انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۵

آشنایی با انواع الگوریتم یادگیری ماشین، یکی از اولین و مهم‌ترین گام‌ها برای درک عمیق‌تر هوش مصنوعی و کاربردهای بسیار زیاد آن در حوزه‌های مختلف است. در واقع اگر شما هم در حوزه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنید، احتمالا با این سوال مواجه شده‌اید که الگوریتم‌های یادگیری ماشین چطور کار می‌کنند؟ چه حوزه‌هایی از این الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند؟ در سال ۲۰۲۵ چه الگوریتم‌هایی اهمیت بیشتری پیدا کرده‌اند؟

چندین سال گذشته، یادگیری ماشین به بخش مهم و جدایی‌ناپذیر صنایع مختلف تبدیل شده است و توانسته تشخیص بیماری‌های نادر پزشکی، تحلیل رفتار مشتری، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های پیشنهاددهنده و حتی تولید خودروهای خودران را سریع‌تر کند. در این مقاله از بلاگ آسا انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین را معرفی می‌کنیم تا بیشتر از پیش با کاربرد و اهمیت آن‌ها آشنا شوید.

الگوریتم یادگیری ماشین چیست؟

الگوریتم یادگیری ماشین مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و فرایندهاست که سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از آن وظایف مشخصی را انجام می‌دهند. این الگوریتم‌ها معمولا برای کشف الگوهای پنهان در داده‌ها یا پیش‌بینی نتایج بر اساس ورودی‌ها به کار می‌روند. الگوریتم‌ها پایه‌ و اساس یادگیری در سیستم‌های یادگیری ماشین هستند.

متخصصان این حوزه بر اهمیت الگوریتم‌های یادگیری ماشین تاکید دارند. شرکت Forrester اعلام کرده است که الگوریتم‌های پیشرفته، دقت تحلیل‌های بازاریابی را افزایش می‌دهند. این الگوریتم‌ها به بازاریابان کمک می‌کنند تا تاثیر عوامل مختلف مانند پیام، پلتفرم یا فراخوان به اقدام را بر عملکرد خود مورد ارزیابی قرار دهند.

شرکت Gartner نیز می‌گوید یادگیری ماشین هسته‌ اصلی بسیاری از راهکارهای موفق هوش مصنوعی است و همین موضوع باعث محبوبیت روزافزون آن در بازار شده است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارند. آن‌ها می‌توانند روندها را تحلیل و مشکلات را پیش از وقوع شناسایی کنند. سیستم‌های پیشرفته‌تر می‌توانند پشتیبانی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند، زمان پاسخ‌گویی را کاهش، گفتار را تشخیص و رضایت مشتری را افزایش دهند.

انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به دسته‌های مختلفی تقسیم می‌شوند که هر یک کاربردها، مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند. انتخاب درست الگوریتم، نقش تعیین‌کننده‌ای در دقت تحلیل و عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی دارد.

به‌طور کلی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سه گروه الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning) و الگوریتم‌های تقویتی (Reinforcement Learning) تقسیم می‌شوند. این دو رویکرد، از نظر نحوه آموزش مدل و نوع داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنند، تفاوت‌های اساسی دارند که در ادامه به معرفی هریک از آن‌های می‌پردازیم.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)

در یادگیری ماشین نظارت‌شده، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بیند، به این معنا که برای هر ورودی، خروجی درست مشخص شده است و مدل با یادگیری رابطه میان آن‌ها، توانایی پیش‌بینی داده‌های جدید را به‌دست می‌آورد.

