4 کاربرد اصلی یادگیری نظارت نشده در ماشین لرنینگ

5/5 - (14 امتیاز)

4 کاربرد اصلی یادگیری نظارت نشده و الگوریتم های آن در ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ از زیر مجموعه های هوش مصنوعی می باشد که در آن هوش مصنوعی با یادگیری روش‌حل مسئله اقدام به حل آن می نماید.

متخصصین امروزه از الگوریتم های متعددی در حوزه ماشین لرنینگ استفاده می نمایند.

همانطور که در مقالات پیشین نیز گفته شد ماشین لرنینگ شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری نظارت نشده، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی می باشد.

ما در این مقاله مطالبی در مورد یادگیری نظارت نشده و کاربرد های آن گردآوری نموده ایم.

یادگیری با استفاده از داده های آموزشی و تجربیات انجام می گیرد و در صورتی که توان نوشتن مستقیم برنامه ای را نداشته باشیم از یادگیری استفاده می نماییم.

آشنایی با یادگیری نظارت شده در ماشین لرنینگ (Supervised learning)

در این نوع یادگیری در ماشین لرنینگ ورودی و خروجی مشخص است و ناظر داده هایی در اختیار یادگیرنده می گذارد و به این صورت ماشین تابعی از ورودی و خروجی را یادگرفته و در داده های برچسب گذاری شده از آن استفاده می نماید.

به عنوان مثال تصور کنید ایمیلی برای شما فرستاده شده است. ایمیل ها ورودی های ماشین بوده و خروجی اسپم و یا غیر اسپم بودن آن ها می باشد . در اسپم داده ها فیلتر می شوند.

به این صورت که ابتدا داده ها به دو گروه اسپم و غیر اسپم تقسیم شده و سپس به ماشین ویژگی های داده های اسپم آموزش داده می شود و سپس از ماشین یادگیرنده آزمون گرفته می شود.

به این صورت به ماشین ورودی مشخصی ارائه می شود و از او خواسته می شود برای ورودی ما خروجی تعیین شده ای مشخص نماید.

آشنایی با یادگیری بدون نظارت در ماشین لرنینگ Unsupervised Learning

در این نوع یادگیری ماشین لرنینگ، نیازی به نظارت بر مدل وجود ندارد. در این نوع یادگیری به مدل اجازه کشف الگو ها و اطلاعات کشف نشده را می دهد. این نوع یادگیری با داده های فاقد برچسب سر و کار دارد.

در یادگیری نظارت نشده بر خلاف یادگیری نظارت شده، داده ها از پیش تعیین نشده می باشد و هدف از این یادگیری ارتباط میان ورودی و خروجی نیست و ملاک، دسته بندی آن می باشد و ماشین در این نوع یادگیری لازم است برای داده ها به دنبال ساختاری مشخص بگردد.

مثال هایی برای یادگیری بدون نظارت

برای مثال یک کودک خردسال‌ سگ خانوادگی اش را می شناسد و ویژگی های آن را شناسایی نموده است.

پس از چند هفته زمانی که سگ جدیدی می بیند با اینکه آن را تا به حال ندیده است اما با شناسایی ویژگی هایی او مانند چشم، طریقه راه رفتن و چهار دست و پا بودن که مانند سگ خانوادگی خود می باشد شناسایی می کند که موجود ناشناخته جدید سگ می باشد. این نوع یادگیری یادگیری بدون نظارت می باشد.

در این نوع یادگیری به شما آموزش داده نمی شود و شما با اطلاعات پیشین خود و از داده هایی که در اختیار دارید می آموزید.

کاربرد های یادگیری بدون نظارت

1.در یادگیری ماشین بدون نظارت تمامی الگو های ناشناخته در داده ها یافت می شود

2.یادگیری بدون نظارت به شما امکان یافتن ویژگی های مفید در دسته بندی را می دهد.

3.یادگیری بدون نظارت در زمان واقعی انجام شده و به این صورت تمامی داده ها در حضور یادگیرنده برچسب گذاری می شود.

4.یافتن داده های فاقد برچسب در رایانه ، از داده های برچسب گذاری شده که نیازمند مداخله دستی می باشد، آسان تر است.

آشنایی با الگوریتم های یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت به کاربران امکان انجام کار های پردازشی پیچیده تری نسبت به یادگیری نظارت شده می دهد.

با این وجود یادگیری بدون نظارت مانند تمامی روش های دیگر یادگیری می تواند غیر قابل پیش بینی باشد.

یادگیری بدون نظارت شامل الگوریتم هایی مانند خوشه بندی، روش پیوستگی، الگوریتم کاهش ابعاد، تشخیص ناهنجاری و شبکه های عصبی می باشد.

آشنایی با روش خوشه بندی در یادگیری بدون نظارت

خوشه بندی یکی از مفاهیم بسیار مهم در یادگیری بدون نظارت می باشد. خوشه بندی با یافتن ساختار و یا الگو هایی در داده های دسته بندی نشده کاربرد دارد.

