انواع یادگیری ماشین

سپتامبر 30, 2023
ارسال توسط سعید غریبی

یادگیری ماشین به عنوان یکی از پایه‌های مهم هوش مصنوعی مورد توجه بسیاری از افراد و شرکت‌ها قرار گرفته است. این حوزه به ما امکان می‌دهد که الگوریتم‌هایی بسیار پیچیده ایجاد کنیم این الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند و تصمیم‌های هوش مصنوعی بگیرند. برای درک بهتر این حوزه، ابتدا باید با انواع یادگیری ماشین آشنا شویم. در این مطلب با انواع یادگیری ماشین آشنا خواهیم شد. پیشنهاد می‌کنیم آموزش‌های زیر را در زمینه هوشم مصنوعی نیز مطالعه فرمایید:

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning).

با ما همراه باشید تا دسته‌های بالا را توضیح دهیم.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی یکی از پرچالش‌ترین و هیجان‌انگیزترین زمینه‌های یادگیری ماشین است. در این نوع از یادگیری، ماشین با یک محیط تعامل دارد و اقداماتی انجام می‌دهد تا از محیط پاداش یا جریمه دریافت کند. هدف اصلی در یادگیری تقویتی، بهینه‌سازی عملکرد ماشین در مقابل محیط است.

یکی از مثال‌های معروف از یادگیری تقویتی، بازی‌های رایانه‌ای مثل شطرنج و بازی‌های ویدئویی مثل بازی‌های Atari می‌باشد. در این موارد، ماشین یک عامل است که باید تصمیماتی را انجام دهد تا بهترین پاداش یا امتیاز را کسب کند. به عنوان مثال بازی فوتبال را در نظر بگیرید، یک ربات می‌تواند با اجرای توالی‌هایی از حرکات و اقدامات در محیط، یاد بگیرد که چگونه توپ را به سمت گل ببرد و گل بزند. در اینجا، هر گاه ربات گل بزند پاداش مثبت می‌گیرد و پاداش منفی در صورتی دریافت می‌کند که گل نزند یا به سمت گل درست نزند (به سمت دروازه خودی گل بزند).

یادگیری تقویتی به ما اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد کنیم که بتوانند تصمیمات در شرایط متغیر اتخاذ کنند، از جمله مسائلی که نیازمند تعامل با محیط و تصمیمات دقیق هستند

یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)

Supervised Learning یکی از متداول‌ترین انواع یادگیری ماشین است و وقتی مورد استفاده قرار می‌گیرد که داده‌های ورودی به همراه خروجی متناظر آن‌ها برای ماشین آموزش داده شوند. هدف اصلی در این نوع یادگیری، پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید می‌باشد.

برای مثال، اگر می‌خواهیم یک مدل یادگیری ماشین بسازیم که بتواند ایمیل‌های اسپم را تشخیص دهد، ابتدا باید داده‌هایی که اسپم هستند و یا اسپم نیستند را دسته‌بندی کرده و مدلی را با آن داده‌ها آموزش دهیم. سپس مدل می‌تواند برای ایمیل‌های جدید پیش‌بینی کند که آیا این ایمیل اسپم است یا نه. در اینجا، داده‌های ورودی شامل ویژگی‌هایی مانند متن ایمیل و خروجی متناظر آن شامل برچسب‌های “اسپم” یا “نه اسپم” هستند. در این دسته از یادگیری ماشین انتخاب ورودی و خروجی متناظر آن بسیار حائز اهمیت است.

یادگیری نظارت شده یک ابزار قدرتمند در بسیاری از کاربردهای علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی می‌باشد، از جمله تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی مالی، و بسیاری موارد دیگر.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

Unsupervised Learning در مواردی استفاده می‌شود که داده‌ها بدون برچسب یا نظارت مورد آموزش قرار می‌گیرند. هدف اصلی این نوع یادگیری اکتشاف الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها است. در این نوع از یادگیری، ماشین تلاش می‌کند داده‌ها را به گروه‌هایی تقسیم کند که اعضای هر گروه به هم شبیه‌تر باشند.

یکی از مثال‌های معروف از یادگیری بدون نظارت، خوشه‌بندی داده‌ها است. در اینجا، ماشین سعی می‌کند داده‌ها را به گروه‌هایی تقسیم کند که اعضای هر گروه به لحاظ ویژگی‌ها و مشابهت‌ها با یکدیگر، بهترین شکل ممکن باشند. این دسته می‌تواند در تحلیل داده‌های مشتریان، تشخیص دست‌خط‌ها، تحلیل متن و دیگر کاربردهای مشابه مفید باشد.