10 تا از برترین الگوریتم های یادگیری ماشین برای مبتدیان

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.

لیست زیر چند مورد از این الگوریتم‌ها را در خود جای داده است.

• یادگیری با نظارت
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری نیمه‌نظارتی
• یادگیری تقویتی
• رگرسیون خطی
• رگرسیون لجستیک
• درخت تصمیم
• الگوریتم SVM (ماشین بردار پشتیبان)
• الگوریتم Naive Bayes
• الگوریتم KNN
• الگوریتم K-Means
• الگوریتم جنگل تصادفی
• الگوریتم‌های کاهش بعد
• الگوریتم تقویت گرادیان و الگوریتم AdaBoosting

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.

در دنیای الگوریتم‌های خاصی همچون یادگیری نظارت‌شده، کاربران باید به نکات زیادی توجه داشته باشند. در لیست زیر، می‌توانید چند مورد از این نکات کلیدی و پر اهمیت را مشاهده نمایید.

• مدل تحت آموزش برچسب‌های خروجی داده را در روند یادگیری دریافت می‌نماید.
• این مدل برای دسته‌بندی و پیش بینی کاربردهای زیادی دارد.

درخت تصمیم و رگرسیون خطی در این دسته‌بندی مهم قرار می‌گیرند.

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.

همچون یادگیری نظارت‌شده، مدل بدون نظارت هم می‌تواند پیچیدگی‌های زیادی را در خود جای داده باشد. لیست زیر چند مورد از نکات کلیدی این الگوریتم را به همراه دارد.

• در این مدل نیازی به استفاده از برچسب‌های آموزشی برای مشخص کردن خروجی نیست.
• الگوریتم‌های خاصی همچون K-means و کاهش بعد در این دسته‌بندی قرار می‌گیرند.

خوشه‌بندی یکی از مهم‌ترین کاربردهای این الگوریتم به حساب می‌آید.

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 نیمه‌نظارتی همانطور که مشاهده کردید مرز میان یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت است. در ادامه می‌توانید چند مورد از مهم‌ترین ویژگی‌های این الگوریتم را ببینید.

• ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب است.
• اگر برچسب‌های کمی در داده موجود باشند، این الگوریتم بهترین گزینه به حساب می‌آید.
• می‌تواند دقت مدل‌های یادگیری نظارتی را افزایش دهد.

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.

نمی‌توان یادگیری تقویتی را مورد بررسی قرار داد و چند نکته کلیدی در مورد آن را مطرح نکرد! در ادامه می‌توانید چند مورد از نکات مهم مطرح شده در مورد یادگیری تقویتی را ببینید.

• این مدل یادگیری با استفاده از پاداش و تنبیه آموزش داده می‌شود.
• برای حل مسائل پیچیده‌ای همچون تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی کاربرد دارد.
• بیشتر در پروژه‌هایی کاربرد دارد که شامل پازل و کنترل هستند.

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.

 رگرسیون خطی را می‌توان به عنوان یکی از متداول‌ترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی در نظر گرفت. در ادامه می‌توانید نکات مهم آن را مشاهده نمایید.

• برای پیش‌بینی متغیرهای پیوسته استفاده می‌شود.
• سعی می‌کند یک خط را برای داده‌ها برازش کند.
• به شدت تحت تأثیر داده‌های پرت قرار می‌گیرد.

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

 همانطور که گفته شد، رگرسیون لجستیک یک الگوریتم خاص به حساب می‌آید که کاربردهای گسترده‌ای را نیز به همراه دارد.

• این مدل بیشتر برای مسائل خاصی همچون دسته‌بندی استفاده می‌شود.
• احتمال یک کلاس را با استفاده از تابع سیگموید پیش‌بینی می‌کند.
• برای داده‌های باینری یا چند کلاسه، یک انتخاب عالی به حساب می‌آید.

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.

درخت تصمیم گیری هم یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین به حساب می‌آید که می‌توان آن را در اکثر پروژه‌ها مشاهده نمود. در ادامه می‌توانید چند مورد از ویژگی‌های کلیدی آن را ببینید.