در این روش، الگوریتم با تحلیل داده‌های آموزشی، تابع یا مدلی را ایجاد می‌کند که بتواند داده‌های ورودی جدید را به‌درستی به خروجی‌های مورد انتظار نگاشت کند. این رویکرد زمانی موثر است که داده‌های کافی و دقیقی برای آموزش در دسترس باشد.
الگوریتم‌های نظارت‌شده معمولا در سه حوزه اصلی کاربرد دارند:

۱. الگوریتم رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک

رگرسیون خطی یکی از روش‌های پایه در تحلیل داده است که برای مدل‌سازی رابطه بین یک متغیر وابسته (پاسخ) و یک یا چند متغیر مستقل (توصیفی) به کار می‌رود. در این روش فرض بر آن است که بین متغیرها رابطه‌ای خطی وجود دارد. متغیرهای مستقل مقادیری دارند که تحت کنترل پژوهشگر هستند و تغییر آن‌ها بر متغیر وابسته تأثیر می‌گذارد، در حالی که مقدار متغیر وابسته خارج از کنترل مستقیم پژوهشگر است.

هدف اصلی از به‌کارگیری رگرسیون خطی، یافتن یک مدل خطی است که بتواند رابطه بین متغیرها را به‌درستی توصیف کند و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد.

در مقابل، رگرسیون لجستیک زمانی به‌کار می‌رود که هدف، تحلیل رابطه بین متغیرها با یک خروجی طبقه‌بندی‌شده (مانند بله/خیر یا بیماری/سلامت) باشد. این مدل بیشتر در حوزه‌های پزشکی، روانشناسی و علوم اجتماعی کاربرد دارد. برای مثال، در یک مطالعه سلامت عمومی، می‌توان از رگرسیون لجستیک برای بررسی ارتباط میان میزان فعالیت بدنی روزانه و احتمال ابتلا به بیماری‌هایی مانند دیابت استفاده کرد.

۲. الگوریتم یادگیری ماشین SVM

الگوریتم SVM یا ماشین بردار پشتیبان یکی از روش‌های قدرتمند در یادگیری ماشین است که بیشتر برای مسائل دسته‌بندی (Classification) و همچنین مسائل رگرسیون به‌کار می‌رود. این الگوریتم زمانی کاربرد دارد که داده‌ها به صورت خطی قابل تفکیک نباشند.
یکی از ویژگی‌های کلیدی SVM استفاده از تکنیکی به نام Kernel Trick است. این تکنیک امکان تبدیل داده‌های اولیه به فضای ویژگی‌های بالاتر را فراهم می‌کند تا در آن فضا، داده‌ها با یک مرز تصمیم‌گیری بهینه قابل تفکیک باشند. به بیان ساده، Kernel Trick به SVM کمک می‌کند تا الگوهای پیچیده و غیرخطی را نیز شناسایی کند.

از الگوریتم SVM برای تشخیص الگو و طبقه‌بندی اشیاء در گروه‌های مختلف استفاده می‌شود. این الگوریتم در کاربردهای صنعتی و تحقیقاتی متنوعی از جمله، کنترل و هدایت هواپیماهای بدون سرنشین، شبیه‌سازی مسیر حرکت، سیستم‌های مسیریابی خودروها و شناسایی چهره، تحلیل گفتار و پردازش تصاویر مورد استفاده قرار گرفته است.

در شرایطی که تمام ویژگی‌های ورودی عددی باشند، رگرسیون لجستیک و SVM معمولا به عنوان گزینه‌های اولیه برای طبقه‌بندی در نظر گرفته می‌شوند. هر دو مدل از پیاده‌سازی ساده‌ای برخوردار هستند و پارامترهای آن‌ها به‌خوبی قابل تنظیم است. به همین دلیل این دو مدل در میان تحلیلگران داده و مهندسان یادگیری ماشین از محبوبیت بالایی برخوردارند.

۳. الگوریتم درخت تصمیم و مجموعه درخت‌ها

الگوریتم درخت تصمیم یکی از روش‌های پرکاربرد در حوزه‌هایی مانند آمار، داده‌کاوی و یادگیری ماشین است که برای انجام تحلیل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم با ساختاری شاخه‌ای، تصمیم‌گیری را به مراحل ساده‌تر تقسیم می‌کند و مسیر رسیدن به خروجی نهایی را به‌صورت گام‌به‌گام نشان می‌دهد.

مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم به‌دلیل سادگی در درک و تفسیر، یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین به‌شمار می‌روند. برای افزایش دقت پیش‌بینی، می‌توان از مجموعه‌ای از درختان تصمیم استفاده کرد. این مجموعه‌ها در قالب روش‌هایی مانند جنگل تصادفی (Random Forest) یا تقویت گرادیانی (Gradient Boosting) اجرا می‌شوند.

در کنار الگوریتم‌های درختی، شبکه‌های عصبی عمیق نیز نقش مهمی در مسائل یادگیری ماشین ایفا می‌کنند. این شبکه‌ها از نسخه‌های ساده‌تر یا کم‌عمق‌تر شبکه‌های عصبی توسعه یافته‌اند و توانایی بالایی در مدل‌سازی روابط پیچیده دارند. یادگیری عمیق نه‌تنها در مسائل نظارتی، بلکه در حوزه‌هایی مانند یادگیری بدون نظارت و استخراج ویژگی‌ها نیز کاربرد دارد.

یک شبکه عصبی معمولا شامل سه بخش اصلی است:

• لایه ورودی برای دریافت داده‌ها
• لایه‌های پنهان برای پردازش و یادگیری ویژگی‌ها
• لایه خروجی برای تولید نتیجه نهایی

در مسائل رگرسیون که هدف، پیش‌بینی مقدار عددی پیوسته است، می‌توان از شبکه‌های عصبی استفاده کرد، به‌ویژه زمانی که خروجی مدل متغیرهای پیوسته‌ای مانند قیمت، دما یا درآمد را شامل می‌شود.

۴. LDA (تحلیل تشخیص خطی)

این روش مبتنی بر آمار است و برای یافتن مرزهای تفکیک بین دسته‌ها استفاده می‌شود تا طبقه‌بندی دقیق‌تری انجام شود. LDA به ویژه در مواقعی کاربرد دارد که هدف تفکیک داده‌ها به گروه‌های مشخص باشد.

اصطلاحات کلیدی در یادگیری نظارت‌شده

در الگوریتم یادگیری نظارت‌شده، تعدادی اصطلاح کلیدی وجود دارد که فهم دقیق آن‌ها به شما کمک می‌کند عملکرد الگوریتم‌ها را بهتر درک کنید و از مدل‌های‌ خود نتایج دقیق‌تری بگیرید. در ادامه، به معرفی مهم‌ترین اصطلاحات یادگیری نظارت‌شده می‌پردازیم:

• Labeled Data (داده‌های برچسب‌خورده): داده‌هایی هستند که ورودی‌ها به همراه خروجی صحیح یا «برچسب» مشخص شده‌اند. این داده‌ها اساس یادگیری در مدل‌های نظارت‌شده را تشکیل می‌دهند.
• Model (مدل): مدلی است که رابطه بین ورودی و خروجی را یاد می‌گیرد. هر مدل، ساختار خاصی دارد و بر اساس نوع مسئله (مثلا طبقه‌بندی یا رگرسیون) انتخاب می‌شود.
• Training (آموزش مدل): Training به فرایند ارائه داده‌های برچسب‌خورده به مدل برای یادگیری الگوها گفته می‌شود. در این مرحله، مدل تلاش می‌کند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهد.
• Evaluation (ارزیابی): بررسی عملکرد مدل روی داده‌هایی که قبلا ندیده است. معمولا این ارزیابی با استفاده از داده‌های تست انجام می‌شود تا میزان دقت مدل مشخص شود.
• Overfitting (بیش‌برازش): حالتی که مدل، داده‌های آموزشی را بیش از حد یاد می‌گیرد و عملکرد ضعیفی روی داده‌های جدید دارد.
• Underfitting (کم‌برازش): زمانی که مدل چه در داده‌های آموزش و چه تستی، نتواند الگوهای کافی را از داده‌ها یاد بگیرد.
• Loss Function (تابع خطا): فرمولی که میزان خطای پیش‌بینی مدل را محاسبه می‌کند. در واقع هدف آموزش مدل، کمینه‌سازی این خطا است.
• Accuracy / Precision / Recall (دقت و سایر معیارها): این اصطلاحات، شاخص‌هایی برای سنجش کیفیت پیش‌بینی‌های مدل هستند.

الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در یادگیری بدون نظارت، مدل تنها با داده‌های خام و بدون هیچ‌گونه برچسب آموزش می‌بیند. برخلاف یادگیری نظارت‌شده، در اینجا خروجی مورد انتظار مشخص نیست. هدف اصلی کشف ساختارهای پنهان، الگوها یا روابط میان داده‌هاست.

این نوع یادگیری برای تحلیل اکتشافی داده بسیار موثر است. رایج‌ترین کاربردهای آن شامل خوشه‌بندی (مانند تقسیم مشتریان به گروه‌های رفتاری مشابه)، کاهش ابعاد (مانند فشرده‌سازی داده‌ها بدون از دست رفتن اطلاعات مهم) و تشخیص ناهنجاری (مانند شناسایی تراکنش‌های مشکوک در سیستم‌های مالی) است.

۱. الگوریتم K-Means

الگوریتم K-Means یکی از روش‌های رایج در یادگیری ماشین نظارت نشده است که برای حل مسائل خوشه‌بندی کاربرد دارد. این الگوریتم بر پایه تکرار عمل می‌کند و هدف آن تقسیم داده‌ها به چند گروه (خوشه) متمایز و بدون همپوشانی است. در این فرایند، داده‌ها به گونه‌ای دسته‌بندی می‌شوند که اعضای هر خوشه تا حد امکان به یکدیگر شبیه باشند، در حالی که خوشه‌ها از یکدیگر تفاوت قابل توجهی دارند. اصطلاح «خوشه» به زیرمجموعه‌هایی از داده‌ها اشاره دارد که ویژگی‌های مشترک دارند.

۲. SVD (تجزیه مقدار منفرد)

این روش به PCA مرتبط است و ماتریس داده‌های مرکزی را تجزیه می‌کند. بردارهای منفرد چپ حاصل از SVD همان زیرفضایی را نشان می‌دهند که PCA به دنبال آن است. با این حال، SVD تکنیک جامع‌تری است و قابلیت‌هایی فراتر از PCA ارائه می‌دهد. همچنین SVD در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان ابزاری برای مدل‌سازی موضوعات، معروف به تحلیل معنایی پنهان، کاربرد گسترده‌ای دارد.

۳. PCA (تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی)

این روش، یک تکنیک بدون نظارت است که داده‌ها را به فضای با ابعاد کمتر نگاشت می‌کند و در عین حفظ بیشترین اطلاعات ممکن، پیچیدگی داده‌ها را کاهش می‌دهد. در واقع، PCA زیرفضایی را می‌یابد که بیشترین واریانس داده‌ها را حفظ می‌کند و این فضا با بردارهای ویژه غالب ماتریس کوواریانس داده‌ها تعریف می‌شود.

۴. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)

یک روش خوشه‌بندی که داده‌ها را به‌صورت سلسله‌مراتبی و درخت‌مانند (دندروگرام) گروه‌بندی می‌کند. برخلاف K-Means که تعداد خوشه‌ها را از قبل باید مشخص کنیم، در این روش ساختار درختی به ما اجازه می‌دهد تا در سطوح مختلف، خوشه‌ها را ببینیم و بعداً تصمیم بگیریم چند دسته نهایی داشته باشیم.

دو رویکرد اصلی:

• Bottom-Up (Agglomerative): از هر نقطه به‌عنوان یک خوشه مجزا شروع می‌شود و خوشه‌ها به‌تدریج ادغام می‌شوند.
• Top-Down (Divisive): از یک خوشه کلی آغاز می‌شود و به‌مرور تقسیم می‌شود.

