یادگیری ماشین بدون نظارت

یادگیری ماشین بدون نظارت، یک تکنیک یادگیری ماشینی است که در برابر آن، کاربران نیاز به نظارت بر مدل ندارند. در عوض به مدل اجازه داده می شود تا به تنهایی برای کشف و الگوها و اطلاعاتی که قبلاً شناسایی نشده بودند، کار کند. این تکنیک عمدتاً با داده های بدون برچسب سر و کار دارد. در ادامه مطالب بیشتری درباره یادگیری ماشین بدون نظارت بیان می کنیم. اگر شما نیز به این موضوع علاقه مند هستید، بهتر است مطالعه ادامه این مطالب را از دست ندهید:

یک نمونه از یادگیری ماشین بدون نظارت

این مبحث را با بیان یک مثال توضیح می دهیم تا درک آن برای شما آسان تر شود. برای مثال یک کودک و سگ خانوادگی را در نظر بگیرید. کودک سگ خانوادگی اش را شناسایی می کند. چند هفته بعد، یک دوست خانوادگی یک سگ جدید را به همراه می آورد و سعی می کند با کودک بازی کند. کودک این سگ را تا به حال ندیده است. اما بسیاری از خصوصیات آن را که مانند سگ خانگی او است، شناسایی می کند و حیوان جدید را به عنوان یک سگ معرفی می‌ کند. این یادگیری بدون نظارت است. جایی که به شما آموزش داده نمی شود، اما از داده ها می آموزید. اگر این یادگیری تحت نظارت بود، دوست خانوادگی به کودک می گفت که این یک سگ است.

دلایل استفاده از یادگیری بدون نظارت در یادگیری ماشین

قطعا استفاده از بدون نظارت دلایلی متعددی دارد که برخی از آن ها عبارتند از:
• یادگیری ماشینی بدون نظارت، انواع الگوهای ناشناخته را در داده ها پیدا می‌ کند.
● روش های بدون نظارت به شما کمک می کنند تا ویژگی هایی را پیدا کنید که می توانند برای دسته بندی مفید باشند.
● این در زمان واقعی انجام می ‌شود؛ بنابراین تمام داده های ورودی در حضور فرا گیران تجزیه، تحلیل و برچسب گذاری می شوند.
● دریافت داده های بدون برچسب از رایانه آسان تر از داده های برچسب دار است. اما نیاز به مداخله دستی دارند.

بیشتر بخوانید: انواع الگوریتم های یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری بدون نظارت

الگوریتم های یادگیری بدون نظارت عبارتند از:

１. الگوریتم خوشه بندی

وقتی صحبت از یادگیری بدون نظارت می شود، خوشه‌ بندی یک مفهوم مهم است. خوشه بندی عمدتا با یافتن یک ساختار یا الگو در مجموعه ای از داده های طبقه بندی نشده، سر و کار دارد. الگوریتم های خوشه بندی یادگیری بدون نظارت داده ‌های شما را پردازش می‌ کنند. اگر خوشه های طبیعی در داده ها وجود داشته باشند، آن ها را پیدا می کنند. همچنین می توانید تعداد خوشه هایی را که الگوریتم های شما باید آن ها را شناسایی کنند، تغییر دهید. در نتیجه این امکان را به شما می‌ دهد، تا دانه بندی این گروه‌ ها را تنظیم کنید. انواع مختلفی از خوشه بندی وجود دارد، که می توانید از آن ها استفاده کنید که عبارتند از:
• اختصاصی
در این روش خوشه بندی داده ها به گونه ای گروه بندی می شوند که یک داده می تواند تنها به یک خوشه تعلق داشته باشد. مانند: k-means
• تجمعی
در این تکنیک خوشه بندی هر داده ای خود یک خوشه است. اتحادهای تکراری بین نزدیک ترین خوشه، تعداد خوشه ها را کاهش می دهد. مانند: خوشه بندی سلسله مراتبی
• احتمالی
این تکنیک از توزیع احتمال برای ایجاد خوشه ها استفاده می کند. مانند: دنبال کردن کلمات کلیدی

