به نظرتان در هنگام مواجه با طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهتر است از کدام الگوریتم استفاده کرد؟ برای پاسخ به این سوال باید با تمام الگوریتم‌های یادگیری ماشین آشنا شد و از بین آن‌ها با توجه به نوع، کیفیت و حجم پروژه و زمان محاسبات بهترین الگوریتم را انتخاب کرد. در الگوریتم یادگیری ماشینی، سیستم‌های کامپیوتری بدون دخالت انسان و به صورت خودکار مسائل مختلف را بررسی و تجزیه و تحلیل می‌کنند.
در این مقاله از بلاگ آسا قصد داریم در رابطه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین صحبت کنیم و اشاره‌ای به انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین خواهیم داشت. این مقاله برای دانشمندان داده و تحلیلگران بسیار مناسب است. برای آشنایی با بهترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مطالعه این مقاله را در اولویت قرار دهید.
آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛ راهنمایی جامع برای یادگیری ماشین
در این بخش از مقاله سندی را تهیه کرده‌ایم که طبق آن می‌توانید از بین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهترین نوع الگوریتم را با توجه به عملکرد پروژه انتخاب کنید. سندی که در این مقاله طراحی کرده‌ایم، مناسب دانشمندان داده و تحلیلگران مبتدی تا متوسط است و مطالب تا حد امکان به صورت ساده و خلاصه نگارش شده است. الگوریتم‌های جمع‌آوری شده در این مطلب از نظرات چندین دانشمند داده و تحلیلگر حرفه‌ای به دست آمده و موضوعات مختلفی در این سند قرار گرفته است.
نحوه استفاده از سند یادگیری ماشین؛ توجه به نیازهای اساسی
الگوریتم‌های یادگیری ماشین در نحوه عملکرد با یکدیگر متفاوت هستند. در این قسمت بهترین گزینه را می‌توانید از بین الگوریتم‌های عنوان شده، انتخاب کنید.
- اگر به پیش‌بینی عددی نیاز دارید، از درخت تصمیم یا رگرسیون خطی استفاده کنید.
- اگر کاهش ابعاد برایتان مهم است، از تحلیل مولفه اصلی کمک بگیرید.
- در صورت نیاز به سلسله مراتب، از خوشه‌بندی سلسله مراتب استفاده کنید.
در بعضی مواقع به اطلاعاتی بیشتر از یک مورد نیاز داریم و در برخی شرایط نیز هیچ‌کدام از مسیرها طبق شرایط ایده‌ال ما قرار ندارند. تمام مسیرها در این مقاله به عنوان توصیه‌های اصولی در نظر گرفته شده‌اند؛ بنابراین برخی از الگوریتم‌ها شاید برای شما مناسب نباشند. طبق توصیه دانشمندان داده تنها راه مطمئن برای پیدا کردن بهترین الگوریتم، تست تمام الگوریتم‌ها است.
انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛ از الگوریتم‌های نظارت شده تا نظارت نشده
الگوریتم‌های یادگیری ماشین انواع مختلفی دارند و هرکدام ویژگی‌های منحصر به فردی دارند. به‌عنوان مثال الگوریتم یادگیری نظارت شده و الگوریتم یادگیری نظارت نشده، با یکدیگر متفاوت هستند. در ادامه مقاله این موارد را بررسی می‌کنیم.
الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده
در الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده، الگوریتم از مثال‌های مشخص‌شده پیروی می‌کند. در یادگیری نظارت شده، یک متغیر ورودی دارید، که از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده و یک متغیر خروجی دلخواه تشکیل شده است. از یک الگوریتم برای تجزیه و تحلیل داده‌های آموزشی استفاده می‌کنید تا تابعی را یاد بگیرید و ورودی را به خروجی تبدیل کنید. در الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده به موضوعات زیر باید توجه کرد:
- طبقه‌بندی: هنگامی که از داده‌ها برای پیش‌بینی یک متغیر طبقه‌بندی شده استفاده می‌شود، به آن یادگیری نظارت‌شده هم می‌گویند. به‌عنوان مثال زمانی که برچسب سگ یا گربه به یک تصویر است و اگر دو برچسب وجود داشته باشد؛ به‌عنوان طبقه‌بندی باینری شناخته می‌شود و در شرایطی که بیشتر از ۲ دسته وجود داشته باشد، به آن چند طبقه‌ای گفته می‌شود.
- رگرسیون: در زمان پیش‌بینی مقادیر پیوسته، موضوعات به رگرسیون تبدیل می‌شوند.
- پیش‌بینی: فرایند پیش‌بینی آینده، براساس داده‌های گذشته و حال است. از این قسمت بیشتر برای تجزیه و تحلیل روندها استفاده می‌شود. به‌عنوان مثال ممکن است، فروش سال آینده بر اساس فروش سال جاری و سال‌های گذشته باشد.
