ریاضیات پشت یادگیری ماشین

رگرسیون در یادگیری ماشینی شامل درک رابطه بین متغیرها یا ویژگی های مستقل و یک متغیر یا نتیجه وابسته است. هدف اصلی رگرسیون پیش‌بینی نتایج مستمر بر اساس رابطه برقرار شده بین متغیرها است.

یادگیری ماشینی روش استخراج بینش و پیش بینی از داده ها را متحول کرده است. در میان تکنیک های مختلف به کار رفته در این زمینه، رگرسیون به عنوان یک رویکرد اساسی مطرح است.

مدل‌های رگرسیون نقشی حیاتی در تحلیل‌های پیش‌بینی دارند و ما را قادر می‌سازند روندها را پیش‌بینی کنیم و نتایج را با دقت قابل‌توجهی پیش‌بینی کنیم. با استفاده از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده، این مدل‌ها الگوهای اساسی و ارتباط بین ویژگی‌های ورودی و نتیجه مورد نظر را یاد می‌گیرند. این دانش مدل‌ها را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های آگاهانه‌ای برای داده‌های جدید و دیده نشده انجام دهند و دنیایی از امکانات را در حوزه‌های مختلف مانند مالی، مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی و موارد دیگر باز کند.

رگرسیون در یادگیری ماشین چیست؟

رگرسیون، یک روش آماری، نقش مهمی در درک رابطه بین متغیرها یا ویژگی‌های مستقل و یک متغیر یا پیامد وابسته دارد. هنگامی که این رابطه برآورد شد، پیش بینی نتایج ممکن می شود. در حوزه یادگیری ماشین، رگرسیون یک زمینه مهم مطالعه را تشکیل می دهد و یک جزء اساسی از مدل های پیش بینی را تشکیل می دهد.

با استفاده از رگرسیون به عنوان یک رویکرد، می توان نتایج مستمر را پیش بینی کرد، که بینش های ارزشمندی را برای پیش بینی و پیش بینی نتیجه از داده ها ارائه می دهد.

رگرسیون در یادگیری ماشینی معمولاً شامل ترسیم یک خط بهترین تناسب از طریق نقاط داده است، با هدف به حداقل رساندن فاصله بین هر نقطه و خط برای رسیدن به تناسب بهینه. این تکنیک تخمین دقیق روابط بین متغیرها را امکان پذیر می کند، پیش بینی های دقیق و تصمیم گیری آگاهانه را تسهیل می کند.

در ارتباط با طبقه بندی، رگرسیون یکی از کاربردهای اصلی یادگیری ماشین نظارت شده را نشان می دهد. در حالی که طبقه بندی شامل طبقه بندی اشیا بر اساس ویژگی های آموخته شده است، رگرسیون بر پیش بینی نتایج مستمر تمرکز می کند. هم طبقه‌بندی و هم رگرسیون، مشکلات مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده هستند که به داده‌های آموزشی ورودی و خروجی برچسب‌گذاری شده تکیه می‌کنند. برچسب گذاری دقیق بسیار مهم است زیرا به مدل اجازه می دهد تا رابطه بین ویژگی ها و نتایج را درک کند.

تحلیل رگرسیون به طور گسترده برای درک رابطه بین متغیرهای مستقل مختلف و یک متغیر یا پیامد وابسته استفاده می شود. مدل های آموزش دیده با تکنیک های رگرسیون برای پیش بینی و پیش بینی روندها و نتایج به کار گرفته می شوند. این مدل‌ها دانش رابطه بین داده‌های ورودی و خروجی را از طریق داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده به دست می‌آورند، و آنها را قادر می‌سازد تا روندهای آینده را پیش‌بینی کنند، نتایج حاصل از داده‌های دیده نشده را پیش‌بینی کنند، یا شکاف‌ها را در داده‌های تاریخی پر کنند.

در یادگیری ماشینی تحت نظارت باید دقت شود تا اطمینان حاصل شود که داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده نماینده جمعیت کلی است. اگر داده‌های آموزشی فاقد بازنمایی باشند، مدل پیش‌بینی‌کننده ممکن است برای داده‌هایی که به‌طور دقیق داده‌های جدید و دیده نشده را منعکس نمی‌کنند، بیش از حد مناسب شود و منجر به پیش‌بینی‌های نادرست در هنگام استقرار شود. با توجه به ماهیت تحلیل رگرسیون، انتخاب ویژگی های مناسب برای اطمینان از مدل سازی دقیق بسیار مهم است.