در الگوریتم خوشه بندی، داده ها پردازش می شوند تا در صورت وجود خوشه و یا گروه در داده ها، آنها را بیابد.

همچنین به شما امکان شناسایی و تغییر تعداد خوشه هایی که لازم است الگوریتم آن را شناسایی کند را نیز می دهد.

همچنین می توانید داده ها را به چند گروه با ویژگی های مشترک تقسیم بندی نمایید.

در واقع خوشه بندی نوعی یادگیری بدون نظارت می باشد که در این روش برای داده ها الگو هایی می یابید که روی آن کار می کنید و ممکن است به صورت شکل، اندازه و .. باشد که در جهت گروه بندی داده ها و یا ایجاد خوشه جدید نیز کاربرد دارند.

آشنایی با روش پیوستگی در یادگیری بدون نظارت

روش پیوستگی به شما امکان ایجاد ارتباط و پیوستگی میان داده ها در پایگاه داده های بزرگ را می دهد.

این روش در یادگیری بدون نظارت جهت کشف روابط میان متغیر ها در پایگاه داده های بزرگ سر و کار دارد.

به عنوان مثال افرادی که خانه جدید می خرند تمایل به خریداری صندلی های جدید دارند و یا افرادی که کالای x را خریداری نموده اند تمایل به خریداری کالا y را دارند.

آشنایی با روش کاهش ابعاد در یادگیری نظارت نشده

در روش کاهش ابعاد، داده ها از یک فضایی با ابعاد بالا‌ به یک فضا با ابعاد کم تبدیل می شوند.

به این صورت که نمایش با ابعاد کم، برخی ویژگی های اصلی داده ها را حفظ کرده و در ایده آل ترین حالت ویژگی های داده به بعد ذاتی آن نزدیک می باشد.

از این مدل جهت کاهش و یا ترکیب متغیر ها استفاده می شود که بر نتیجه حداقل تاثیر را می گذارند.

این روش همراه با روش طبقه بندی و یا رگرسیون کاربرد دارد.

آشنایی با کاربرد الگوریتم های یادگیری بدون نظارت

1.خوشه بندی روشی است که به طور خودکار داده ها را بر اساس شباهت میان آنها گروه بندی می نماید

2.تشخیص ناهنجاری توان کشف نقاط داده های غیر معمول در مجموعه داده های شما را دارد و برای یافتن معاملات جعلی بسیار کاربردی می باشد

3.روش پیوستگی قادر به شناسایی مجموعه مواردی می باشد که در مجموعه داده های شما با یکدیگر وجود دارند.

4.مدل های متغیر پنهان نیز به صورت گسترده قادر به پردازش داده ها می باشد.

آشنایی با معایب یادگیری بدون نظارت

در این نوع یادگیری شما‌ توان به دست آوردن اطلاعات دقیق مربوط به مرتب سازی داده ها را نخواهید داشت و همچنین خروجی به عنوان داده مورد استفاده در یادگیری بدون نظارت از برچسب مشخصی برخوردار نیست.

به دلیل ناشناخته بودن داده های ورودی دقت نتایج نیز پایین است و از قبل برچسب گذاری نشده است . بین کلاس های طیفی و اطلاعاتی تطابقی وجود ندارد.

لازم است کاربر وقت خود را برای تفسیر کلاس هایی بگذارد که از طبقه بندی مشخصی پیروی می کنند.

ممکن است خصوصیات طیفی کلاس ها به مرور دچار تغییر شوند، به این دلیل شما قادر به داشتن اطلاعات همان کلاس در حین انتقال از یک تصویر به تصویر دیگر نخواهید بود.

کلام آخر

در این مقاله به آشنایی با یادگیری نظارت نشده در ماشین لرنینگ پرداخته شد.

یادگیری نظارت نشده در ماشین لرنینگ در حوزه هایی مانند گروه بندی مشتری، تحلیل رفتار مصرف کننده ها و گروه بندی سوابق کارمند ها در ادارات و… کاربردی می باشد.

یادگیری بدون نظارت در ماشین لرنینگ با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون به رشد و توسعه رسیده است و در آینده نزدیک موجب پیشرفت روز افزون هوش مصنوعی خواهد شد.

در صورتی که تمایل به کسب اطلاعات بیشتر در این حوزه و یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارید با وب سایت جامع و آموزشی مگاپایتون با ما همراه باشید.

آموزش پایتون | صفر تا صد

چرا باید برنامه نویس شویم؟!

دانستنی های کاربردی جهت آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون

زبان برنامه نویسی پایتون چه کاربرد و ویژگی هایی دارد؟

چگونه به یک برنامه نویس ماهر تبدیل شویم؟

با یادگیری چه زبانی می توانید به یک برنامه نویس ماهر تحت وب تبدیل شوید؟

آشنایی با معنای اوپن سورس و مزایای آن در برنامه نویسی

زبان برنامه نویسی پایتون در دنیای امروز چه کاربردی دارد؟

یادگیری برنامه نویسی پایتون برای مبتدیان

آموزش چگونگی شروع یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون

شروع یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون : آشنایی با توابع پایتون