مفاهیم یادگیری ماشین برای مبتدیان - DATAVERSITY

یادگیری ماشینی (ML)، شاخه ای از هوش مصنوعی (AI)، در سال های اخیر توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده است. ML بر آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده ها، با کمک الگوریتم ها و مدل ها، برای تصمیم گیری یا پیش بینی تمرکز می کند. در این رویکرد آموزشی، ماشین‌ها نیازی به برنامه‌ریزی صریح ندارند. کامپیوترها مانند انسان ها از تجربه یاد می گیرند. هوش مصنوعی با در بر گرفتن تکنیک های مختلف مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتر و روباتیک فراتر از ML است. هدف آن ایجاد ماشین‌های هوشمندی است که می‌توانند رفتار انسان را شبیه‌سازی کنند و وظایف پیچیده را به‌طور مستقل انجام دهند. درک مفاهیم اولیه یادگیری ماشین برای هر کسی که به این زمینه ها علاقه دارد ضروری است، زیرا آنها پتانسیل بسیار زیادی در دگرگون کردن صنایع مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، حمل و نقل و غیره دارند. 

In ML، ماشین ها مجموعه داده های بسیار بزرگی را برای شناسایی الگوها، روندها و روابط درون داده ها تجزیه و تحلیل می کنند. این قابلیت مبتنی بر داده به ماشین ها کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند یا پیش بینی های دقیق انجام دهند. 

نقش داده ها در یادگیری ماشینی

داده ها به عنوان پایه ای عمل می کنند که مدل ها بر اساس آن ساخته می شوند و پیش بینی ها انجام می شود. تکنیک های پیش پردازش مانند تمیز کردن، تبدیل و عادی سازی داده ها مناسب بودن آن را برای تجزیه و تحلیل تضمین می کند. استخراج ویژگی با شناسایی ویژگی‌ها یا ویژگی‌های مرتبط در مجموعه داده که به پیش‌بینی‌های دقیق کمک می‌کند، نقش حیاتی در ML بازی می‌کند. این فرآیند شامل انتخاب یا تبدیل متغیرهایی است که الگوهای اساسی در داده ها را به بهترین شکل نشان می دهند.

مفاهیم پیش پردازش داده ها 

پردازش داده ها نقش اساسی در بهبود دقت و قابلیت اطمینان مدل های ML ایفا می کند. در این مرحله، داده‌های خام با حذف خطاها و ناهماهنگی‌ها پاک می‌شوند و سپس در قالبی مناسب برای تحلیل بیشتر آماده می‌شوند. یکی دیگر از مراحل مهم در پیش پردازش داده ها، مدیریت است ارزش از دست رفته. داده های از دست رفته می تواند سوگیری ایجاد کند و بر دقت مدل تأثیر بگذارد. این مراحل پیش پردازش تضمین می کند که الگوریتم های یادگیری همانطور که انتظار می رود عمل کنند. 

مرحله مهم دیگر مقیاس‌بندی ویژگی است، که در آن متغیرها برای جلوگیری از تسلط بر ویژگی‌های خاص بر دیگران تنظیم می‌شوند، بنابراین نمایش منصفانه ویژگی‌ها در مدل تضمین می‌شود. 

علاوه بر این، متغیرهای طبقه‌بندی اغلب برای سازگاری با الگوریتم‌های ML نیاز به رمزگذاری در نمایش‌های عددی دارند. تکنیک‌هایی مانند رمزگذاری تک داغ یا رمزگذاری برچسب معمولاً برای تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی به مقادیر عددی معنی‌دار استفاده می‌شوند. علاوه بر این، نقاط پرت می توانند عملکرد مدل را مخدوش کنند. از این رو روش‌های تشخیص پرت برای شناسایی و مدیریت مناسب آنها استفاده می‌شود. 

به طور کلی، پیش پردازش دقیق داده ها تضمین می کند که مدل های ML ورودی های تمیز، سازگار و قابل اعتماد را دریافت می کنند. این نه تنها دقت را بهبود می بخشد، بلکه تعمیم بهتری را در هنگام پیش بینی داده های دیده نشده امکان پذیر می کند. 

