشد. ایده این است که داده‌های بدون برچسب، اطلاعات و زمینه‌ی بیشتری را فراهم می‌کنند تا درک و عملکرد مدل را بهبود بخشند.
با استفاده کارآمد از داده‌های بدون برچسب، یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند به محدودیت‌های وابستگی کامل به داده‌های برچسب‌دار غلبه کند. این رویکرد می تواند در مواقعی که به دست آوردن داده‌های برچسب‌دار هزینه‌بر یا زمان‌بر است، مفید باشد.
تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارتی می‌توانند برای کارهای مختلفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و تشخیص ناهنجاری استفاده شوند و مدل‌ها را قادر به انجام پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و تعمیم‌پذیرتر در سناریوهای واقعی کنند.
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که از نحوه یادگیری انسان از طریق آزمون و خطا الهام گرفته است. در اینجا، یک عامل با محیط تعامل می‌کند و یاد می‌گیرد تا تصمیمات بهینه‌ای را برای حداکثر کردن پاداش‌های تجمعی بگیرد. عامل بر اساس اقدامات خود از طریق پاداش یا جریمه، بازخورد دریافت می‌کند.
عامل یاد می‌گیرد که اقداماتی را انجام دهد که به موجب آنها بهره‌وری بیشتری در طول زمان بدست آید. این روش به طور معمول در رباتیک، بازی‌ها و سیستم‌های خودکار استفاده می‌شود.
این روش به ماشین‌ها امکان می‌دهد از تجربیات خود یاد بگیرند، با تغییرات محیطی سازگار شوند و از طریق دنباله‌ای از اقدامات به اهداف بلندمدت برسند. این رویکرد پویای یادگیری تقویتی، آن را به یک تکنیک قدرتمند برای مقابله با مسائل تصمیم‌گیری پیچیده تبدیل کرده است.
با این حال، این چهار نوع الگوریتم یادگیری ماشین به انواع بیشتری طبقه‌بندی می‌شوند.
10 تا از برترین الگوریتم های یادگیری ماشین
در زیر لیستی از 10 الگوریتم برتر رایج یادگیری ماشین (ML) آورده شده است:
- رگرسیون خطی
- رگرسیون لجستیک
- درخت تصمیم
- الگوریتم SVM
- الگوریتم Naive Bayes
- الگوریتم KNN
- الگوریتم K-means
- الگوریتم جنگل تصادفی
- الگوریتم‌های کاهش بعد
- الگوریتم تقویت گرادیان و الگوریتم AdaBoosting
چگونه یادگیری این الگوریتم های حیاتی می تواند مهارت های شما را در یادگیری ماشین افزایش دهد؟
اگر شما یک متخصص علم داده یا یک علاقمند به یادگیری ماشین هستید، می‌توانید از این تکنیک‌ها برای ایجاد پروژه‌های عملی یادگیری ماشین استفاده کنید.
سه نوع محبوب الگوریتم یادگیری ماشین، یعنی یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی وجود دارد. همه این سه تکنیک در این لیست ۱۰ الگوریتم یادگیری ماشین رایج استفاده می‌شوند. ابتدا آنها را خیلی خلاصه معرفی می کنیم و در ادامه توضیح بیشتری در مورد هر کدام خواهیم داد:
1- رگرسیون خطی
در این فرآیند، یک رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته بر اساس یک خط تنظیم می‌شود. این خط به عنوان خط رگرسیون شناخته می‌شود و با یک معادله خطی به صورت Y=a*X+b نمایش داده می‌شود.
2- رگرسیون لجستیک
رگرسیون لجستیک برای تخمین مقادیر گسسته (معمولاً مقادیر دودویی مانند 0/1) از مجموعه‌ای از متغیرهای مستقل استفاده می‌شود. این روش به پیش‌بینی احتمال وقوع یک رویداد با استفاده از تطبیق داده‌ها به یک تابع لجستیک کمک می‌کند.