الگوریتم یادگیری ماشین نیمه نظارتی
یادگیری ماشین نظارت شده به دلیل برچسب‌گذاری ممکن است گران و زمان‌بر باشد. اگر برچسب‌ها محدود هستند، از نمونه‌های بدون برچسب می‌توانید استفاده کنید. نمونه‌های بدون برچسب برای تقویت یادگیری تحت الگوریتم‌های نیمه نظارتی مناسب هستند.
الگوریتم یادگیری ماشین نظارت نشده
در زمان انجام الگوریتم نظارت نشده، تجزیه و تحلیل با داده‌های بدون برچسب ارائه می‌شود. در این الگوریتم دسته‌بندی مشخصی برای تولید خروجی وجود ندارد و الگوریتم‌های استفاده شده، داده‌ها را به گروه‌های مختلف دسته‌بندی می‌کنند.
یادگیری تقویتی؛ یکی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین است که برای موضوعات تصمیم‌گیری متوالی کاربرد دارد. در این نوع یادگیری ماشینی، برخلاف یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، نیازی به داده‌های از پیش تعیین‌شده نداریم. در یادگیری تقویتی، عامل یادگیری ماشین با یک محیط تعاملاتی انجام می‌دهد و طبق شرایط سیاست‌هایی را اعمال می‌کند. در اصل در یادگیری تقویتی به یک عامل امکان داده می‌شود، تا از تعامل با محیط و از طریق آزمون و خطا یاد بگیرد. در این میان عامل، نظراتی از محیط می‌گیرد و تجربه‌هایی از محیط کسب می‌کند که یادگیری را آسان‌تر خواهد کرد.
نکات مهم برای انتخاب بهترین الگوریتم
در زمان انتخاب بهترین الگوریتم باید به موضوعاتی مانند دقت، زمان آموزش و آسان بودن الگوریتم توجه کرد. بسیاری از کاربران دقت الگوریتم را در اولویت قرار می‌دهند، اما برخی از مبتدیان تمایل دارند روی الگوریتم‌هایی تمرکز داشته باشند که اطلاعات بیشتری از آن‌ها دارند.
گرفتن نتیجه مناسب و درست برای انتخاب الگوریتم بسیار مهم است. در انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین، مبتدیان معمولا الگوریتم‌هایی را انتخاب می‌کنند، که پیاده‌سازی آن آسان باشد. البته دانشمندان داده و تحلیلگران توصیه می‌کنند که الگوریتم ساده‌تر را برای شروع انتخاب کنید و زمانی که با الگوریتم آشنا شدید، از الگوریتم‌های پیچیده‌تر برای تقویت درک خود از داده‌ها کمک بگیرید.
الگوریتم رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک؛ پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین
رگرسیون خطی رویکردی برای مدل‌سازی رابطه بین متغیر با یک متغیر توصیفی است. معمولا برای کشف مدل رابطه خطی بین متغیرها از رگرسیون خطی استفاده می‌شود. در حالت رگرسیون خطی فرض بر این است که تعداد یک یا چندین متغیر توصیفی که مقدارشان مستقل از مابقی متغیرها است، در پیش‌بینی متغیر پاسخ که مقدار آن وابسته به متغیرهای توصیفی و تحت کنترل پژوهشگر نیست، موثر باشد.
هدف کلی از عملیات رگرسیون خطی، شناسایی مدل خطی چنین رابطه‌هایی است. همچنین رگرسیون لجستیک برای تجزیه و تحلیل رابطه بین متغیرها در زمینه‌های پزشکی، روانشناسی و علوم اجتماعی استفاده می‌شود. به عنوان مثال برای بررسی و ایجاد رابطه بین مقدار فعالیت روزانه و ابتلا به بیماری مانند قند از مدل رگرسیون لجستیک می‌توان استفاده کرد.
الگوریتم یادگیری ماشین SVM
الگوریتم SVM برای حالت غیر خطی ایجاد شده است. در الگوریتم SVM از یک تکنیک به نام Kernel Trick استفاده می‌شود. سیستم Kernel Trick برای تبدیل معادلات پیچیده استفاده می‌شود و مرز بهینه بین خروجی‌های مختلف را جستجو می‌کند. از روش ماشین‌برداری پشتیبان یا SVM برای تشخیص الگو یا دسته‌بندی اشیا در کلاس‌های خاص استفاده می‌شود.
به‌عنوان مثال از SVM در کنترل هواپیما بدون خلبان، شبیه‌سازی مسیر، سیستم مسیریابی خودرو و بسیاری از صنایع دیگر استفاده می‌شود. زمانی که تمام متغیرهای وابسته به صورت عددی هستند، رگرسیون لجستیک و SVM اولین تلاش‌ها را برای طبقه‌بندی انجام می‌دهند. این مدل‌ها به راحتی قابلیت پیاده‌سازی دارند و پارامترهای مختلف آن‌ها به خوبی تنظیم می‌شوند.