مفاهیم آموزش داده: یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت

الگوریتم های ML می تواند مدل ها را با دو روش اصلی آموزش دهد: یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت. در یادگیری نظارت شده، مدل از داده های برچسب گذاری شده یاد می گیرد که در آن هر مثال با نتیجه صحیح خود جفت می شود.

از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت روش متکی به "داده های بدون برچسب" است، که در آن فقط ویژگی های ورودی در دسترس هستند. هدف این است که ساختارها یا الگوهای ذاتی در داده ها را بدون هیچ برچسب از پیش تعریف شده ای کشف کنیم. این رویکرد برای کارهایی مانند خوشه بندی نمونه های مشابه با هم یا کاهش ابعاد مفید است. 

صرف نظر از رویکرد انتخاب شده، داده های آموزش نقش اساسی در یادگیری ماشین ایفا می کند. مجموعه داده‌های با کیفیت بالا برای ساخت مدل‌های قوی که قادر به تعمیم نمونه‌های دیده نشده هستند، ضروری هستند. علاوه بر داده های آموزشی، مهندسی ویژگی نیز نقش حیاتی در خطوط لوله ML ایفا می کند. این شامل تبدیل ویژگی های ورودی خام به یک نمایش مناسب تر است که اطلاعات معنی داری را در مورد مشکل در دست به دست می آورد.

مفاهیم الگوریتم ML: مدل سازی پیش بینی، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق 

در حوزه ML، الگوریتم ها ستون فقرات ایجاد سیستم های هوشمندی را تشکیل می دهند که قادر به پیش بینی ها و تصمیم گیری های دقیق هستند. مدل سازی پیش بینی یک مفهوم اساسی در ML است که شامل استفاده از داده های تاریخی برای ساخت مدل هایی برای پیش بینی نتایج آینده است. با تجزیه و تحلیل الگوها و روابط درون داده‌ها، مدل‌های پیش‌بینی ما را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های آگاهانه‌ای در مورد نمونه‌های جدید و نادیده داشته باشیم.     

شبکه های عصبی، کلاس خاصی از الگوریتم ها، ساختار و عملکرد مغز انسان را تقلید می کند. شبکه‌های عصبی متشکل از گره‌های به هم پیوسته یا «نرون‌ها»، عملکرد فوق‌العاده‌ای در تشخیص الگوهای پیچیده و استخراج بینش‌های معنادار از حجم وسیعی از داده‌ها دارند. آنها ثابت کرده اند که در حوزه های مختلف مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم های توصیه بسیار موثر هستند. 

یادگیری عمیق (DL) یک است زیر مجموعه شبکه های عصبی که در سال های اخیر به دلیل عملکرد قابل توجه آن در وظایف چالش برانگیز محبوبیت فوق العاده ای به دست آورده است. این شامل آموزش شبکه‌های عصبی با لایه‌هایی است که به تدریج آشکار می‌شوند (از این رو اصطلاح "عمیق") برای فعال کردن سلسله مراتبی "کسب دانش" از داده‌های خام. این به مدل‌های DL امکان می‌دهد تا به طور خودکار ویژگی‌های پیچیده را بدون مهندسی ویژگی‌های صریح بیاموزند. 

با کاوش در تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، کاوش در عملکرد درونی شبکه‌های عصبی، و درک قدرت رویکردهای DL، مبتدیان می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد اینکه چگونه الگوریتم‌ها راه‌حل‌های ML را هدایت می‌کنند، به دست آورند. 

مفاهیم ارزیابی عملکرد مدل: برازش بیش از حد، عدم تناسب، اعتبارسنجی متقاطع، ماتریس سردرگمی، و منحنی راک 

ارزیابی عملکرد مدل یک گام مهم در فرآیند ML است. این موضوع فرعی چندین مفهوم مهم مرتبط با ارزیابی عملکرد مدل را بررسی خواهد کرد. 

