با ماشین لرنینگ، به دنیایی از پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری‌های هوشمند دست پیدا خواهید کرد.

آن چه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• مروری کوتاه بر یادگیری ماشین
• الگوریتم ها و تکنیک های پیش بینی
• چالش های پیش روی الگوریتم های پیش بینی
• کاربردهای الگوریتم های پیش بینی
• نتیجه گیری

معرفی

با پیشرفت و توسعه چشمگیر یادگیری ماشین در دهه های اخیر، راهی تازه برای پیش بینی آینده ایجاد شده است. یادگیری ماشین، با به کارگیری داده های آموزشی با کیفیت و الگوریتم های پیچیده، دستیابی به پیش بینی های دقیق و تصمیم گیری های هوشمند را برای ما ممکن می کند. به کمک تکنیک های یادگیری ماشین، می توان داده های گذشته را تجزیه و تحلیل کرد، الگوها و روابط بین آن ها را با سرعت و دقتی بیشتر از گذشته شناسایی کرد و سپس با کمک آن الگوها، به پیش بینی های بهینه تری از رویدادهای آینده پرداخت. همچنین، ماشین لرنینگ شامل ابزارهایی برای گرفتن تصمیمات آگاهانه تر است. بنابراین، با ماشین لرنینگ به ابزارهایی دست می یابید که به شما در تجزیه و تحلیل دقیق تر داده ها، پیش بینی های بهتر و تصمیم گیری های هوشمندانه تر کمک می کنند.

مروری کوتاه بر یادگیری ماشین

به مطالعه الگوریتم ها و مدل های آماری که توسط ماشین ها و کامپیوترها استفاده می شوند، ماشین لرنینگ می گویند. این مدل ها و الگوریتم ها جایگزین دستورالعمل های صریح در ماشین می شوند. بنابراین، دیگر نیازی به برنامه نویسی های طولانی و پیچیده جهت تعریف وظایف مختلف برای ماشین ها نیست. یادگیری ماشین به عنوان زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود که در آن به کمک الگوریتم ها و آموزش از طریق داده ها، ماشین به پیش بینی و تصمیم گیری می پردازد.

• یادگیری نظارت شده:

یادگیری نظارت شده یک نوع یادگیری ماشین است که در آن، ماشین از داده های برچسب دار برای آموزش استفاده می کند. سیستم سعی می کند با استفاده از مجموعه داده های تست، الگویی بین ورودی و خروجی پیدا کند. سپس به کمک الگو شناخته شده به پیش بینی خروجی برای هر داده ورودی جدیدی می پردازد.

• یادگیری بدون نظارت:

یادگیری بدون نظارت نوع دیگری از یادگیری ماشین است. در این روش یادگیری ماشین از داده های بدون برچسب و ناشناخته برای آموزش استفاده می شود. در یادگیری بدون نظارت، ماشین با بررسی و تحلیل داده های تست، الگوهای پنهان موجود در آن را شناسایی می کند و از آن الگوها برای پیش بینی استفاده می کند.

• یادگیری تقویتی:

هدف یادگیری تقویتی، شناسایی عمل مناسب با محیط است. در یادگیری تقویتی، ماشین با محیط در تعامل قرار می گیرد و در صورت داشتن عملکرد مناسب، سیگنال پاداش دریافت می کند. در نتیجه این آزمون و خطا، ماشین از محیط یاد می گیرد.

 الگوریتم و تکنیک های پیش بینی

سیستم ها، برای پیش بینی از الگوریتم ها و تکنیک های بسیاری کمک می گیرند. این الگوریتم ها و تکنیک ها، تاریخچه داده ها را بررسی می کنند، از آن ها یاد می گیرند و در پیش بینی آینده، از آن ها استفاده می کنند.

• الگوریتم ها:

برای معرفی مهم ترین و پرکاربردترین الگوریتم ها در پیش بینی آینده، بهتر است در ابتدا بدانیم الگوریتم ها چه هستند و چطور به پیش بینی می پردازند. الگوریتم ها، مجموعه ای از دستورالعمل ها هستند که برای حل مسئله و انجام یک عمل دنبال می شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از روش های محاسباتی از داده ها یاد می گیرند. با افزایش تعداد داده ها، این الگوریتم ها عملکرد خود را بهینه تر می کنند. در ادامه، تعدادی از الگوریتم های یادگیری ماشین که برای پیش بینی آینده بسیار مورد استفاده قرار می گیرند را معرفی می کنیم:

• رگرسیون:

رگرسیون یک روش آماری است که برای مدلسازی رابطه موجود بین یک یا چند متغیر مستقل و یک متغیر وابسته استفاده می شود. از الگوریتم هایی که بر اساس این روش آماری کار می کنند، در فرآیندهای پیش بینی استفاده بسیاری می شود. در این الگوریتم ها، ویژگی ها به عنوان متغیرهای مستقل در نظر گرفته می شوند و نتیجه پیش بینی های انجام شده، متغیر وابسته را تعیین می کنند. از مهم ترین الگوریتم های رگرسیون که برای پیش بینی به کار می روند، می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• رگرسیون خطی:

در رگرسیون خطی، رابطه بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته یک رابطه خطی در نظر گرفته می شود. به این معنا که متغیر وابسته مانند ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل می باشد. در این الگوریتم ها، با یافتن رابطه خطی از داده های تست، می توان به پیش بینی نتایج داده های ورودی جدید پرداخت. بنابراین، رگرسیون های خطی ابزار قدرتمندی برای پیش بینی آینده هستند.