3- درخت تصمیم
این الگوریتم یادگیری نظارت شده برای مسائل طبقه‌بندی استفاده می‌شود. در این الگوریتم، جمعیت را بر اساس متغیرهای مهم/مستقل برجسته به دو یا چند مجموعه همگن تقسیم می‌کنیم.
4- الگوریتم SVM (ماشین بردار پشتیبان)
در الگوریتم SVM، داده‌های خام را به عنوان نقاطی در یک فضای n-بعدی (n = تعداد ویژگی‌های موجود) نشان می‌دهیم. سپس مقدار هر ویژگی به یک مختصات خاص مرتبط می‌شود، که طبقه بندی داده را آسان می‌کند.
5- الگوریتم Naive Bayes
در یک طبقه‌بند Naive Bayes، فرض می‌شود که حضور یک ویژگی خاص در یک کلاس با حضور هر ویژگی دیگری بی‌ارتباط است.
6- الگوریتم KNN
این الگوریتم برای مسائل طبقه‌بندی و همچنین رگرسیون قابل اعمال است. در این الگوریتم، تمامی موارد موجود ذخیره می‌شوند و هر مورد جدید را با گرفتن رأی اکثریت k همسایه خود طبقه‌بندی می‌کند. سپس مورد به کلاسی اختصاص داده می‌شود که بیشترین ویژگی‌های مشترک با آن دارد.
7- الگوریتم K-Means
در این الگوریتم یادگیری بدون نظارت، مجموعه‌های داده به تعداد خاصی از خوشه‌ها تقسیم می‌شوند به گونه‌ای که تمام نقاط داده در یک خوشه از داده‌های موجود در خوشه‌های دیگر ناهمگون هستند.
8- الگوریتم جنگل تصادفی
یک مجموعه از درختان تصمیم را جنگل تصادفی می‌نامیم. برای طبقه‌بندی یک شیء جدید بر اساس ویژگی‌های آن، هر درخت به طور جداگانه طبقه‌بندی می‌شود و سپس هر درخت برای آن کلاس “رأی” می‌دهد. سپس جنگل تصادفی طبقه‌بندی را با بیشترین رأی‌ها انتخاب می‌کند.
9- الگوریتم‌های کاهش بعد
الگوریتم‌های کاهش بعد مانند درخت تصمیم، تجزیه عوامل، نسبت مقدار گم شده و جنگل تصادفی می‌توانند به شما کمک کنند تا جزئیات مربوطه را پیدا کنید.
10- الگوریتم تقویت گرادیان و الگوریتم AdaBoosting
اینها الگوریتم‌های بهبوددهنده زمانی استفاده می‌شوند که حجم عظیمی از داده ها باید مدیریت شوند تا پیش‌بینی با دقت بالا انجام شود.
توضیح کامل تر الگوریتم های محبوب یادگیری ماشین
حالا که با مهمترین الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا شده ایم، می خواهیم هر یک از آنها را به طور کامل تر مورد بررسی قرار دهیم:
1- رگرسیون خطی
برای درک عملکرد رگرسیون خطی، تصور کنید چگونه بهترین ترتیب برای چوب‌های تصادفی را بر اساس وزن آنها تعیین کنید. اما یک شرط وجود دارد – شما نمی‌توانید هر چوب را وزن کنید. شما باید وزن آن را فقط با نگاه کردن به ارتفاع و قطر چوب (تجزیه و تحلیل بصری) حدس بزنید و آنها را با استفاده از ترکیبی از این پارامترهای قابل رویت ترتیب دهید. رگرسیون خطی در یادگیری ماشین به این صورت است.
در این فرآیند، یک رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته ایجاد می‌شود که با قرار دادن آنها در یک خط تعیین می‌شود. این خط به عنوان خط رگرسیون شناخته می‌شود و با معادله خطی Y = a * X + b نمایش داده می‌شود.
در این معادله:
Y: متغیر وابسته
a: شیب
X: متغیر مستقل
b: عرض از مبدأ
ضرایب a و b از طریق کمینه کردن مجموع مربعات فاصله بین نقاط داده و خط رگرسیون بدست میآیند.