در بسیاری از پروژه‌های تحلیل داده، به‌ویژه زمانی که می‌خواهیم ساختار طبیعی گروه‌های موجود در داده را بدون هیچ پیش‌فرضی درباره تعداد خوشه‌ها کشف کنیم، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی یک انتخاب ایده‌آل است. این الگوریتم در تحلیل رفتار کاربران وب‌سایت، گروه‌بندی ژن‌ها در مطالعات بیولوژیکی، و دسته‌بندی مقالات علمی یا صفحات وب کاربرد فراوان دارد. همچنین به دلیل ساختار درخت‌مانندش، در پروژه‌هایی که نیاز به نمایش روابط سلسله‌مراتبی بین داده‌ها داریم، بسیار مناسب است.

۵. قوانین انجمنی (Association Rules)

وشی برای کشف الگوها، روابط یا هم‌زمانی بین آیتم‌ها در داده‌ها. معمولاً در مجموعه‌های بزرگ، مثل سبد خرید فروشگاه‌ها، برای پیدا کردن اینکه “چه چیزهایی معمولاً با هم خریداری می‌شوند؟” استفاده می‌شود.

الگوی معروف:
اگر کسی نان و کره بخرد، احتمالا مربا هم می‌خرد.
(به‌صورت قانون: نان + کره → مربا)

معیارهای اصلی آن عبارتند از:

• Support: چند درصد کل معاملات شامل این ترکیب هستند؟
• Confidence: اگر کسی نان و کره خرید، با چه احتمالی مربا هم خریده؟
• Lift: آیا این رابطه قوی‌تر از حالت تصادفی است یا نه؟

این الگوریتم بیشتر در حوزه‌هایی به کار می‌رود که الگوهای هم‌زمان یا روابط بین آیتم‌ها مهم هستند. یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای آن، در تحلیل سبد خرید فروشگاه‌هاست؛ جایی که هدف این است بفهمیم مشتریانی که کالایی را می‌خرند، بیشتر تمایل دارند چه کالای دیگری را هم بخرند. این الگوریتم به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا پیشنهادهای خرید هدفمند ارائه دهند، ترکیب‌های محصول را برای فروش‌های متقاطع شناسایی کنند و حتی تصمیم‌های بهتری برای چیدمان قفسه‌ها بگیرند. همچنین در سیستم‌های پیشنهاددهنده آنلاین، مثل سایت‌های خرید یا پلتفرم‌های استریم، بسیار مؤثر است.

۶. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

فرایند شناسایی داده‌هایی که با الگوهای غالب در مجموعه داده تفاوت دارند. این نقاط داده‌ای معمولاً نادر، غیرعادی و در بسیاری موارد مهم‌اند، چون ممکنه نشان‌دهنده مشکل، تقلب یا اتفاق غیرمنتظره‌ای باشند.

روش‌های رایج آن شامل موارد زیر است:

• مبتنی بر فاصله (Distance-based)
• خوشه‌بندی (شناسایی نقاط دورافتاده از خوشه‌ها)
• مدل‌های آماری (توزیع‌های نرمال یا دیگر توزیع‌ها)
• مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مانند Isolation Forest، Autoencoder

تشخیص ناهنجاری یکی از حیاتی‌ترین کاربردها در حوزه‌هایی است که پایداری، امنیت یا سلامت سیستم‌ها اهمیت بالایی دارد. برای مثال، در سیستم‌های بانکی برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک یا تقلبی استفاده می‌شود. در صنعت، می‌تواند عیب‌یابی خودکار تجهیزات را ممکن کند، پیش از آنکه خرابی بزرگ‌تری رخ دهد. در حوزه بهداشت و درمان، برای تشخیص علائم غیرعادی در داده‌های مربوط به علائم حیاتی بیماران به کار می‌رود. همچنین در حوزه امنیت سایبری، به‌عنوان ابزاری برای کشف نفوذ و فعالیت‌های غیرمعمول در شبکه‌های رایانه‌ای بسیار کاربرد دارد.

