آشنایی با جدیدترین تکنیک ها و الگوریتم های علم داده

آنچه در این وبلاگ خواهید خواند:

• معرفی
• الگوریتم های مهم علم داده
• تکنیک های جدید علم داده
• گام های علم داده به سوی آینده
• نتیجه گیری

معرفی

در دهه های اخیر، علم داده به یکی از مهم ترین حوزه های تکنولوژی تبدیل شده است. با توجه به تغییرات سریع در علم داده، استفاده از جدید ترین الگوریتم ها و تکنیک های علم داده، برای گرفتن تصمیمات بهینه و ارائه پیش بینی های دقیق، بسیار مهم است. بنابراین، متخصصان علم داده، بهتر است جدید ترین روش ها برای مدیریت و تحلیل داده ها را بشناسند و با استفاده از بهترین روش، نتیجه کار خود را بهینه کنند. همچنین علاقمندان یادگیری علم داده بهتر است از پیشرفت های اخیر این حوزه مطلع باشند تا مهارت های لازم را برای به دست آوردن موقعیت های شغلی این حوزه در آینده بشناسند. در این وبلاگ به بررسی مهمترین الگوریتم های علم داده خواهیم پرداخت و جدید ترین تکنیک های این حوزه را معرفی خواهیم کرد. همچنین، به پیش بینی پیشرفت های آینده این حوزه در سال های پیش رو خواهیم پرداخت.

الگوریتم های مهم علم داده

• طبقه بندی:
• درخت تصمیم گیری

درخت های تصمیم گیری ممکن است برای رگرسیون هم به کار برده شوند. درخت های طیقه بندی، در هر گره ویژگی های خاصی را برای تقسیم داده ها به دو یا چند گروه در نظر می گیرند. در قدم بعد بر اساس میانگین ویژگی در نظر گرفته شده در هر دسته از داده ها، آن را به یک دسته خاص نسبت می دهند.

• بیز ساده

در این الگوریتم، ماشین ها برای دسته بندی داده ها از قضیه بیز استفاده می کنند. به این معنا که بر اساس ویژگی های داده احتمال تعلق آن به یک دسته خاص را اندازه گیری می کنند و در صورت بیشینه شدن احتمال، داده را به آن دسته خاص نسبت می دهند. البته، برای به کار بردن این الگوریتم، لازم است از ویژگی های مستقل استفاده شود. البته در دنیای واقعی پیدا کردن ویژگی های مستفل در میان داده ها، دشوار است. بنابراین، عملکرد این الگوریتم در دنیای واقعی، چندان قوی نیست.

• ماشین بردار پشتیبانی( SVM):

این الگوریتم، داده های خطی را به صورت نقطه ای نمایش می دهد و دسته های مختلف داده ها را با استفاده از یک خط مستقیم (هایپرپلن) از هم جدا می کند. به طوری که داده های مشابه به هم، در یک طرف خط قرار می گیرند. این الگوریتم برای دسته بندی داده های غیر خطی از ابعاد فضای بیشتری برای نمایش نقطه ای داده ها استفاده می کند. ماشین بردار پشتیبانی یکی از الگوریتم های قدرتمند و پرکاربرد در یادگیری ماشین است.

• نزدیک ترین همسایگی k

این الگوریتم برای رگرسیون هم به کار می رود. الگوریتم k نزدیک ترین همسایه یک الگوریتم نظارت شده است. این الگوریتم برای طبقه بندی داده جدید، تعداد k همسایه نزدیک آن را در نظر می گیرد و با توجه به این که بیشتر این همسایه ها از کدام دسته هستند، تشخیص می دهد که داده جدید در کدام دسته قرار می گیرد. البته برای استفاده از این الگوریتم جهت دسته بندی، لازم است تعداد داده ها کم باشد و داده های اولیه (آموزشی) به درستی و دقت برچسب گذاری شده باشند.