2- رگرسیون لجستیک
رگرسیون لجستیک برای تخمین مقادیر گسسته از مجموعه‌ای از متغیرهای مستقل استفاده می‌شود (معمولاً مقادیر دودویی مانند 0/1). این الگوریتم به پیش‌بینی احتمال یک رویداد با استفاده از تطابق داده با یک تابع لوجستیک کمک می‌کند. این روش‌ها که در زیر لیست شده‌اند، اغلب برای بهبود مدل‌های رگرسیون لجستیک استفاده می‌شوند:
- در بر داشتن شرایط تعاملی
- حذف ویژگی‌ها
- تکنیک‌های منظم‌سازی
- استفاده از مدل غیرخطی
3- درخت تصمیم
الگوریتم درخت تصمیم در یادگیری ماشین یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های استفاده شده است؛ این یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای مسائل طبقه بندی استفاده می‌شود. این الگوریتم به خوبی در طبقه بندی متغیرهای وابسته طبقه بندی شده و پیوسته عمل می‌کند. این الگوریتم داده ها را بر اساس ویژگی‌ها/متغیرهای مستقل مهم‌تر به دو یا چند مجموعه همگن تقسیم می‌کند.
4- الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine) یک روش از الگوریتم‌های دسته‌بندی است که در آن داده‌های خام را به عنوان نقاطی در یک فضای n-بعدی (که n تعداد ویژگی‌هاست) می‌نمایاند. ارزش هر ویژگی به یک مختصات خاص مرتبط می‌شود که تقسیم‌بندی داده را راحت‌تر می‌کند. خطوطی به نام طبقه بند می‌توانند برای تقسیم داده‌ها و نمایش آنها در یک نمودار استفاده شوند.
5- الگوریتم Naive Bayes
طبقه بندی Naive Bayes فرض می‌کند که حضور یک ویژگی خاص در یک کلاس، به حضور هر ویژگی دیگری وابسته نیست. حتی اگر این ویژگی‌ها با یکدیگر مرتبط باشند، طبقه بندی Naive Bayes همچنان تمامی این ویژگی‌ها را به طور مستقل در محاسبه احتمال یک نتیجه خاص مد نظر در نظر قرار می دهد.
ساخت مدل Naive Bayes آسان است و برای مجموعه داده‌های حجیم مفید است. این الگوریتم ساده است و دیده شده است که حتی از روش‌های طبقه بندی بسیار پیچیده بهتر عمل می‌کند.
6- الگوریتم KNN (K همسایه نزدیک)
این الگوریتم قابلیت استفاده در مسائل طبقه بندی و همچنین رگرسیون را دارد. اما در صنعت علم داده، بیشتر برای حل مسائل طبقه بندی استفاده می‌شود. این الگوریتم ساده‌ای است که تمام موارد موجود را ذخیره می‌کند و مورد جدید را با رأی اکثریت از K همسایه خود دسته‌بندی می‌کند. سپس مورد به کلاسی اختصاص داده می‌شود که بیشترین شباهت را دارد.
این اندازه‌گیری با استفاده از تابع فاصله صورت می‌گیرد.
الگوریتم KNN به راحتی با مقایسه با زندگی واقعی قابل فهم است. به عنوان مثال، اگر اطلاعاتی درباره یک شخص می‌خواهید، معقول است که با دوستان و همکارانش صحبت کنید!
نکاتی که قبل از انتخاب الگوریتم همسایگان نزدیک K باید مدنظر قرار دهید:
- هزینه محاسباتی الگوریتم KNN بالا است.
- متغیرها باید نرمال شوند، در غیر اینصورت متغیرهای با رنج بالاتر ممکن است الگوریتم را تحریف کنند.
- داده‌ها همچنان باید پیش‌پردازش شوند.