انواع رگرسیون در یادگیری ماشینی

انواع مختلفی از رگرسیون در یادگیری ماشینی وجود دارد که می توان از آن استفاده کرد. این الگوریتم ها از نظر تعداد متغیرهای مستقلی که در نظر می گیرند و انواع داده هایی که پردازش می کنند متفاوت هستند. علاوه بر این، انواع مختلف مدل‌های رگرسیون یادگیری ماشین، روابط متمایزی را بین متغیرهای مستقل و وابسته فرض می‌کنند. برای مثال، تکنیک‌های رگرسیون خطی، یک رابطه خطی را فرض می‌کنند و ممکن است برای مجموعه‌های داده با روابط غیرخطی مناسب نباشند.

در اینجا چند نوع متداول رگرسیون در یادگیری ماشین آورده شده است:

• رگرسیون خطی ساده: این تکنیک شامل ترسیم یک خط مستقیم در بین نقاط داده برای به حداقل رساندن خطا بین خط و داده است. این یکی از ساده‌ترین اشکال رگرسیون در یادگیری ماشین است، با فرض یک رابطه خطی بین متغیر وابسته و یک متغیر مستقل. رگرسیون خطی ساده ممکن است به دلیل تکیه بر خط مستقیم بهترین تناسب با نقاط پرت روبرو شود.
• رگرسیون خطی چندگانه: رگرسیون خطی چندگانه زمانی استفاده می شود که چندین متغیر مستقل در آن دخالت داشته باشند. رگرسیون چند جمله ای نمونه ای از تکنیک رگرسیون خطی چندگانه است. در مقایسه با رگرسیون خطی ساده هنگامی که چندین متغیر مستقل در نظر گرفته می شود، برازش بهتری ارائه می دهد. خط حاصل، اگر در دو بعد ترسیم شود، برای جا دادن نقاط داده منحنی خواهد بود.
• رگرسیون لجستیک: از رگرسیون لجستیک زمانی استفاده می شود که متغیر وابسته می تواند یکی از دو مقدار مانند درست یا نادرست، موفقیت یا شکست را داشته باشد. امکان پیش بینی احتمال وقوع متغیر وابسته را فراهم می کند. مدل های رگرسیون لجستیک به مقادیر خروجی باینری نیاز دارند و از یک منحنی سیگموئید برای ترسیم رابطه بین متغیر وابسته و متغیرهای مستقل استفاده می کنند.

این نوع تکنیک‌های رگرسیون ابزارهای ارزشمندی را برای تحلیل روابط بین متغیرها و پیش‌بینی در کاربردهای مختلف یادگیری ماشین فراهم می‌کنند.

تعامل رگرسیون در یادگیری ماشین

رگرسیون در یادگیری ماشین در درجه اول برای تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود و امکان پیش بینی روندها و پیش بینی نتایج را فراهم می کند. با آموزش مدل های رگرسیون برای درک رابطه بین متغیرهای مستقل و یک پیامد، می توان عوامل مختلفی را که به یک نتیجه مطلوب کمک می کنند، شناسایی و تحلیل کرد. این مدل‌ها برنامه‌های کاربردی را در تنظیمات متنوع پیدا می‌کنند و می‌توانند به روش‌های مختلفی مورد استفاده قرار گیرند.

یکی از کاربردهای کلیدی رگرسیون در مدل‌های یادگیری ماشین، پیش‌بینی نتایج بر اساس داده‌های جدید و دیده نشده است. با آموزش مدلی بر روی داده های برچسب دار که رابطه بین ویژگی های داده و متغیر وابسته را نشان می دهد، مدل می تواند پیش بینی های دقیقی برای سناریوهای آینده انجام دهد. به عنوان مثال، سازمان ها می توانند از یادگیری ماشینی رگرسیون برای پیش بینی فروش ماه آینده با در نظر گرفتن عوامل مختلف استفاده کنند. در زمینه پزشکی، مدل‌های رگرسیون می‌توانند روند سلامتی را در جمعیت عمومی در یک دوره مشخص پیش‌بینی کنند.

مدل‌های رگرسیون با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی نظارت شده، که معمولاً در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون به کار می‌روند، آموزش داده می‌شوند. در طبقه‌بندی، مدل‌ها برای دسته‌بندی اشیا بر اساس ویژگی‌هایشان، مانند تشخیص چهره یا شناسایی ایمیل‌های هرزنامه، آموزش داده می‌شوند. از سوی دیگر، رگرسیون بر پیش‌بینی نتایج مستمر مانند تغییرات حقوق، قیمت مسکن یا خرده‌فروشی تمرکز دارد. قدرت روابط بین ویژگی های داده و متغیر خروجی از طریق داده های آموزشی برچسب گذاری شده بدست می آید.