• رگرسیون منطقی

رگرسیون لجستیک یکی از الگوریتم های طبقه بندی است که داده ها را به دو یا چند گروه طبقه بندی می کند. هدف نهایی این الگوریتم، مشخص کردن تعلق یا عدم تعلق یک نمونه به یک دسته خاص است. از این الگوریتم برای تشخیص اسپم و تشخیص بیماری ها استفاده می شود.

• رگرسیون:
• رگرسیون خطی

رگرسیون خطی، یکی از پرکاربرترین الگوریتم های یادگیری ماشین است. هدف اصلی این الگوریتم، پیش بینی متغیر وابسته با کمک یک یا چند متغیر مستقل است. در این الگوریتم، برای انجام پیش بینی از یک تابع خطی استفاده می شود.

• رگرسیون چند جمله ای

در برخی موارد رگرسیون خطی نمی تواند روابط پیچیده تر را نمایش دهد. در این مواقع ممکن است استفاده از مدل رگرسیون چند جمله ای، کمک کننده باشد. رگرسیون چند جمله ای، مدلی از رگرسیون است که در آن رابطه متغیر وابسته با متغیر های مستقل غیر خطی و از درجه n ام است. این رگرسیون می تواند در پیش بینی میزان شیوع بیماری مورد استفاده قرار گیرد.

• خوشه بندی:
• میانگین k

در این الگوریتم، k نماینده تعداد خوشه هایی است که مایلیم داده ها به آن ها تقسیم شوند. ابتدا مرکز خوشه ها به صورت تصادفی در فضای ویزگی ها مقدار دهی می شوند. سپس فاصله هر داده با مرکز خوشه ها سنجیده می شود و داده در دسته نزدیک ترین مرکز خوشه قرار می گیرد. در این الگوریتم مراکز خوشه با توجه به داده های جدید دسته بندی شده، تغییر می کنند و به روز رسانی می شوند. الگوریتم زمانی به نتیجه می رسد که مراکز خوشه ها تغییرات قابل ملاحظه ای نداشته باشند.

• DBSCAN خوشه بندی بر پایه توزیع چگالی داده ها

DBSCAN یک الگوریتم خوشه بندی است که بر اساس توزیع چگالی در فضای داده ها عمل می کند. در این الگوریتم، یک منطقه پیوسته با چگالی نقطه بالا، توسط مناطق به هم پیوسته با چگالی نقطه پایین از سایر خوشه‌ها جدا می‌شود. بنابراین این الگوریتم، نقاط داده را به چند دسته یا گروه خاص جدا می کند، به طوری که نقاط داده در گروه های مشابه دارای ویژگی های مشابه و نقاط داده در گروه های مختلف دارای ویژگی های متفاوت هستند. در این روش، برخلاف روش میانگینK  نیازی به مشخص کردن تعداد خوشه ها نداریم و برای خوشه بندی داده ها در آن، محاسبه فاصله بین داده ها کافی است.

تکنیک های جدید علم داده

• تشخیص ناهنجاری:

اگر بتوانید الگوی داده های عادی را پیدا کنید، می توانید نقاط داده ای که با الگو مطابقت ندارند را شناسایی کنید. صنایع مختلف از جمله صنایع مالی، مراقبت های بهداشتی، خرده فروشی و غیره برای شناسایی ناهنجاری در داده های خود، از انواع روش های علم داده استفاده می کنند. در نتیجه به کار گیری این روش ها، می توان تقلب ها را شناسایی کرد و بر سیستم های فناوری اطلاعات نظارت کرد. همچنین، برای حذف مقادیر پرت از مجموعه داده ها، جهت تجزیه و تحلیل دقیق تر، می توان از روش های تشخیص ناهنجاری استفاده کرد.

• شخصی سازی:

وب سایت های فروشگاهی با تکیه بر روش های علم داده برای شخصی سازی، محصول مناسب هر فرد را در پیشنهادات خود برای آن شخص قرار می دهند. این اقدامات باعث افزایش میزان فروش می شوند. بنابراین، امروزه بسیار از سازمان ها، به دنبال شخصی سازی تعاملات خود با افراد هستند. دسته بندی داده ها بر اساس ویژگی های مشترک، اولین اقدام لازم برای شخصی سازی است که توسط الگوریتم ها و روش های علم داده انجام می شود.