در طول مرحله آموزش، مدل پارامترهای داخلی خود را برای به حداقل رساندن خطاهای بین خروجی های پیش بینی شده و مقادیر هدف واقعی تنظیم می کند. این فرآیند که به «بهینه‌سازی» یا «برازش» معروف است، مدل را قادر می‌سازد تا یادگیری خود را به نمونه‌های دیده نشده تعمیم دهد. بنابراین، ارزیابی عملکرد مدل آموزش‌دیده بر روی داده‌های دیده نشده برای ارزیابی توانایی آن برای پیش‌بینی دقیق در سناریوهای دنیای واقعی، حیاتی است. اینجاست که داده‌های تست وارد عمل می‌شوند. داده‌های آزمایشی به‌عنوان یک مجموعه داده مستقل عمل می‌کند که در طول آموزش مورد استفاده قرار نگرفت، اما حاوی الگوها و توزیع‌های مشابه است.

بیش از حد زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل بیش از حد پیچیده باشد - الگوهای نامربوط را از داده‌های آموزشی دریافت می‌کند. این نوع مدل ها روی داده های جدید عملکرد خوبی ندارند. عدم تناسب دقیقاً برعکس است – زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل برای ثبت الگوهای اساسی در داده‌ها بسیار ساده باشد و منجر به عملکرد ضعیف شود.  

اعتبار سنجی متقابل برای ارزیابی عملکرد یک مدل بر روی داده های دیده نشده استفاده می شود. این شامل تقسیم مجموعه داده به زیرمجموعه های متعدد و سپس آموزش و آزمایش مدل بر روی زیر مجموعه های داده به طور مکرر است.      

معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 بینش هایی را در مورد اینکه چگونه مدل ها به داده های جدید یا دیده نشده تعمیم می دهند، ارائه می دهد. درک این مفاهیم، ​​مبتدیان را قادر می سازد تا مدل های ML خود را به طور موثر ارزیابی کنند و تصمیمات آگاهانه ای در مورد عملکرد خود بگیرند. 

استخراج ویژگی و مهندسی ویژگی: مثال‌های واقعی

یکی از این نمونه ها در NLP است که در آن استخراج ویژگی های مرتبط از داده های متنی بسیار مهم است. به عنوان مثال، در تجزیه و تحلیل احساسات، ویژگی هایی مانند فراوانی کلمات، برچسب های بخشی از گفتار، یا واژگان احساسات را می توان استخراج کرد تا مدلی را برای طبقه بندی متن به عنوان مثبت یا منفی آموزش دهد. 

در کاربردهای بینایی کامپیوتری، استخراج ویژگی برای تشخیص اشیاء و الگوهای درون تصاویر ضروری است. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) اغلب از مدل های از پیش آموزش دیده مانند VGGNet یا ResNet استفاده می کنند. استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر قبل از آموزش در مورد وظایف خاص مانند تشخیص اشیا یا طبقه بندی تصویر. 

نمونه واقعی دیگر را می توان در سیستم های تشخیص تقلب یافت. برای شناسایی موثر تراکنش‌های جعلی، ویژگی‌های مختلفی بر اساس تاریخچه تراکنش‌ها مهندسی می‌شوند، از جمله فراوانی تراکنش، عدم تطابق مکان، الگوهای خرید غیرمعمول و ناهنجاری‌های آدرس IP. 

در کاربردهای مراقبت های بهداشتی، مهندسی ویژگی نقش مهمی ایفا می کند. به عنوان مثال، خطر بیماری قلبی را می توان با استفاده از داده های بیمار مانند سن، فشار خون، سطح کلسترول و عادت های سیگار کشیدن پیش بینی کرد. این متغیرها به دقت انتخاب شده و در ویژگی‌های معنی‌داری مهندسی شده‌اند که دانش پزشکی مربوطه را در بر می‌گیرد.    