• بر اساس ویژگی‌ها، تصمیم‌گیری را به صورت سلسله‌مراتبی انجام می‌دهد.
• تفسیرپذیری بالایی دارد و همین مسئله هم محبوبیتش را زیاد کرده است.
• می‌تواند دچار بیش‌برازش (Overfitting) شود.

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.

این مورد از الگوریتم های یادگیری ماشین به گونه‌ای طراحی شده تا داده‌ها را تقسیم و دسته‌بندی نماید. در لیست زیر می‌توانید ویژگی‌ها و نکات کلیدی این الگوریتم را مشاهده کنید.

• داده‌ها را با یک ابرصفحه (Hyperplane) جدا می‌کند.
• برای دسته‌بندی داده‌های پیچیده یک انتخاب عالی است.
• به انتخاب کرنل مناسب برای عملکرد صحیح وابسته است.

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.

البته که این الگوریتم اطلاعات جالب زیادی را با خود حمل می‌کند ولی در لیست زیر می‌توانید چند مورد از کلیدی‌ترین ویژگی‌های این مورد را مشاهده کنید.

• بر اساس تئوری احتمال بیز کار می‌کند.
• فرض استقلال ویژگی‌ها دارد.
• برای دسته‌بندی متن و فیلتر کردن اسپم کاربرد دارد.

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.
• KNN، یک الگوریتم مهم مبتنی بر همسایگی است.
• بدون نیاز به آموزش پیچیده توسط داده‌های گوناگون عمل می‌کند.
• برای مجموعه داده‌های بزرگ سرعت بالایی نداشته و کمی کند است.

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.

K-Means که به عنوان یکی از بهترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی هم شناخته می‌شود، در موقعیت‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم ویژگی‌هایم وجود در لیست زیر را به همراه دارد.

• یک روش خوشه‌بندی است.
• مرکز خوشه‌ را برای گروه‌بندی داده‌ها مشخص می‌کند.
• تعداد خوشه‌ها باید از قبل مشخص شود.

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.

یکی از پرکاربرد ترین انواع الگوریتم های یادگیری ماشین به جنگل تصادفی اشاره دارد. در لیست زیر می‌توانید چند مورد از کلیدی‌ترین ویژگی‌های این الگوریتم را مشاهده کنید.

• مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم را ترکیب می‌کند.
• نسبت به درخت تصمیم دقت بالاتری دارد.
• در برابر بیش‌برازش مقاومت زیادی از خود به نمایش می‌گذارد.

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.

اگر شما هم به مطالعه بیشتر در مورد الگوریتم کاهش بعد علاقه مند هستید، می‌توانید اطلاعات موجود در لیست زیر را در نظر داشته باشید.

• برای کاهش تعداد ویژگی‌های داده استفاده می‌شود.
• شامل PCA و t-SNE است.
• به حفظ اطلاعات مهم در داده‌ها کمک می‌کند.

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.

این الگوریتم کلیدی هم ویژگی‌های مثبت زیادی را به همراه دارد. در لیست زیر می‌توانید چند مورد از آنها را مشاهده کنید.

• این الگوریتم‌ها شامل روش‌هایی برای ترکیب مدل‌های ضعیف به یک مدل قوی‌تر هستند.
• Boosting وزن بیشتری به نمونه‌های خاص می‌دهد.
• این دسته‌بندی، الگوریتم‌هایی مانند XGBoost و AdaBoost را شامل می‌شود.

کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در داده کاوی

تا امروز افراد زیادی از ما سوال پرسیده‌اند که مهم‌ترین کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در دنیای داده کاوی کدام اند؟ اصلا ما چرا باید نسبت به استفاده از این ابزار اقدام نماییم؟ به صورت کلی، در دنیای داده کاوی شناسایی الگو، روند و جریان مسئله مهمی به حساب می‌آید. با استفاده از الگوریتم‌های خاصی همچون یادگیری ماشین، کارشناسان به راحتی می‌توانند اطلاعات را به دست آورند.

مثلا زمانی که کارشناسان به دنبال تحلیل بازارهای مالی و پیش بینی قیمت خرید و فروش هستند، می‌توانند این روش را به کار گیرند. در برخی از پروژه‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات کاربران و رفتار آنها در شبکه‌های اجتماعی هم مورد بررسی قرار می‌گیرد. در نتیجه، یادگیری ماشین مبحث مهمی در دنیای امروزی ما است.