• تحلیل افزایشی:

تحلیل افزایشی، یکی از روش های علم داده است که در ارزیابی مدل ها به کار می رود. این تحلیل به ما نشان می دهد تا نتایج مدل را با نتیجه یک مدل تصادفی مقایسه کنیم. در نتیجه به کار گیری این روش می توانیم عملکرد مدل را روی دسته های مختلف داده ها، ارزیابی کنیم.

• نظریه بازی:

تئوری بازی ها، روشی بسیار مفید برای گرفتن تصمیمات استراتژیک است. دانشمندان داده می توانند با کمک اصول نظریه بازی، تصمیمات استراتژیک را از داده های خام استخراج کنند. ترکیب نظریه بازی با علم داده می تواند به گرفتن بهترین تصمیمات کمک کند.

گام های علم داده به سوی آینده

• افزایش ذخیره سازی داده ها در فضای ابری:

در دهه های گذشته، سازمان ها داده های خود را در زیر ساخت های ذخیره سازی خود نگهداری و مدیریت می کردند. در نتیجه، سازمان های بزرگ مراکز داده عظیمی داشتند که ممکن بود نگهداری و ایمن سازی آن، دشوار باشد. امروزه با توجه به افزایش حجم داده ها، برای راحتی بیشتر نگهداری آن ها و کاهش هزینه ها، سازمان ها از فضای ابری برای نگهداری داده های خود استفاده می کنند. بنابراین، در سال های اخیر شاهد مهاجرت گستره داده ها به فضای ابری بوده ایم. در ادامه، به پیشرفت های اخیر در زمینه افزایش ذخیره سازی داده ها در فضای ابری می پردازیم:

• Multi-cloud

Multi-cloud به این معنا است که یک سازمان برای خدمات خود از بیش از یک ارائه دهنده خدمات ابری استفاده می کند. از جمله مزایای این کار می توان به افزایش امنیت و انعطاف پذیری اشاره کرد. همچنین در این روش، نگرانی های مربوط به خرابی، حفظ حریم خصوصی و آسیب پذیری در برابر حملات، تا حد زیادی رفع می شوند. در سال های آینده سازمان ها تمایل بیشتری به استفاده از چند فضای ابری خواهند داشت.

• Data Lakes

Data Lakes یا دریاچه های داده، محلی برای جمع آوری انواع گوناگون داده هستند. ذخیره سازی داده ها در Data Lakes بسیار کاربردی تر از ذخیره آن ها در مراکز و پایگاه های قدیمی داده است. چرا که در این روش می توان تمام انواع داده از جمله تصویر، متن، ویدئو و ... را ذخیره کرد. همچنین در این روش ذخیره سازی، تمام داده ها به سرعت قابل دسترسی و مدیریت هستند. امکان ذخیره سازی داده ها در Data Lakes، از جمله پیشرفت های سودمند فضای ابری در سال های اخیر است و توسعه آن در سال های آینده ادامه خواهد داشت.

• ثبت تجربیات مشتری ها با داده:

امروزه ایجاد تجربه دلپذیر و خوشایند برای مشتریان، دارای اهمیت بسیار زیادی در کسب و کارها است. اما چگونه مدیران کسب و کار می توانند در انجام این کار مهم از رقیبان خود سبقت بگیرند؟ داده ها می توانند در این مورد به کسب و کار ها کمک کنند.

ثبت تجربیات مشتری با داده ها، یکی از جدید ترین تکنیک های علم داده است. کسب و کارها می توانند جهت ایجاد تجربه بهتر برای مشتریان، از تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده استفاده کنند. تجزیه و تحلیل داده ها و استفاده از آن ها می تواند به ایجاد نرم افزار و وب سایت کاربر پسند و شخصی سازی شده کمک کند. در نتیجه، خدمات مشتری بهبود می یابد و کسب و کار گسترش پیدا می کند. انتظار می رود در آینده بسیاری از سازمان ها بر روی جمع آوری داده های بیشتر از حوزه های مختلف کسب و کارهای گوناگون تمرکز کنند.