تجزیه و تحلیل رگرسیون به شناسایی الگوها و روابط در یک مجموعه داده کمک می کند و امکان استفاده از این بینش ها را برای داده های جدید و نادیده می دهد. در نتیجه، رگرسیون نقشی حیاتی در برنامه‌های کاربردی مرتبط با مالی ایفا می‌کند، جایی که مدل‌ها برای درک روابط بین ویژگی‌های مختلف و نتایج مطلوب آموزش داده می‌شوند. این امر پیش بینی عملکرد پرتفوی، هزینه سهام و روند بازار را تسهیل می کند. با این حال، مهم است که توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین را در نظر بگیریم، زیرا آنها بر فرآیند تصمیم‌گیری سازمان تأثیر می‌گذارند و درک منطق پشت پیش‌بینی‌ها بسیار مهم می‌شود.

رگرسیون در مدل‌های یادگیری ماشینی در کاربردهای مختلف کاربرد رایج دارد، از جمله:

پیش بینی نتایج مستمر: مدل های رگرسیون برای پیش بینی نتایج مستمر مانند قیمت مسکن، قیمت سهام یا فروش استفاده می شود. این مدل‌ها داده‌های تاریخی را تجزیه و تحلیل می‌کنند و روابط بین ویژگی‌های ورودی و نتیجه مورد نظر را یاد می‌گیرند و پیش‌بینی دقیق را ممکن می‌سازند.

پیش بینی موفقیت در فروش خرده فروشی و بازاریابی: مدل های رگرسیون به پیش بینی موفقیت کمپین های خرده فروشی یا بازاریابی آتی کمک می کنند. این مدل ها با تجزیه و تحلیل داده های گذشته و در نظر گرفتن عواملی مانند جمعیت شناسی، هزینه های تبلیغاتی یا روندهای فصلی، به تخصیص موثر منابع و بهینه سازی استراتژی های بازاریابی کمک می کنند.

پیش بینی روند مشتری/کاربر: مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی روند مشتری یا کاربر در پلتفرم‌هایی مانند سرویس‌های جریان یا وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک استفاده می‌شوند. این مدل ها با تجزیه و تحلیل رفتار کاربر، ترجیحات و ویژگی های مختلف، بینش هایی را برای توصیه های شخصی، تبلیغات هدفمند یا استراتژی های حفظ کاربر ارائه می دهند.

ایجاد روابط در مجموعه داده ها: تجزیه و تحلیل رگرسیون برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها و ایجاد روابط بین متغیرها و یک خروجی استفاده می شود. با شناسایی همبستگی ها و درک تأثیر عوامل مختلف، رگرسیون در یادگیری ماشینی به کشف بینش ها و اطلاع رسانی به فرآیندهای تصمیم گیری کمک می کند.

پیش بینی نرخ بهره یا قیمت سهام: مدل های رگرسیونی را می توان برای پیش بینی نرخ بهره یا قیمت سهام با در نظر گرفتن عوامل مختلف به کار برد. این مدل ها داده های تاریخی بازار، شاخص های اقتصادی و سایر متغیرهای مرتبط را برای تخمین روندهای آتی و کمک به تصمیم گیری سرمایه گذاری تجزیه و تحلیل می کنند.

ایجاد تجسم سری های زمانی: مدل های رگرسیون برای ایجاد تجسم سری های زمانی، که در آن داده ها در طول زمان رسم می شوند، استفاده می شود. با برازش یک خط یا منحنی رگرسیون به نقاط داده، این مدل‌ها نمایشی بصری از روندها و الگوها ارائه می‌دهند و به تفسیر و تحلیل داده‌های وابسته به زمان کمک می‌کنند.

اینها تنها چند نمونه از کاربردهای رایج هستند که در آنها رگرسیون در یادگیری ماشین نقش مهمی در پیش‌بینی‌ها، کشف روابط و امکان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده دارد.