２. الگوریتم های کاهش ابعاد ( Dimensionality Reduction )

کاهش ابعاد(Dimensionality Reduction)، تبدیل داده ها از یک فضای با ابعاد بالا به یک فضای کم بعد است، طوری که نمایش با ابعاد پایین، برخی از ویژگی های معنا دار داده‌ های اصلی را حفظ می کند. این مدل را برای کم کردن یا ترکیب متغیرهایی به کار می برند که تاثیر کمی روی نتیجه دارند یا کلا بی تاثیر هستند. از این الگوریتم همراه با الگوریتم طبقه بندی یا رگرسیون استفاده می شود.

３. روش پیوستگی (Association)

قوانین پیوستگی به شما این امکان را می ‌دهند تا در بین داده ها و در پایگاه های داده بزرگ، ارتباط و پیوستگی برقرار نمایید. این روش بدون نظارت در مورد کشف روابط جالب میان متغیرها، در پایگاه‌ های داده بزرگ است. مثلاً افرادی که خانه جدید می خرند به احتمال زیاد مبلمان جدید هم خریداری می ‌کنند و افرادی که کالای x را می خرند، تمایل دارند کالای y را نیز بخرند.

４. قوانین انجمنی

وقتی قوانین انجمنی یک مساله یادگیری محسوب می ‌شوند که هدف کشف کردن قواعدی باشد که بخش بزرگی از داده‌ ها را توصیف می‌ کند. به عنوان مثال «شخصی که کالای الف را خریداری کند، تمایل به خرید کالای ب نیز دارد».

５. شبکه های عصبی

شبکه های عصبی مصنوعی، جزء محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشین هستند. اختراع این شبکه های عصبی به دهه ۱۹۷۰ باز می گردد. اما اخیراً به علت افزایش قدرت محاسباتی، به محبوبیت زیادی دست یافته اند. به همین خاطر اکنون عملاً همه جا مورد استفاده قرار می گیرند. رابط کاربری گوشی هوشمند در همه برنامه های کاربردی مورد استفاده ما از شبکه های عصبی استفاده می کند.
شبکه های عصبی مصنوعی، یکی از انواع الگوریتم های یادگیری ماشین هستند که مطابق مغز انسان مدل سازی شده اند. یعنی به طور دقیق همان گونه که سلول های عصبی ما قادر هستند از داده های گذشته تجربه کسب نمایند.

به همین صورت شبکه عصبی های مصنوعی نیز قادر به یادگیری از داده ها و ارائه پاسخ در قالب پیش بینی ها و طبقه بندی ها هستند. شبکه های عصبی مصنوعی مدل های غیر خطی هستند که رابطه ای پیچیده میان ورودی ها و خروجی ها برای کشف یک الگوی جدید نشان می دهند. کاربرد های مختلفی مانند شناسایی تصویر، شناسایی گفتار، ترجمه ماشینی و همچنین تشخیص پزشکی از شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می کنند.

تکنیک های یادگیری بدون نظارت چه کاربردی دارند؟

کاربرد های تکنیک های یادگیری بدون نظارت عبارتند از:
● خوشه بندی به طور خودکار: مجموعه داده ها را بر اساس شباهت های آن ها، به گروه هایی تقسیم می کند.
● مدل های متغیر پنهان: این مدل به طور گسترده ‌ای برای پیش پردازش داده ها استفاده می شوند. مانند کاهش تعداد ویژگی های یک مجموعه داده، یا تجزیه مجموعه داده به اجزایی متعدد
● انجمن کاوی: این انجمن مجموعه ای از موارد را که اغلب با هم در مجموعه داده شما وجود دارند، شناسایی می کند.

