جدیدترین تکنیک ها و روش های ماشین لرنینگ

آن چه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• مروری بر یادگیری ماشین
• الگوریتم ها، هسته اصلی یادگیری ماشین
• پیشرفت های اخیر ماشین لرنینگ
• نتیجه گیری

معرفی

در حوزه یادگیری ماشین، رایانه ها مانند انسان ها یاد می گیرند و به تصمیم گیری می پردازند. این حوزه هیجان انگیز، با به کارگیری الگوریتم های گوناگون در رایانه ها می تواند تمام جنبه های زندگی مدرن امروزی را متحول کند و به بهبود کسب و کارها بپردازد. امروزه، شاهد پیشرفت های چشمگیری در یادگیری ماشین هستیم. ابزارهای قدرتمندی به کمک متخصصان ماشین لرنینگ آمده اند. متخصصان، با استفاده از تکنیک های جدید ماشین لرنینگ توانسته اند سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین را توسعه دهند. در این وبلاگ به معرفی جدیدترین تکنیک های یادگیری ماشین خواهیم پرداخت.

مروری بر یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شاخه ای از علوم کامپیوتر است که به سیستم ها این امکان را می دهد تا بدون دخالت مستقیم انسان، آموزش ببیند و توسعه یابند. به کمک یادگیری ماشین، هر سیستمی می تواند از تجربیات و تجزیه و تحلیل داده های تست یاد بگیرد و بدون نیاز به برنامه ریزی مستقیم، خروجی را پیش بینی کند. یادگیری ماشین، دارای سه روش کلی است که در ادامه به اختصار توضیح داده می شوند:

• یادگیری تحت نظارت:

یادگیری تحت نظارت، یکی از اصلی ترین روش های یادگیری ماشین است. در این روش، داده های تست همراه با برچسب ویژگی در اختیار سیستم قرار می گیرد و سیستم با تجزیه و تحلیل آن داده ها، آموزش می بیند و مدلی را برای پیش بینی داده های آینده می سازد تا به کمک آن بتواند به پیش بینی برچسب داده های ورودی بپردازد.

• یادگیری بدون نظارت:

در یادگیری بدون نظارت، هیچ برچسبی در اختیار سیستم قرار نمی گیرد و سیستم با بررسی و سازماندهی داده های تست، الگوهای موجود در آن ها را شناسایی می کند و با توجه به آن ها، مدلی را برای پیش بینی داده های آینده ایجاد می کند.

• یادگیری تقویتی:

در این روش یادگیری، ماشین که به عنوان عامل در نظر گرفته می شود در تعامل با محیط اطراف خود است. این تعامل به صورتی است که اگر عامل عملیات درستی را انجام دهد، سیگنال پاداش دریافت می کند. هدف این است که عامل بتواند بهترین عملکرد را یاد بگیرد و پاداش های خود را به بیشترین مقدار برساند.

الگوریتم ها، هسته اصلی یادگیری ماشین   

با یادگیری ماشین می توان فعالیت های گوناگونی را انجام داد. در هسته یادگیری ماشین، الگوریتم ها وجود دارند. این الگوریتم ها، در ایجاد مدل های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می گیرند و نوآوری های بسیاری را پدید می آورند. به عبارت دیگر، الگوریتم یادگیری ماشین مانند دستورالعملی است که به رایانه ها این امکان را می دهد تا یاد بگیرند و با استفاده از داده ها پیش بینی کنند. با استفاده از الگوریتم ها دیگر نیازی به برنامه نویسی دقیق برای رایانه ها نیست. در ادامه، با تعدادی از محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا می شویم:

• رگرسیون خطی:

رگرسیون خطی یک روش آماری و یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است. این الگوریتم، برای پیدا کردن بهترین رابطه خطی بین متغیرهای ورودی و خروجی مورد استفاده قرار می گیرد. در نتیجه، به کمک آن می توان بهینه ترین خروجی را دریافت کرد. این الگوریتم به درک چگونگی اثرگذاری متغیر ورودی بر متغیر خروجی کمک می کند. بنابراین، این الگوریتم برای پیش بینی مقادیری مانند ارزش مسکن، که در یک محدوده پیوسته قرار می گیرند، بسیار مناسب است. رگرسیون خطی، به دلیل سادگی در بسیاری از پروژه های تحلیل داده و پیش بینی استفاده می شود و الگوی ابتدایی در ایجاد مدل سازی های پیشرفته تر مانند رگرسیون لجستیک است.

• رگرسیون لجستیک:

رگرسیون لجستیک، یک روش آماری و الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای طبقه بندی باینری استفاده می شود. از این الگوریتم برای تعیین طبقه یا کلاس متغیر ورودی استفاده می شود. رگرسیون   لجستیک، احتمال وقوع یکی از دو حالت وابسته به هم را پیش بینی می کند. مزیت رگرسیون لجستیک، تفسیر نتایج به صورت احتمالاتی است و از آن در تشخیص چهره استفاده می شود.