• رگرسیون منطقی:

رگرسیون منطقی یا Logistic Regression ، برای پیش بینی احتمال یک نتیجه استفاده می شود. این نتیجه می تواند یک متغیر دو حالته باشد. برای مثال، ممکن است درست یا غلط بودن یک جمله مورد نظر باشد. این رگرسیون در اصل برای پیش بینی یک نتیجه طبقه بندی شده به کار می رود و در آن، ورودی بر اساس ویژگی هایی که دارد در طبقه مناسب خود قرار می گیرد و نام طبقه، به عنوان نتیجه اعلام می شود. بنابراین، این الگوریتم کاربرد گسترده ای در حوزه های مختلف دارد.

• شبکه عصبی:

الگوریتم شبکه عصبی، مجموعه ای از مراحل است که به کمک داده های ورودی، نورون ها را تنظیم می کند تا شبکه بتواند الگوها را شناسایی کند و به انجام عمل خاصی بپردازد. این الگوریتم شامل مراحل زیر می باشد:

• مرحله پیش پردازش: در مرحله ابتدایی، داده های ورودی که در اختیار شبکه عصبی قرار گرفته اند به فرمتی که شبکه بتواند با آن کار کند، ترجمه می شوند.
• فاز فوروارد: داده ها به وسیله لایه های نورونی به جلو حرکت می کنند. هر نورون محاسباتی را بر روی داده اعمال می کند و آن را به نورون بعد از خود، انتقال می دهد. این فرآیند تا رسیدن به خروجی نهایی ادامه پیدا می کند.
• محاسبه خطا: در این مرحله، خروجی تولید شده توسط شبکه با خروجی مورد انتظار مقایسه می شود و درصد خطا محاسبه می گردد.
• پس انتشار خطا: در این مرحله، خطا به عقب بر می گردد و اصلاح می شود.
• به روزرسانی نورون ها: با کمک اطلاعات به دست آمده از محاسبه خطا، تنظیمات نورون ها تغییر می کند.
• تکرار: مراحل بالا تا زمانی که مدل کاملا آموزش ببیند، تکرار می شوند.
• آزمایش و ارزیابی: مدل با استفاده از داده های ورودی جدید، ارزیابی و تست می شود.

• درخت تصمیم گیری:

الگوریتم درخت تصمیم، متعلق به خانواده الگوریتم های یادگیری نظارت شده است. اما برخلاف سایر الگوریتم های نظارت شده، از این الگوریتم برای حل مسائل رگرسیون و طبقه بندی استفاده می شود. هدف این الگوریتم، دست یابی به یک مدل آموزشی است که می تواند با کمک داده های آموزشی، مقدار متغیر هدف را پیش بینی کند. درخت تصمیم گیری، با تقسیم داده ها به گروه های مختلف و بر اساس ویژگی های ورودی، مرحله به مرحله تصمیم می گیرد و در نهایت به پیش بینی می پردازد.

• تکنیک ها:

 در علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین، تکنیک ها به روش ها یا رویکردهای خاصی گفته می شوند که برای دستیابی به هدفی خاص استفاده می گردند. تکنیک ها بخش مهم و جدایی ناپذیر از یادگیری ماشین هستند. چرا که روش های منظم و سازمان یافته ای را  برای حل وظایف محاسباتی مختلف ارائه می دهند. در ادامه به دو مورد از کاربردی ترین تکنیک های یادگیری ماشین برای پیش بینی آینده اشاره می کنیم:

• تحلیل آماری:

در یادگیری ماشین، تکنیک های تحلیل آماری برای ارزیابی و بهینه کردن عملکرد مدل های پیش بینی به کار گرفته می شوند. چرا که در پیش بینی، دقت مدل از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. به کمک تکنیک های تحلیل آماری، خطاها تشخیص داده می شوند و نتیجه پیش بینی به واقعیت نزدیک تر می شود.

• تجزیه و تحلیل سری زمانی:

داده های سری زمانی، نتیجه مشاهداتی است که در مقاطع زمانی متفاوتی اتفاق افتاده اند. از تکنیک های تجزیه و تحلیل سری زمانی برای پیش بینی مقادیر آینده بر اساس داده های مشاهداتی گذشته استفاده می شود. در تجزیه و تحلیل سری زمانی، معمولا از روش های ARMIA و STL برای پیش بینی استفاده می شود.