7- الگوریتم K-Means
این الگوریتم یادگیری بدون ناظر است که مسائل خوشه‌بندی را حل می‌کند. مجموعه‌های داده به تعداد خوشه‌های خاصی (که آن را K می‌نامیم) دسته‌بندی می‌شوند به گونه‌ای که تمام نقاط داده در یک خوشه از نظر ویژگی‌ها همگن و از داده‌های موجود در خوشه‌های دیگر ناهمگن باشند.
راه‌های شکل‌گیری خوشه‌ها در K-Means به شرح زیر است:
- الگوریتم K-Means، K نقطه را به نام مرکزها (centroid) برای هر خوشه انتخاب می‌کند.
- هر نقطه داده با نزدیکترین مرکزها، یعنی K خوشه، یک خوشه می‌سازد.
- حالا مرکزهای جدید براساس اعضای خوشه‌های موجود ساخته می‌شوند.
- با این مرکزهای جدید، کمترین فاصله برای هر نقطه داده تعیین می‌شود. این فرآیند تا زمانی که مرکزها تغییر نکنند تکرار می‌شود.
8- الگوریتم جنگل تصادفی
مجموعه‌ای از درختان تصمیم یک جنگل تصادفی نامیده می‌شود. برای دسته‌بندی یک شیء جدید بر اساس ویژگی‌های آن، هر درخت دسته‌بندی می‌شود و درخت “رای” خود را برای آن کلاس می‌دهد. جنگل تصادفی، دسته‌بندی را که بیشترین رای را دریافت کرده است (بین تمام درختان در جنگل) انتخاب می‌کند.
هر درخت به شکل زیر کاشته و رشد می‌کند:
- اگر تعداد موارد در مجموعه آموزشی برابر با N باشد، آنگاه نمونه‌ای از N مورد به طور تصادفی انتخاب می‌شود. این نمونه، مجموعه آموزشی برای رشد درخت خواهد بود.
- اگر تعداد متغیرهای ورودی برابر با M باشد، یک عدد m << M تعیین می‌شود به گونه‌ای که در هر گره، m متغیر به صورت تصادفی از میان M انتخاب می‌شوند و بهترین تقسیم روی این m برای تقسیم گره استفاده می‌شود. مقدار m در طول این فرآیند ثابت است.
- هر درخت به بیشترین حد ممکن رشد می‌کند و هیچ تقسیم بندی اضافی (pruning) انجام نمی‌شود.
9- الگوریتم های کاهش بعد
در دنیای امروز، مقادیر بسیار زیادی از داده‌ها توسط شرکت‌ها، سازمان‌های دولتی و سازمان‌های تحقیقاتی ذخیره و تجزیه و تحلیل می‌شوند. به عنوان یک داده‌شناس، شما می‌دانید که این داده‌های خام حاوی اطلاعات زیادی هستند؛ چالش آن، شناسایی الگوها و متغیرهای مهم است.
الگوریتم‌های کاهش ابعاد مانند درخت تصمیم، تحلیل عاملی، نسبت مقدار گم شده و جنگل تصادفی به شما کمک می‌کنند تا جزئیات مرتبط را پیدا کنید.
10- الگوریتم تقویت گرادیان و الگوریتم AdaBoosting
الگوریتم Gradient Boosting و الگوریتم AdaBoosting، الگوریتم‌های افزایشی هستند که هنگام برخورد با حجم زیادی از داده برای انجام پیش‌بینی با دقت بالا استفاده می‌شوند. بوستینگ یک الگوریتم یادگیری یکپارچه است که قدرت پیش‌بینی‌کننده چندین تخمینگر پایه را ترکیب کرده تا قدرت اطمینان را افزایش دهد.
به طور خلاصه، آنها تعدادی پیش بینی کننده ضعیف یا متوسط را ترکیب می‌کنند تا یک پیش‌بیننده قوی را بسازند. الگوریتم‌های افزایشی همیشه در مسابقات علم داده مانند Kaggle، AV Hackathon و CrowdAnalytix عملکرد خوبی داشته‌اند. آنها از محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین امروزی هستند. از آنها به همراه کدهای Python و R استفاده کنید تا به نتایج دقیق دست یابید.