• درخت تصمیم:

درخت تصمیم یک الگوریتم یادگیری نظارت شده ماشین است که برای پیش بینی و طبقه بندی استفاده می شود. این الگوریتم، بر اساس ساختار درختی، به تقسیم بندی داده ها بر اساس ویژگی های مختلف آن ها می پردازد و به صورت مرحله به مرحله برای پیش بینی دقیق تر تصمیم بگیرد. مزیت اصلی درخت تصمیم، قابل فهم بودن آن است. این الگوریتم، می تواند روابط غیرخطی و تعاملی را مدل سازی کند و از هر دو نوع داده های کمی و کیفی استفاده کند. دلیل محبوبیت این الگوریتم در یادگیری ماشین این است که می تواند داده های پیچیده را به سادگی مدیریت کند.

• جنگل تصادفی:

الگوریتم جنگل تصادفی بر پایه درخت تصمیم ساخته شده است و مجموعه ای از درختان تصمیم است. در     جنگل تصادفی، هر درخت تصمیم به طور مستقل و توسط زیرمجموعه ای تصادفی از داده ها ساخته می شود. هر درخت تصمیم مستقل از سایر درخت ها نتایج پیش بینی را ارائه می دهد و در نهایت، بیشترین و بهترین نتیجه در میان نتایج را به عنوان پیش بینی نهایی انتخاب می کند. در نتیجه، درخت تصمیم پیش بینی های دقیق تری را ارائه می دهد. از این الگوریتم در تجارت الکترونیک، تشخیص بیماری ها و غیره استفاده می شود.

• KNN:

الگوریتم نزدیکترین همسایه برای طبقه بندی و کارهای مدل سازی پیش بینی استفاده می شود. این الگوریتم یادگیری ماشین، بر اساس شباهت نزدیکترین همسایه ها کار می کند. به این صورت که هر ورودی که دریافت می کند را با تعداد k از نزدیکترین همسایه ها ارزیابی می کند و پرتکرارترین ویژگی ها را در میان همسایگان به ورودی نسبت می دهد. حرف k به تعداد نزدیکترین همسایه ها اشاره دارد. از این الگوریتم برای تشخیص اشیاء، تشخیص چهره و تحلیل داده های متنی استفاده می شود.

• K-means:

این الگوریتم، یک الگوریتم یادگیری نظارت نشده و خوشه بندی است. هدف اصلی این الگوریتم، تقسیم داده ها به صورتی است که داده های شبیه به یکدیگر در یک خوشه قرار می گیرند و از داده های سایر خوشه ها متمایزند. این خوشه ها با یک نقطه مرکزی برای خوشه تعریف می شوند و هر داده جدید به خوشه ای که بهرمرکز خوشه آن نزدیک تر است، تعلق می گیرد. به این فرآیند خوشه بندی می گویند. این الگوریتم، برای داده هایی با حجم زیاد مفید است و می تواند اطلاعاتی درمورد ساختار ذاتی داده ها با گروه بندی داده های مشابه، ارائه دهد. این الگوریتم در تشخیص ناهنجاری ها کاربرد دارد.

• ماشین بردار پشتیبان (SVM):

این الگوریتم، یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است و برای طبقه بندی و کارهای مدل سازی پیش بینی استفاده می شود. SVM، بسیار محبوب و کاربردی است. چرا که با حجم کمی از داده ها هم به خوبی عمل می کند. این الگوریتم، با ایجاد یک مرز، هایپر پلن، بین دسته های مختلف داده ها کار می کند. هدف SVM یافتن بهترین مرز است.

• Apriori :

الگوریتم Apriori، یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت است. از این الگوریتم برای استخراج قوانین ارتباطی در داده ها استفاده می شود. بنابراین، Apriori یکی از الگوریتم های معروف معامله گری در مجموعه داده ها است. این الگوریتم معمولا در تشخیص الگو و پیش بینی مانند احتمال خرید یک محصول پس از کالای دیگر توسط مشتری استفاده می شود. همچنین، تحلیلگران با استفاده از این الگوریتم می توانند اطلاعات مفیدی را از داده های تراکنش به دست بیاورند و سپس پیش بینی هایی را بر اساس الگوهای مشاهده شده انجام دهند.

• گرادیان بوستینگ:

گرادیان بوستینگ، یک الگوریتم یادگیری ماشین است که برای حل مسائل دسته بندی و رگرسیون استفاده می شود. این الگوریتم، برای ساخت یک مدل قوی استفاده می شود. در این روش ابتدا مدل ضعیف ساخته می شود که از آن برای پیش بینی داده ها استفاده می شود. پس از آن با توجه به خطاهای این مدل، مدل به مرور بهبود می یابد. این فرآیند تا زمانی که عملکرد و پیش بینی دقیق و خوبی به دست آید، تکرار می شود. مزیت این الگوریتم، قابلیت تطبیق آن با مسائل گوناگون، قدرت پیش بینی بسیار خوب و مقاومت در برابر داده های دارای نویز است. از الگوریتم های گرادیان بوستینگ در داده کاوی بسیار استفاده می شود.