• دیتا مش و دموکراسی سازی داده ها:

مفهوم مش داده، برای اولین بار در سال 2019 پیشنهاد شد. این مفهوم، بیان کننده رویکردی متفاوت و جدید برای جمع آوری، مدیریت، اشتراک گذاری و بازیابی داده ها است که برای ایجاد حداکثر سود در سازمان ها استفاده می شود. مش داده ها یک رویکرد معماری داده است که بر ایجاد یک روش غیر متمرکز برای مدیریت و ذخیره سازی داده ها متمرکز است. به کارگیری این روش باعث افزایش سرعت دسترسی و اشتراک گذاری داده ها می شود. مزیت مهم دیگر این روش، این است که همه اعضای سازمان قابلیت دسترسی به تمام مجموعه داده ها در سراسر سازمان را دارند و برای مشاهده و استفاده از داده ها نیازی به حضور متخصصان داده نیست. این امر باعث افزایش شفافیت، کارآیی و انعطاف در تصمیم گیری می شود. بنابراین، در سال های آینده استفاده بیشتر سازمان ها از رویکرد مش داده قابل پیش بینی است.

• داده های لحظه ای:

داده های لحظه ای، داده هایی هستند که به محض ایجاد شدن و بدون ذخیره سازی در دسترس قرار بگیرند. این داده ها برای گرفتن تصمیمات لحظه ای و فوری به کاربران کمک می کنند و در بازار های رقابتی باعث پیشی گرفتن کاربران از رقیبان می شوند. بنابراین، داده های لحظه ای، با ارزش ترین منابع اطلاعات هستند. در سال های آینده، سازمان ها نیاز بیشتری را نسبت به جمع آوری و تحلیل این داده ها احساس خواهند کرد.

• کاربرد داده ها در توسعه هوش مصنوعی:

استفاده از داده‌ها در توسعه هوش مصنوعی به ارتقاء عملکرد و کارآیی سیستم‌های هوش مصنوعی کمک بسیاری می‌کند. ترکیب داده‌های متنوع و گوناگون از منابع مختلف، این سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا در تصمیم‌گیری ‌های پیچیده، پیش‌بینی رویداد ها و انجام وظایف پردازشی پیشرفته به کار گرفته شوند. امروزه، با توجه به آسانی دستیابی به داده ‌های وسیع و متنوع و تحولات جدیدتر در علم داده، توسعه تکنولوژی ‌های هوش مصنوعی به حوزه ای پویا و پرطرفدار تبدیل شده است. این تلاش ‌ها در پیشرفت هوش مصنوعی نه تنها در زمینه ‌های صنعتی و تجاری، بلکه در علوم، بهبود سطح سرویس ‌ها و بهره ‌وری انسانی نیز تأثیر گذار خواهند بود. در سال های آینده، در نتیجه پیشرفت های علم داده و هوش مصنوعی، زندگی روزمره و صنایع تحولات بزرگی خواهند داشت.

نتیجه گیری

در این وبلاگ، به بررسی و آشنایی با جدیدترین تکنیک ها و الگوریتم های حوزه علم داده پرداختیم. از آن جا که علم داده در حال حاضر یکی از مهم ترین حوزه های علمی محسوب می شود، اطلاع متخصصان این حوزه از تکنیک ها و الگوریتم های به روز، بسیار ضروری است. به طور خلاصه، در این مقاله سعی کردیم خوانندگان را با جدید ترین دستاورد ها و پیشرفت های حوزه علم داده آشنا کنیم. چرا که تحولات و پیشرفت های این حوزه بر صنایع مختلف و زندگی روزمره تاثیر گذاری زیادی دارد.