الگوریتم درختی یا درختان یک مجموعه
درخت تصمیم تکنیکی است که معمولا برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی در علوم مختلف مانند آمار، داده‌کاوی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. برای پیشرفت در این مدل، از شاخه‌ها استفاده می‌شود و مجموعه درختان تصمیم به دلیل سادگی در خوانش، به عنوان یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین شناخته می‌شوند. در این سیستم شبکه‌های عصبی کم عمق به شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند.
شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری نظارت شده بسیار موفق هستند. یادگیری عمیق برای عملیات‌هایی مانند یادگیری بدون نظارت و استخراج کاربرد دارد. شبکه عصبی درخت تصمیم‌گیری از ۳ بخش لایه ورودی، لایه‌های پنهان و لایه خروجی تشکیل شده است. در نمونه‌های آزمایشی لایه ورودی و خروجی تعریف می‌شود. زمانی که لایه‌های خروجی یک متغیر پیوسته است، از شبکه می‌توانید برای انجام رگرسیون استفاده کنید.
الگوریتم K-Means؛ تحلیل خوشه‌بندی تفکیکی
الگوریتم K-Means در دسته‌بندی یادگیری ماشین نظارت نشده قرار می‌گیرد. از این الگوریتم برای حل موضوعات خوشه‌بندی در علم یادگیری ماشین استفاده می‌شود. در الگوریتم K-Means از پایه تکرار استفاده می‌شود که سعی شده مجموعه داده‌ها به قسمت‌های مختلف و متمایز بدون همپوشانی تعریف شود. از عنوان خوشه برای نام زیر گروه‌ها استفاده می‌شود. در این الگوریتم نقاط داده داخل خوشه را تا جای ممکن شبیه به هم طراحی می‌کنند، و خوشه‌ها را متفاوت از هم تشکیل می‌دهند.
الگوریتم‌های PCA، SVD و LDA
معمولا نیازی نیست تعداد زیادی از ویژگی‌ها را مستقیما به الگوریتم یادگیری ماشین وارد کنیم، به دلیل اینکه ممکن است برخی از ویژگی‌ها نامربوط باشند یا ابعاد آن‌ها شاید از تعداد ویژگی‌ها کوچکتر باشد. در روش تجزیه و تحلیل PCA از یک خوشه‌بندی بدون نظارت استفاده می‌شود که فضای داده اصلی را در فضایی با ابعاد پایین‌تر نگاشت می‌کند و در عین حال تا حد امکان اطلاعات را حفظ می‌کند. در اصل PCA زیرفضایی را پیدا می‌کند، که بیشتر واریانس داده‌ها را حفظ می‌کند و با فضای فرعی که توسط بردارهای ویژه غالب ماتریس کوواریانس داده‌ها تعریف می‌شود.
همچنین SVD به PCA مربوط می‌شود. به این معنا که SVD ماتریس داده مرکزی (ویژگی‌ها در مقابل نمونه‌ها) بردارهای منفرد چپ غالب را فراهم می کند که همان زیرفضای یافت شده توسط PCA را تعریف می‌کنند. با این حال، SVD یک تکنیک بهتر است؛ به دلیل اینکه SVD توانایی انجام کارهایی که در PCA وجود ندارد را به خوبی انجام می‌دهد. همچنین از SVD به صورت گسترده به عنوان یک ابزار مدل‌سازی موضوع، معروف به تحلیل معنایی پنهان؛ در پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌شود. در مفهوم LDA یا آنالیز تشخیص خطی نیز روش‌های آماری مورد تجزیه و تحلیل وجود دارد.
استفاده از علم یادگیری ماشین برای زندگی آسان و راحت!
در این مقاله از بلاگ آسا در رابطه با الگوریتم یادگیری ماشین صحبت کردیم و اشاره‌ای برای انتخاب بهترین الگوریتم یادگیری ماشین داشتیم. در حالت کلی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در علم داده استفاده می‌شود و با استفاده از یادگیری ماشین خیلی از مسائل و موضوعات ساده‌تر خواهند شد و به کمک علم زندگی بهتری را می‌توانیم تجربه کنیم.
دانشمندان داده و تحلیلگران علوم کامپیوتر با کمک یادگیری ماشین می‌توانند ابزارهایی هوشمند و دقیق را تولید و طراحی کنند. اگر به حوزه فناوری، هوش مصنوعی، علم داده، توسعه نرم‌افزار و بسیاری از موضوعات مرتبط با حوزه فین‌تک علاقه‌مند هستید، توصیه می‌کنیم سایر مقالات منتشر شده در بلاگ ویستا سامانه آسا را مطالعه کنید.
منبع: blogs.sas.com
دیدگاهتان را بنویسید