رگرسیون در مقابل طبقه بندی در یادگیری ماشین

رگرسیون و طبقه بندی دو وظیفه اصلی در یادگیری ماشینی نظارت شده هستند، اما اهداف متفاوتی دارند:

رگرسیون بر پیش بینی مقادیر عددی پیوسته به عنوان خروجی تمرکز می کند. هدف ایجاد رابطه بین متغیرهای ورودی (که متغیرها یا ویژگی‌های مستقل نیز نامیده می‌شوند) و متغیر هدف پیوسته (همچنین به عنوان متغیر وابسته یا نتیجه شناخته می‌شود) است. مدل‌های رگرسیون از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده یاد می‌گیرند تا این رابطه را تخمین بزنند و برای داده‌های جدید و دیده نشده پیش‌بینی کنند.

نمونه هایی از وظایف رگرسیون شامل پیش بینی قیمت مسکن، قیمت بازار سهام یا پیش بینی دما است.

طبقه بندیاز سوی دیگر، با پیش‌بینی برچسب‌های طبقه‌بندی یا عضویت در کلاس سر و کار دارد. این کار شامل تخصیص نقاط داده ورودی به کلاس ها یا دسته های از پیش تعریف شده بر اساس ویژگی های آنها است. خروجی یک مدل طبقه بندی گسسته است و نشان دهنده برچسب کلاس یا احتمالات کلاس است.

نمونه‌هایی از وظایف طبقه‌بندی شامل تشخیص هرزنامه ایمیل (طبقه‌بندی باینری) یا تشخیص تصویر (طبقه‌بندی چند کلاسه) است. مدل‌های طبقه‌بندی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده یاد می‌گیرند و از الگوریتم‌های مختلف برای پیش‌بینی داده‌های دیده نشده استفاده می‌کنند.

---

ایجاد هوش مصنوعی 101

---

در حالی که هم رگرسیون و هم طبقه‌بندی وظایف یادگیری تحت نظارت هستند و از نظر استفاده از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده شباهت‌های مشترک دارند، از نظر ماهیت خروجی که تولید می‌کنند متفاوت هستند. رگرسیون در یادگیری ماشین مقادیر عددی پیوسته را پیش‌بینی می‌کند، در حالی که طبقه‌بندی نقاط داده را به کلاس‌ها یا دسته‌های مجزا اختصاص می‌دهد.

انتخاب بین رگرسیون و طبقه بندی بستگی به مسئله مورد نظر و ماهیت متغیر هدف دارد. اگر نتیجه مطلوب یک مقدار پیوسته باشد، رگرسیون مناسب است. اگر نتیجه شامل دسته بندی های مجزا یا برچسب های کلاس باشد، طبقه بندی مناسب تر است.

زمینه های کاری که از رگرسیون در یادگیری ماشین استفاده می کنند

رگرسیون در یادگیری ماشین به طور گسترده توسط شرکت ها در صنایع مختلف برای به دست آوردن بینش های ارزشمند، پیش بینی های دقیق و بهینه سازی عملیات خود استفاده می شود. در بخش مالی، بانک‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری برای پیش‌بینی قیمت سهام، پیش‌بینی روند بازار و ارزیابی ریسک مرتبط با پرتفوی سرمایه‌گذاری بر مدل‌های رگرسیونی تکیه می‌کنند. این مدل ها موسسات مالی را قادر می سازند تا تصمیمات آگاهانه گرفته و استراتژی های سرمایه گذاری خود را بهینه کنند.

غول های تجارت الکترونیک پسندیدن آمازون و علی بابا به شدت از رگرسیون در یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار مشتری، شخصی‌سازی توصیه‌ها، بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری و پیش‌بینی تقاضا برای محصولات استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده های مشتریان، این شرکت ها می توانند تجارب خرید شخصی سازی شده را ارائه دهند، رضایت مشتری را بهبود بخشند و فروش را به حداکثر برسانند.

در صنعت بهداشت و درمانرگرسیون توسط سازمان ها برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار، پیش بینی نتایج بیماری، ارزیابی اثربخشی درمان و بهینه سازی تخصیص منابع استفاده می شود. با استفاده از مدل های رگرسیون، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و شرکت های دارویی می توانند مراقبت از بیمار را بهبود بخشند، افراد در معرض خطر را شناسایی کنند و مداخلات هدفمند را توسعه دهند.

زنجیره های خرده فروشی، از جمله WALMART و هدف، از رگرسیون برای پیش بینی فروش، بهینه سازی مدیریت موجودی و درک عواملی که بر رفتار خرید مصرف کننده تأثیر می گذارد، استفاده کنید. این بینش‌ها به خرده‌فروشان امکان می‌دهد تا پیشنهادات محصول، استراتژی‌های قیمت‌گذاری و کمپین‌های بازاریابی خود را بهینه‌سازی کنند تا خواسته‌های مشتری را به طور موثر برآورده کنند.