سیستم های توصیه و تشخیص ناهنجاری: مثال های واقعی  

در عصر دیجیتال امروزی، سیستم های توصیه به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی روزمره ما تبدیل شده اند. از توصیه‌های شخصی‌شده فیلم در پلتفرم‌های استریم گرفته تا پیشنهادات هدفمند محصول در وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک، این سیستم‌ها نقش مهمی در افزایش تجربه کاربر دارند. با استفاده از الگوریتم‌های ML، سیستم‌های توصیه مقادیر زیادی از داده‌ها را برای پیش‌بینی دقیق ترجیحات کاربر تجزیه و تحلیل می‌کنند. 

یکی از نمونه‌های برجسته سیستم‌های توصیه، فیلتر کردن مشارکتی است که مواردی را بر اساس ترجیحات و رفتارهای کاربران مشابه پیشنهاد می‌کند. این تکنیک شیوه کشف محتوای جدید را متحول کرده است، و حس شخصی‌سازی را در یک دنیای آنلاین فراگیر ایجاد می‌کند. 

یکی دیگر از جنبه های جذاب یادگیری ماشین، الگوریتم های تشخیص ناهنجاری است. این الگوریتم ها در شناسایی انحرافات از الگوها یا رفتارهای مورد انتظار در یک مجموعه داده برتری دارند. از کشف تقلب در تراکنش‌های مالی گرفته تا تشخیص نفوذ شبکه در امنیت سایبری، تشخیص ناهنجاری نقشی حیاتی در محافظت در برابر فعالیت‌های مخرب ایفا می‌کند. 

با به کارگیری تکنیک هایی مانند خوشه بندی، مدل سازی آماری و شبکه های عصبی، الگوریتم های تشخیص ناهنجاری می توانند نقاط پرت و ناهنجاری هایی را شناسایی کنند که ممکن است با روش های سنتی مبتنی بر قانون مورد توجه قرار نگیرند. این قابلیت آنها را به ابزارهای ارزشمندی برای افزایش اقدامات امنیتی در صنایع مختلف تبدیل می کند.

در حوزه یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل سری زمانی نقشی اساسی دارد و ما را قادر می سازد تا بینش های ارزشمندی را از داده هایی که در طول زمان تکامل می یابند استخراج کنیم. این شاخه از آمار بر درک و پیش‌بینی الگوها در داده‌های متوالی تمرکز دارد و آن را به ابزاری ضروری برای کاربردهای مختلف زندگی واقعی تبدیل می‌کند. یکی از زمینه های برجسته که در آن تحلیل سری های زمانی نقش مهمی ایفا می کند، پیش بینی مالی است. 

با تجزیه و تحلیل قیمت های تاریخی سهام یا نرخ ارز، مدل های ML می توانند روندهای آینده را پیش بینی کنند و به سرمایه گذاران در تصمیم گیری آگاهانه کمک کنند. به طور مشابه، در پیش بینی فروش، درک الگوهای فروش گذشته برای پیش بینی تقاضای آینده و بهینه سازی مدیریت موجودی ضروری است. 

یکی دیگر از کاربردهای حیاتی در حوزه علوم محیطی نهفته است. تجزیه و تحلیل سری های زمانی به ما کمک می کند تا با بررسی نوسانات دما، سطوح بارندگی یا حتی شاخص های کیفیت هوا در دوره های طولانی، الگوهای آب و هوا را درک کنیم. با شناسایی روندها و فصلی بودن در این مجموعه داده‌ها، محققان می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی درباره تأثیرات تغییرات آب و هوا انجام دهند و سیاست‌گذاران را بر این اساس راهنمایی کنند. 

علاوه بر این، تجزیه و تحلیل سری های زمانی اهمیت خود را در مراقبت های بهداشتی نیز می یابد. با تجزیه و تحلیل علائم حیاتی بیمار در طول زمان یا مطالعه الگوهای پیشرفت بیماری، متخصصان پزشکی می توانند تشخیص های بهتری داشته باشند و نتایج بیماری را با دقت بیشتری پیش بینی کنند. 

به طور کلی، تجزیه و تحلیل سری های زمانی یک جزء جدایی ناپذیر از برنامه های کاربردی ML در دامنه های مختلف را تشکیل می دهد. 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/