چالش های پیش روی الگوریتم های پیش بینی

متخصصان با تجزیه و تحلیل داده ها به کمک الگوریتم های پیش بینی و به کارگیری اطلاعات حاصل از آن ها، توانایی پیش بینی دقیق آینده را دارند. اما موانعی بر سر راه پیشرفت و توسعه این الگوریتم ها وجود دارند که چالش ها و محدودیت هایی را ایجاد می کنند. در ادامه، چالش های موجود در به کارگیری این الگوریتم ها، توضیح داده می شود:

• دسترسی و کیفیت داده ها:

الگوریتم های پیش بینی به داده ها متکی هستند. بنابراین، پیشرفته بودن الگوریتم ها برای به کارگیری آن ها به تنهایی کافی نیست. برای استفاده از این الگوریتم ها، لازم است داده های با کیفیت به اندازه مورد نیاز در دسترس باشند. چرا که با داده های ناقص و نادرست، سیستم ها پیش بینی های دور از واقعیتی را ارائه می دهند. در نتیجه، دسترسی به داده های با کیفیت، از چالش های مهم پیش روی الگوریتم های پیش بینی به شمار می آید.

• انتخاب ویژگی:

ویژگی هایی که در آموزش مدل های پیش بینی استفاده می شوند، اهمیت بسیاری دارند. چرا که تمام ویژگی های یک مجموعه داده به یک اندازه دارای اهمیت نیستند و حتی ممکن است بعضی از ویژگی ها برای آموزش مدل ها مضر باشند. در نتیجه، انتخاب نادرست ویژگی می تواند باعث شود ماشین ها پیش بینی های صحیحی ارائه ندهند.

• تناسب بیش از حد:

تناسب بیش از حد، یکی از مسائل آزاردهنده در به کارگیری الگوریتم ها است. هنگامی که الگوریتم پیش بینی بسیار نزدیک به داده های آموزشی باشد، تطبیق و تناسب بیش از حد اتفاق می افتد. این امر سبب می شود تا مدل، پیش بینی هایی را ارائه دهد که تنها برای داده های آموزشی دقیق هستند. در نتیجه، تناسب بیش از حد می تواند منجر به پیش بینی های نادرستی شود.

• تفسیر پذیری:

به توانایی درک چگونگی پیش بینی های یک مدل یادگیری ماشین، تفسیر پذیری می گویند. این مهم است که بفهمیم الگوریتم پیش بینی چطور کار می کند و پیش بینی ها را انجام می دهد. چرا که باعث می شود تا بتوانیم به پیش بینی های مدل اعتماد کنیم و عملکرد آن را بهینه تر کنیم. از چالش هایی که ممکن است در توسعه مدل های پیش بینی به آن ها برخورد کنیم، می توان به تفسیر پذیری سخت الگوریتم های پیچیده اشاره کرد.

به طور کلی، الگوریتم های پیش بینی با وجود محدودیت ها و چالش های موجود، آینده روشنی دارند و می توانند به عنوان ابزارهای قدرتمندی مورد استفاده قرار بگیرد. همچنین، می توان با در نظر گرفتن این چالش ها و برطرف کردن آن ها از الگوریتم های پیش بینی در سازمان ها و کسب و کارها جهت تصمیم گیری هایی بهتر و آگاهانه تر، استفاده کرد.

 کاربردهای الگوریتم های پیش بینی

کاربردهای الگوریتم های پیش بینی، بسیار گسترده و متنوع است. با تجزیه و تحلیل داده های گذشته می توان میزان فروش و درآمد آینده را پیش بینی کرد. تقسیم بندی مشتری از دیگر کاربردهای الگوریتم های پیش بینی است. این کار، به شناسایی گروه مشتریان سود آور کمک می کند. این الگوریتم ها، می توانند زمان خروج مشتری را پیش بینی کنند. این امر به مدیران کسب و کارها کمک می کند تا از ریزش مشتری های خود جلوگیری کنند. همچنین، از تکنیک های تشخیص الگو در شناسایی تراکنش های تقلبی استفاده می شود. این الگوریتم های پیش بینی در مدیریت ریسک هم کاربرد دارند. مدیریت ریسک، حوزه ای است که در آن تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به ارزیابی و مدیریت فعالیت های تجاری و ریسک پذیر کسب و کارها کمک کند. تکنیک های پیش بینی، به رهبران کسب و کارها کمک می کنند تا با تصمیمات آگاهانه تر، عملکرد خود را بهبود بخشند و به بینش های سودمندی دست یابند. استفاده از این تکنیک ها و الگوریتم ها در بازار رقابتی امروز بسیار کارآمد و ضروری است.

نتیجه گیری

استفاده از ماشین لرنینگ این امکان را به ما می دهد تا با به کارگیری داده ها و الگوریتم های پیشرفته، پیش بینی های دقیقی در مورد رویدادهای آینده داشته باشیم. استفاده از الگوریتم ها و داده ها، ما را به سمت تصمیم گیری های بهتر و هوشمندانه تر هدایت می کند. همچنین، تکنیک های یادگیری ماشین با محاسبه خطاها و کاهش آن ها، پیش بینی های ما را به واقعیت نزدیک تر می  کنند. در زندگی مدرن امروزی، پیش بینی رویدادهای آینده بسیار مهم است. بنابراین، برای دستیابی به نتیجه های بهینه و پیش بینی های دقیق، دانستن چالش های این راه و رفع آن ها ضروری است.