رایج ترین کاربرد های یادگیری ماشین بدون نظارت

برخی از رایج ترین کاربردها برای یادگیری بدون نظارت شامل موارد زیر می شود:
تجزیه و تحلیل اکتشافی: در آن الگوریتم ها برای شناسایی الگوهایی که قبلا ناشناخته بودند، استفاده می شوند و طیف وسیعی از کاربردهای سازمانی را دارند. به عنوان مثال کسب و کار ها می ‌توانند از تحلیل اکتشافی به عنوان نقطه شروعی برای تلاش های بخش بندی مشتریان خود، استفاده کنند.
کاهش ابعاد: در کاهش ابعاد الگوریتم‌ ها، تعداد متغیرها یا ویژگی ها یعنی ابعاد را، در مجموعه داده ها کاهش می دهند تا تمرکز بر ویژگی های مربوطه اهداف مختلف باشد. برخی از کارشناسان، این موضوع را با بیان اینکه کاهش ابعاد، داده های نویز دار را حذف می‌ کنند توضیح می‌دهند. (مهندسین یادگیری ماشین، اغلب از الگوریتم های مبتنی بر مدل متغیر پنهان برای انجام این کار استفاده می کنند.) برای مثال: یک سازمان می تواند از کاهش ابعاد برای خواندن تصاویری که تار هستند، با کاهش پس زمینه استفاده کند.

پیشنهاد ما : دوره آموزش Artificial Intelligence Foundation

اهمیت یادگیری بدون نظارت

● یادگیری بدون نظارت، برای یافتن بینش مفید از داده های مفید است.
● یادگیری بدون نظارت بسیار شبیه به این است که انسان یاد می گیرد با تجربیات خود فکر کند. این موضوع مباعث می شود به هوش مصنوعی واقعی نزدیک تر شود.
● یادگیری بدون نظارت، روی داده های بدون برچسب و دسته ‌بندی نشده کار می کند. این مساله یادگیری بدون نظارت را مهم تر می کند.
● در دنیای واقعی ما همیشه داده های ورودی و خروجی مربوطه نداریم؛ بنابراین برای حل چنین مواردی به یادگیری بدون نظارت نیاز خواهیم داشت.

مقایسه یادگیری ماشین بدون نظارت و یادگیری نظارت شده

یادگیری بدون نظارت در مقایسه با یادگیری نظارت شده برای کارهای پیچیده تراستفاده می شود؛ زیرا در یادگیری بدون نظارت، داده های ورودی برچسب دار نداریم. به طور کلی یادگیری بدون نظارت ترجیح داده می شود؛ زیرا به راحتی می توان داده های بدون برچسب را در مقایسه با داده های برچسب دار دریافت کرد.بیشتر بخوانید:علم داده چیست؟

معایب یادگیری بدون نظارت

اما این تکنیک معایبی نیز دارد که برخی از آن ها عبارتند از:
● کلاس های طیفی همیشه با کلاس های اطلاعاتی مطابقت ندارند.
● شما نمی توانید اطلاعات دقیقی مربوط به مرتب سازی داده ها به دست آورید. همچنین خروجی به عنوان داده های مورد استفاده در یادگیری بدون نظارت، دارای برچسب و شناخته شده نیست.
● کاربر باید وقت خود را برای تفسیر و برچسب گذاری کلاس هایی صرف کند که از آن طبقه بندی، پیروی می کنند.
● دقت کمتر نتایج به دلیل ناشناخته بودن داده های ورودی است. و از قبل افراد آن را برچسب گذاری نکرده اند. این بدان معنی است که دستگاه نیاز دارد خودش این کار را انجام دهد.
● خصوصیات طیفی کلاس ها می توانند با گذشت زمان تغییر کنند و شما نمی توانید هنگام انتقال از یک تصویر به تصویر دیگر همان اطلاعات کلاس را داشته باشید.

کلام آخر

یادگیری نظارت نشده کاربرد زیادی در گروه بندی مشتری، تحلیل رفتار مصرف کننده و گروه بندی سوابق کارمندان دارد. در یادگیری نظارت نشده در زبان برنامه نویسی پایتون نیز از این یادگیری استفاده می شود که با توجه به کاربرد های یادگیری نظارت نشده می توان از آن استفاده کرد. الگوریتم های یادگیری نظارت نشده حوزه گسترده ‌ای دارند و نیاز به مطالعه بیش تری در این زمینه است.