شرکت های لجستیک و حمل و نقل پسندیدن یو پی اس و فدرال اکسپرس از رگرسیون برای بهینه سازی مسیرهای تحویل، پیش بینی زمان حمل و نقل و بهبود مدیریت زنجیره تامین استفاده کنید. با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و در نظر گرفتن عوامل مختلف، این شرکت ها می توانند کارایی عملیاتی را افزایش دهند، هزینه ها را کاهش دهند و رضایت مشتری را بهبود بخشند.

آژانس های بازاریابی و تبلیغات برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، پیش‌بینی عملکرد کمپین، بهینه‌سازی هزینه‌های بازاریابی و هدف قرار دادن بخش‌های خاص مشتری، بر مدل‌های رگرسیون تکیه کنید. این بینش ها آنها را قادر می سازد تا استراتژی های بازاریابی را تنظیم کنند، اثربخشی کمپین را بهبود بخشند و بازگشت سرمایه را به حداکثر برسانند.

شرکت های بیمه از رگرسیون برای ارزیابی عوامل خطر، تعیین قیمت گذاری حق بیمه، و پیش بینی نتایج ادعا بر اساس داده های تاریخی و ویژگی های مشتری استفاده کنید. با استفاده از مدل‌های رگرسیون، بیمه‌گران می‌توانند ریسک را به‌طور دقیق ارزیابی کنند، تصمیمات پذیره‌نویسی مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند و استراتژی‌های قیمت‌گذاری خود را بهینه کنند.

شرکت های انرژی و تاسیسات از رگرسیون برای پیش‌بینی تقاضای انرژی، بهینه‌سازی تخصیص منابع و پیش‌بینی خرابی تجهیزات استفاده کنید. این بینش‌ها آن‌ها را قادر می‌سازد تا فرآیندهای تولید، توزیع و نگهداری انرژی را به‌طور کارآمد مدیریت کنند و در نتیجه کارایی عملیاتی و صرفه‌جویی در هزینه را بهبود ببخشند.

شرکت های مخابراتی از رگرسیون برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری، پیش بینی ریزش مشتری، بهینه سازی عملکرد شبکه و پیش بینی تقاضا برای خدمات استفاده کنید. این مدل‌ها به شرکت‌های مخابراتی کمک می‌کنند تا حفظ مشتری، بهبود کیفیت خدمات و بهینه‌سازی برنامه‌ریزی زیرساخت شبکه را افزایش دهند.

غول های فناوری دوست دارند گوگل, مایکروسافتو فیس بوک برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو، بهبود سیستم‌های توصیه‌ها و بهبود تجربه کاربر در سراسر پلتفرم‌هایشان، به شدت بر رگرسیون در یادگیری ماشین تکیه می‌کنند. این شرکت ها به طور مداوم داده ها و رفتار کاربران را تجزیه و تحلیل می کنند تا محتوای شخصی و مرتبط را به کاربران خود ارائه دهند.

پسگفتار

رگرسیون در یادگیری ماشین به عنوان یک تکنیک قدرتمند برای درک و پیش‌بینی نتایج مستمر عمل می‌کند. با توانایی برقراری روابط بین متغیرهای مستقل و متغیرهای وابسته، مدل‌های رگرسیون به ابزاری ضروری در زمینه تحلیل پیش‌بینی‌کننده تبدیل شده‌اند.

با استفاده از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده، این مدل‌ها می‌توانند بینش‌های ارزشمند و پیش‌بینی‌های دقیقی را در حوزه‌های مختلف از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی و فروش ارائه دهند.

انواع متنوعی از مدل‌های رگرسیون موجود، مانند رگرسیون خطی ساده، رگرسیون خطی چندگانه و رگرسیون لجستیک، انعطاف‌پذیری را در گرفتن روابط مختلف و بهینه‌سازی دقت پیش‌بینی ارائه می‌دهند.

همانطور که به استفاده از پتانسیل رگرسیون در یادگیری ماشین ادامه می دهیم، تاثیر آن بر تصمیم گیری و پیش بینی بدون شک آینده شیوه های داده محور را شکل خواهد داد.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
• خرید و فروش سهام در شرکت های PRE-IPO با PREIPO®. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/