پیشرفت های اخیر ماشین لرنینگ

در سال های اخیر، یادگیری ماشین پیشرفت های چشمگیری داشته است و سبب توسعه مدل های پیچیده تر با دقتی بیشتر شده است. سال 2023، پر از اتفاقات هیجان انگیز در این حوزه است. در ادامه، به برخی از پیشرفت های سودمند و پر کاربرد این حوزه در سال های اخیر اشاره می کنیم:

• یادگیری ماشین کم کد و بدون کد:

توسعه پلتفرم های یادگیری ماشین کم کد و بدون کد، این امکان را به افراد می دهد تا بدون دانش تخصصی گسترده در یادگیری ماشین و بدون نوشتن کدهای پیچیده و طولانی، مدل های یادگیری ماشین را پیاده سازی کنند. این ابزارهای یادگیری ماشین، با بهره گیری از رابط های کاربری گرافیکی با اجزای پیش ساخته مانند الگوریتم ها، ابزارهای پیش پردازش داده ها و ارزیابی مدل ها در پروژه های ماشین لرنینگ به کمک افراد می آیند. باید توجه داشت که استفاده از این ابزارها دارای محدودیت هایی از جمله امکان سفارشی سازی محدود و مدل هایی با کیفیت پایین تر است.

• مدل های پیچیده تر یادگیری ماشین:

امروزه، مدل های یادگیری ماشین پیچیده تر و پیشرفته تر شده اند. این مدل های پیچیده توانایی استخراج اطلاعات ارزشمندی را از داده ها دارند و می توانند تصمیمات آگاهانه تر و هوشمندانه تری را بگیرند. بنابراین، این مدل ها قادر به انجام وظایف بیشتری هستند.

• یادگیری ماشین کوچک یا تعبیه شده (TinyML):

یادگیری ماشین تعبیه شده، یک فرآیند رو به رشد است که امکانات بسیاری را در اختیار کاربران قرار می دهد. این فرآیند، به اجرای مستقیم الگوریتم های یادگیری ماشین بر روی دستگاه های محاسباتی لبه اشاره دارد. دستگاه های مجاسباتی لبه برای محاسبات، پردازش داده ها و ذخیره سازی آن ها به صورت محلی طراحی شده اند. هدف از این کار، پردازش بی درنگ داده ها و دستیابی به نتایج بهتر و هوشمندانه تر در سیستم های تعبیه شده است.

• شبکه متخاصم مولد (GAN):

GAN نوعی از شبکه های عصبی هستند که از دو شبکه مولد و تشخیص دهنده به طور همزمان برای تولید داده های جدید استفاده می کنند. به این صورت که شبکه مولد داده های جعلی ایجاد می کند و شبکه تشخیص دهنده با بررسی داده ها، داده های واقعی را شناسایی و از داده های جعلی جدا می کند. آموزش همزمان شبکه های مولد و تشخیص دهنده باعث می شود تا سیستم بتواند داده هایی نزدیک به واقعیت تولید کنند. GAN ها در تولید تصاویر، موسیقی و شبیه سازی های دقیق مورد استفاده قرار می گیرند.

• یادگیری ماشین چند حالتی (MML):

MML یک زیرمجموعه جدید در یادگیری ماشین است. این حوزه، به توسعه الگوریتم ها و مدل هایی اشاره دارد که می توانند داده ها و رویدادها را از طریق روش های مختلف و منابع متعدد درک کنند. این امر سبب به دست آوردن اطلاعات جامع و تکمیلی از روش های گوناگون می شود که باعث می شود ماشین ها، درک کامل تری از جهان داشته باشند.

• مدیریت عملیاتی یادگیری ماشین (MLOps):

  MLOps یک فرآیند نوظهور در یادگیری ماشین است که به شیوه ها و تکنیک های مورد استفاده برای مدیریت و عملیاتی کردن مدل های یادگیری ماشین گفته می شود. این روزها، با توسعه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، حجم داده ها افزایش یافته است و نیاز به اتوماسیون بیشتر از همیشه حس می شود.  MLOps با جمع آوری داده ها، نظارت، ساده کردن پیاده سازی و مدیریت سیستم های ML به کسب و کارها کمک می کند.      

نتیجه گیری

یادگیری ماشین یک زمینه سودمند و پرکاربرد در حال پیشرفت است که بدون برنامه نویسی صریح و با استفاده از داده ها، به ماشین ها می آموزد تا به پیش بینی و تصمیم گیری بپردازند. الگوریتم ها در یادگیری ماشین نقش اصلی را ایفا می کنند و قابلیت شناسایی دقیق الگوها و روابط درون داده ها را در سیستم ها ایجاد می کنند. همین امر سبب می شود تا ماشین ها بتوانند وظایف پیچیده تر را با دقت و کارایی بیشتری انجام دهند. این الگوریتم ها، در تمام مراحل جمع آوری داده ها، انتخاب مدل، آموزش، ارزیابی و پیش بینی برای استخراج اطلاعات و بینش های ارزشمند، به متخصصان کمک می کنند. همچنین، با توسعه ماشین لرنینگ، تکنیک ها و ابزارهای سودمندی برای سرعت بخشیدن و ساده تر کردن به کارگیری سیستم های ML ایجاد شده اند که در این وبلاگ به آن ها اشاره شده است.