نحوه انتخاب الگوریتم های یادگیری ماشین برای حل مسئله

چندین فاکتور مهم را هنگام انتخاب الگوریتم های یادگیری ماشین شما باید در نظر بگیرید. اولین فاکتور به نوع مسئله اشاره دارد. در برخی از مسائل ما باید داده‌ها را دسته‌بندی کنیم و در برخی از مسائل باید به سراغ خوشه‌بندی برویم. طبیعتا نوع الگوریتم در این زمینه اهمیت زیادی پیدا می‌کند.

جدا از این مسئله، حجم و نوع داده‌ای که ما با آن سر و کار داریم هم به صورت مستقیم بازدهی را تحت تاثیر خود قرار می‌دهد. به خاطر داشته باشید که روش پردازش داده‌های عددی با داده‌های متنی و حتی تصویری یکسان نیست.

ویژگی‌ها و سرعت اجرای الگوریتم از جمله دیگر فاکتورهایی هستند که شما باید به آنها توجه کنید. به صورت کلی، برای داده‌های بالا شما باید روش‌هایی را به کار گیرید که می‌توانند بعد را کاهش دهند. این در حالی است که مدل‌های خاصی همچون SVM سریع‌تر از KNN عمل می‌کنند.

زبان‌های برنامه نویسی برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین

آیا شما هم به پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین علاقه مند هستید؟ حتما می‌دانید که زبان‌های برنامه نویسی زیادی را می‌توان برای دنبال کردن این پروسه مورد استفاده قرار داد. در لیست زیر، می‌توانید چند مورد از مهم‌ترین و کلیدی‌ترین زبان‌های برنامه نویسی مطرح شده در این زمینه را مشاهده نمایید. به خاطر داشته باشید که هر کدام از این زبان‌ها، یک سری مزایای خاص را نیز با خود حمل می‌کنند.

• پایتون: این زبان برنامه نویسی عملکرد ساده و سر راستی دارد. داشتن قدرت بالا و کتابخانه‌های موجود زیاد یکی از کلیدی‌ترین ویژگی‌های آن است.
• R: این زبان برنامه نویسی پرکاربرد بیشتر برای تحلیلی آماری و داده کاوی به کار می‌رود. البته، کاربردهای آن محدود نیست!
• سی پلاس پلاس: اگر شما به دنبال یک زبان سریع و بهینه هستید، می‌توانید با خیال راحت نسبت به استفاده از سی پلاس پلاس اقدام نمایید.
• جاوا: سیستم‌های سازمانی و اتوماسیون‌هایی که به داده کاوی علاقه دارند، می‌توانند این زبان را به کار گیرند.

چگونه بهترین زبان را بر اساس شرایط پروژه بیابیم؟

برای خیلی از توسعه دهندگان، یافتن بهترین زبان برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین مسئله دشواری به حساب می‌آید. قطعا این مسئله می‌تواند چالش‌های گسترده‌ای را سر راه شما قرار دهد ولی خوشبختانه یک سری نکات کلیدی هستند که اگر آنها را در نظر داشته باشید، می‌توانید بهترین زبان‌های برنامه نویسی را بیابید. در ابتدا شما باید مهارت‌های خود را مشخص کنید. طبیعتا پیاده سازی یک مدل با استفاده از جاوا و سی پلاس پلاس به اندازه پایتون ساده نمی‌باشد.

جدا از این مسئله، هنگام انتخاب زبان برای یک پروژه شما باید به متغیر‌های مطرح شده در این زمینه هم دقت کنید. بالاخره همه پروژه‌های موجود در بازار که شرایط یکسانی ندارند! برخی از آنها به گونه‌ای طراحی شده اند تا در طولانی مدت پیشرفت کنند و انعطاف پذیر تر شوند. در نظر گرفتن این مسئله احتمال خطای شما را تا حد قابل توجهی کاهش خواهد داد.

در آخرین مرحله شما می‌توانید با کارشناسان خبره و حرفه‌ای فعال در این زمینه مشاوره کنید. انتخاب میان الگوریتم های یادگیری ماشین کار راحتی نیست ولی اگر شما خدمات تیم‌های خبره را برای دریافت مشاوره به کار گیرید، در این زمینه به نتایج مطلوبی خواهید رسید!