اصطلاحات کلیدی در یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت خروجی یا برچسب‌های مشخصی ندارد، اما همین ویژگی آن را به یک چالش جذاب و در عین حال پیچیده تبدیل می‌کند. در این نوع یادگیری، مدل‌ها باید بدون راهنمایی مستقیم بتوانند ساختارها، الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را کشف کنند. برای درک بهتر این فرآیند، آشنایی با مجموعه‌ای از مفاهیم و اصطلاحات کلیدی ضروری است. در ادامه، این اصطلاحات را معرفی می‌کنیم.

• Clustering (خوشه‌بندی): این اصطلاح به فرایند گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌های آن‌ها و بدون داشتن برچسب مشخص گفته می‌شود.
• Association (قوانین انجمنی): کشف روابط یا الگوهایی بین متغیرهای مختلف در داده‌ها است. این روش در تحلیل سبد خرید و توصیه‌گرها کاربرد زیادی دارد.
• Dimensionality Reduction (کاهش ابعاد): این اصطلاح به‌معنای کاهش تعداد ویژگی‌های داده‌ها با حفظ اطلاعات ضروری است.
• Centroid (مرکز خوشه): این اصطلاح به نقطه‌ مرکزی یک خوشه در الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means گفته می‌شود. همچنین Centroid نشان‌دهنده موقعیت میانگین اعضای آن خوشه است.
• Distance Metrics (معیارهای فاصله): روش‌هایی برای اندازه‌گیری میزان شباهت یا تفاوت بین داده‌ها است. فاصله اقلیدسی (Euclidean) و فاصله منهتن (Manhattan) رایج‌ترین آن‌ها به شمار می‌آیند.
• Anomaly Detection (تشخیص ناهنجاری): شناسایی داده‌هایی که با الگوی کلی داده‌های دیگر تفاوت دارند. کاربرد آن در شناسایی تقلب، تشخیص حملات و پایش سیستم‌ها بسیار بالا است.
• Hierarchical Clustering (خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی): مدلی که خوشه‌ها را به صورت سلسله‌مراتب ایجاد می‌کند. (معمولا در قالب درخت یا دندروگرام)
• Silhouette Score (امتیاز سیلوئت): معیاری برای سنجش کیفیت خوشه‌بندی است. این امتیاز نشان می‌دهد که هر داده تا چه حد در خوشه‌ درست قرار گرفته است.
• Feature Extraction (استخراج ویژگی): این اصطلاح به‌معنای فرآیند یافتن یا تولید ویژگی‌های مفید از داده‌های خام برای تحلیل بهتر است.

الگوریتم یادگیری ماشین نیمه‌نظارتی

در یادگیری ماشین نظارت‌شده، مدل برای آموزش به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده نیاز دارد. این داده‌ها مشخص می‌کنند که خروجی صحیح برای هر ورودی چیست، اما در بسیاری از مواقع، تهیه چنین داده‌هایی هزینه‌بر، زمان‌گیر و در برخی حوزه‌ها حتی غیرممکن است.

الگوریتم‌های نیمه‌نظارتی برای حل این مشکل طراحی شده‌اند. در این روش، ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار (تعداد محدود) و داده‌های بدون برچسب (تعداد زیاد) برای آموزش استفاده می‌شود. هدف این است که مدل از داده‌های برچسب‌دار برای یادگیری اولیه استفاده کند و سپس از داده‌های بدون برچسب برای بهبود درک الگوهای پنهان بهره ببرد.

این الگوریتم‌ها در صنایعی مانند پزشکی، امنیت، تحلیل متن یا بینایی ماشین بسیار کاربرد دارند، جایی که داده‌های بدون برچسب فراوان‌اند، اما برچسب‌گذاری آن‌ها دشوار است. یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند دقت مدل را افزایش دهد و در عین حال هزینه‌های آماده‌سازی داده را کاهش دهد.

الگوریتم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های مهم در یادگیری ماشین است که برای حل مسائل تصمیم‌گیری متوالی کاربرد دارد. در این روش، برخلاف یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، به داده‌های از پیش برچسب‌گذاری‌شده نیازی نیست.