برخی از روش‌های یادگیری ماشین

در قسمت‌های قبل ما چند مورد از متداول و رایج‌ترین روش‌های یادگیری ماشین را به صورت دقیق بررسی کردیم. همانطور که گفته شد، تکنیک‌های خاصی همچون یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت از جمله روش‌های محبوبی به حساب می‌آیند که بازدهی مطلوبی را نیز در اختیار شما قرار می‌دهند.

اگر شما هم قصد فعالیت در دنیای هوش مصنوعی را دارید، حتما باید با کلیدی‌ترین الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا شوید. این الگوریتم‌ها نه تنها سطح بازدهی افراد را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند بلکه می‌توانند سرعت پردازش را نیز متحول کنند. در ضمن، الگوریتم‌های مهم و کلیدی موجود در دنیای هوش مصنوعی دائما در حال گسترش هستند. پس شاید تا چند سال آینده همه الگوریتم‌هایی که ما با آنها آشنایی داریم به صورت کامل جایگزین شوند.

نتیجه گیری

اگر شما هم به دنیای الگوریتم های یادگیری ماشین علاقه مند هستید و به دنبال شروع کار خود در این زمینه می‌باشید، می‌توانید با خیال راحت نسبت به شرکت در دوره‌های تخصصی در این زمینه اقدام نمایید. نیچ کورس‌های رایگان مجموعه دیتایاد شما را آماده کار با این الگوریتم‌ها خواهد کرد. البته، قبل از شروع بهتر است با تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و مهم ترین کاربرد‌های پایتون آشنا شوید.

سوالات متداول

چه الگوریتم‌هایی برای یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت در یادگیری ماشین استفاده می‌شود؟

اگر بخواهیم متداول‌ترین الگوریتم های یادگیری ماشین را دسته‌بندی نماییم، باید بگوییم که موارد خاصی همچون رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم گیری برای یادگیری نظارت‌شده مورد استفاده قرار می‌گیرند. این الگوریتم‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارند. این در حالی است که الگوریتم‌های خاصی همچون کاهش بعد و K-Means را می‌توان برای یادگیری بدون نظارت به کار برد.

چگونه می‌توان انتخاب الگوریتم مناسب را برای یک پروژه یادگیری ماشین انجام داد؟

برای یافتن بهترین الگوریتم های یادگیری ماشین در یک پروژه، شما باید به نیازها و اهداف آن دقت نمایید. درک نوع داده‌ها و هدف پروژه به شما اجازه می‌دهد تا خروجی مطلوبی را نیز کسب کنید. به خاطر داشته باشید که همه الگوریتم‌ها سریع عمل نمی‌کنند و اگر سرعت در مدل شما مهم است، حتما باید این فاکتور را در نظر داشته باشید. معمولا کارشناسان فعال در این زمینه قبل از تصمیم گیری، تحقیقات گسترده‌ای انجام می‌دهند.

چه تفاوتی بین الگوریتم‌های رگرسیون و دسته‌بندی در یادگیری ماشین وجود دارد؟

برای درک بهتر دو نوع الگوریتم رگرسیون و دسته‌بندی، بیایید یک مثال را بررسی کنیم. اگر ما به دنبال پیش بینی مقادیر عددی همچون قیمت یک سهام خاص باشیم، باید به سراغ رگرسیون برویم. این الگوریتم اطلاعات گذشته را بررسی نموده و خروجی می‌دهد. این در حالی است که برای دسته‌بندی یک گروه داده مثل ایمیل‌های اسپم، شما باید به سرا‌غ الگوریتم‌های دسته‌بندی بروید.

چگونه می‌توان عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین را ارزیابی کرد؟

کارشناسان معیارهای زیادی را برای ارزیابی عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌دهند. به صورت کلی، تکنیک‌های مهمی همچون خوشه‌بندی، رگرسیون و دسته‌بندی از جمله مواردی هستند که در این زمینه مطرح می‌شوند. به خاطر داشته باشید که هر کدام از این تکنیک‌ها یک سری مزایا و معایب ویژه را نیز به همراه دارند. بررسی پیچیدگی زمانی و مکانی در دنیای الگوریتم‌ها نیز مفید خواهد بود.