در یادگیری تقویتی، یک عامل (Agent) با محیط (Environment) در تعامل است. عامل با انجام یک سری اقدامات (Actions)، شرایط محیط را تغییر می‌دهد و در ازای هر اقدام، پاداش (Reward) یا بازخوردی از محیط دریافت می‌کند. هدف عامل، یادگیری سیاستی (Policy) بهینه است که بر اساس آن بتواند در هر وضعیت، بهترین تصمیم را برای بیشینه‌سازی پاداش در بلندمدت بگیرد.

فرایند یادگیری در این روش بر اساس آزمون و خطا انجام می‌شود. عامل با تکرار تعاملات خود با محیط و دریافت بازخورد از نتایج، به تدریج رفتار خود را اصلاح می‌کند و به سمت تصمیم‌گیری‌های بهتر هدایت می‌شود.

یادگیری تقویتی در بسیاری از حوزه‌ها از جمله رباتیک، بازی‌های رایانه‌ای، سیستم‌های پیشنهاددهنده و کنترل خودکار کاربرد گسترده‌ای دارد.

نکات مهم برای انتخاب بهترین الگوریتم یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بسته به نوع داده، هدف تحلیل و شرایط مسئله، عملکرد و کاربردهای متفاوتی دارند. در واقع، انتخاب درست الگوریتم به نیاز دقیق شما، ساختار داده و انتظاری که از مدل دارید، بستگی دارد. در این بخش، نگاهی کلی به مهم‌ترین الگوریتم‌ها و کاربردهای رایج آن‌ها خواهیم داشت، تا بتوانید بهترین الگوریتم را بر اساس نیاز خود انتخاب کنید.

اگر هدف شما پیش‌بینی مقادیر عددی است، مانند پیش‌بینی فروش، قیمت یا درآمد، الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون خطی یا درخت تصمیم گزینه‌های عالی محسوب می‌شوند. این مدل‌ها به خوبی می‌توانند رابطه بین متغیرهای مستقل و خروجی عددی را مدل‌سازی کنند.

اگر با داده‌هایی با تعداد متغیرهای زیاد سروکار دارید و می‌خواهید آن‌ها را به شکل ساده‌تری تحلیل کنید، استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) به شما کمک می‌کند تا ابعاد داده را کاهش دهید، بدون اینکه اطلاعات اصلی از بین برود.

در شرایطی که قصد دارید داده‌ها را بدون برچسب به دسته‌های مشخص تقسیم کنید و این دسته‌بندی باید دارای ساختار سلسله‌مراتبی باشد، الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی انتخاب مناسبی خواهد بود. این روش به‌ویژه در تحلیل‌های اکتشافی کاربرد فراوان دارد.

به این نکته دقت کنید که همیشه شرایط به این سادگی نیست. گاهی شرایطی به صورتی است که شما مجبور می‌شوید بیش از چند روش را امتحان کنید یا ترکیبی از الگوریتم‌ها را به کار ببرید. در برخی مسائل نیز هیچ‌کدام از الگوریتم‌های رایج به‌تنهایی پاسخ‌گوی نیاز نیستند.

استفاده از علم یادگیری ماشین برای زندگی آسان و راحت!

nر سال ۲۰۲۵، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نقش کلیدی‌تری در صنایع مختلف ایفا می‌کنند. این الگوریتم‌ها در سه دسته کلی یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی قرار می‌گیرند و هر کدام بسته به نوع داده و هدف تحلیل کاربرد خاص خود را دارند. از رگرسیون خطی و درخت تصمیم گرفته تا شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی، هر الگوریتم مزایا و محدودیت‌هایی دارد. انتخاب صحیح الگوریتم می‌تواند دقت، سرعت و بهره‌وری سیستم‌های هوش مصنوعی را به‌طور چشمگیری افزایش دهد. یادگیری نیمه‌نظارتی نیز راه‌حلی مؤثر برای بهره‌برداری از داده‌های بدون برچسب ارائه می‌دهد.

منابع

www.blogs.sas.com | www.ibm.com |‌ www.linkedin.com | www.herovired.com