یادگیری نظارت شده چیست و چه مزایایی دارد؟

هر آنچیزی که باید درباره یادگیری نظارت شده بدانید

یادگیری نظارت شده، یکی از مفاهیم پر اهمیت دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که کاربرد‌های زیادی را در خود جای داده است. با استفاده از این تکنیک یادگیری، کارشناسان می‌توانند مدل‌های قدرتمندی را توسعه دهند که توانایی انجام پردازش‌های مختلف را در خود جای داده است. در حال حاضر راه‌های متنوعی برای یادگیری طراحی شده و هر کدام از این تکنیک‌ها، یک

سری مزایا و معایب خاص را به همراه خواهند داشت. دانشمندان علوم کامپیوتر همواره الگوریتم‌های متنوعی را برای این روش یادگیری مورد استفاده قرار داده‌اند. 
البته که یادگیری به صورت نظارت شده هم یک سری چالش‌های خاص را به همراه دارد. امروز ما قصد داریم تا پروسه یادگیری در حالت نظارت شده و چالش‌های مهم آن را بررسی کنیم. پس جهت کسب اطلاعات بیشتر در مورد این تکنیک یادگیری با ما همراه شوید.

یادگیری نظارت شده چیست؟

بیایید کارمان را با پاسخ به یک سؤال مهم و کلیدی شروع کنیم، یادگیری نظارت شده چیست و چه کاربردی دارد؟ به صورت کلی، یادگیری در حالت نظارت شده مفهومی مهم به حساب می‌آید که کاربرد‌های زیادی را در خود جای داده است. این مبحث به مدل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا در حضور یک ناظر یا مراقب نسبت به بررسی اطلاعات و یادگیری اقدام نماید.

اگر ما از اطلاعاتی که به درستی علامت‌گذاری شده‌اند برای یادگیری هوش مصنوعی استفاده کنیم، این تکنیک را به کار گرفته‌ایم. شاید این عبارت برای توصیف مدل‌های نظارت شده کمی یادگیری نظارت شده گمراه‌کننده به نظر برسد. پس بیایید یک مثال را در مورد این تکنیک یادگیری بررسی نماییم.

در این روش یادگیری، ما مجموعه‌ای از سؤالات و جواب‌های مختلف را در اختیار مدل هوش مصنوعی خود قرار می‌دهیم. سپس جواب‌های درست را علامت‌گذاری می‌کنیم تا هوش مصنوعی بتواند پاسخ را به درستی تشخیص دهد.

در مرحله بعد ما باید این پروسه را آنقدر ادامه دهیم تا مدل ما بتواند تفاوت‌های موجود میان پاسخ‌های درست و غلط را تشخیص دهد. این تکنیک مربوط به آموزش مدل‌های هوش مصنوعی هم سرعت بالایی دارد و هم دقت مطلوبی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. همین مسأله هم محبوبیتش را تا حد قابل توجهی بالا برده است.

این روش یادگیری چگونه کار می‌کند؟

همچون سایر الگوریتم‌های پر اهمیت یادگیری ماشین، یادگیری با نظارت هم مراحل آموزشی را در خود جای داده است. در پروسه آموزش، ما اطلاعات علامت‌گذاری شده را در اختیار مدل قرار می‌دهیم. اطلاعات ما باید به گونه‌ای طراحی شوند تا مدل بتواند نحوه صحیح اتصال ورودی به خروجی را تشخیص دهد. در مرحله بعد ما مجموعه اطلاعات جدیدی را در اختیار مدل قرار می‌دهیم که علامت‌گذاری شده‌اند اما الگوریتم علامت‌گذاری مشابه سایر تکنیک‌ها نیست. این مسأله به مدل اجازه می‌دهد تا دقت خود را برای بررسی پاسخ‌های درست افزایش دهد.

بیایید یک مثال دیگر را برای این مبحث مورد بررسی قرار دهیم. ما در حال توسعه یک مدل هوش مصنوعی برای تشخیص سگ از گربه هستیم. در این حالت ما چندین عکس از سگ و گربه همراه با علامت‌گذاری‌های درست هستیم تا مدل هوش مصنوعی بتواند به درستی آن‌ها را تشخیص دهد. در این حالت مدل هوش مصنوعی ما قابلیت تشخیص را در خود جای داده است ولی دقت پایینی دارد.

اگر ما روابط موجود میان تصاویر و نام‌گذاری آن‌ها را تغییر دهیم، الگوریتم هم توسعه یافته و اشکالات خود را رفع می‌کند. در نهایت این پروسه مدلی را توسعه می‌دهد که قابلیت تشخیص حیواناتی همچون سگ و گربه را دارد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه کار کردن یادگیری در حالت نظارت شده، شما باید در بهترین دوره‌های آموزشی مربوط به این مبحث شرکت نمایید.

الگوریتم‌های مهم یادگیری با ناظر

یادگیری نظارت شده یک سری الگوریتم‌های خاص را در خود جای داده است. به صورت کلی، دو نوع الگوریتم خاص در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرد: الگوریتم‌های رگرسیون و کلاسی. الگوریتم‌های کلاسی یا Classification روی دسته‌بندی و مرتب کردن اطلاعات تمرکز می‌کنند. آن‌ها بر اساس اطلاعات علامت‌گذاری شده مدل را توسعه خواهند داد. این الگوریتم‌ها می‌توانند برای دسته‌بندی باینری و تصاویر خاصی همچون تصاویر سگ و گربه مورد استفاده قرار گیرند. از جمله دیگر کاربرند‌های این الگوریتم می‌توان به فیلتر کردن‌ایمیل، اسپم و پیام‌های مختلف اشاره نمود.

الگوریتم‌های رگرسیون ولی ساختار متفاوت‌تری دارند. آن‌ها انتظار دارند تا مدل هوش مصنوعی بتوان میان ورودی و خروجی یک رابطه عددی ایجاد نماید. به عنوان مثال زمانی که ما بر اساس موقعیت مکانی یک ملک یا آدرسش نسبت به قیمت‌گذاری آن اقدام می‌نماییم، از مدل‌های رگرسیون استفاده کرده‌ایم. از جمله الگوریتم‌های مهمی که در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌توان به منطق Bayesian، رگرسیون خطی، رگرسیون غیر خطی و رگرسیون درختی اشاره نمود. به خاطر داشته باشید که این الگوریتم‌ها در آینده توسعه یافته و به مباحث پیچیده‌تری تبدیل می‌شوند.

بررسی کاربرد‌های یادگیری با ناظر

همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم به این مسأله مهم و کلیدی اشاره کردیم، یادگیری نظارت شده می‌تواند کاربرد‌های زیادی داشته باشد. تشخیص حیوانات یا رنگ‌ها از روی تصاویر و بررسی مدل‌های مختلف از جمله مهم‌ترین کاربرد‌های این تکنیک به حساب می‌آیند. این تکنیک یادگیری در حوزه هوش مصنوعی مزایای زیادی را به همراه خواهد داشت. به خاطر داشته باشید که مواد مذکور تنها چند مورد از ساده ترین کاربرد‌های الگوریتم یادگیری همراه با یک ناظر را در خود جای داده اند. 

این تکنولوژی اهمیت زیادی داشته و توسط شرکت‌ها و سازمان‌های متنوع مورد استفاده قرار می‌گیرد. نکته مهمی که در این زمینه شما باید آن را مد نظر خود قرار دهید به نحوه پیاده سازی و الگوریتم‌های به کار رفته در این زمینه اشاره دارد. نحوه اجرای الگوریتم‌های مربوطه همواره کیفیت مدل شما را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. استفاده از یک الگوریتم اشتباه برای پروژه، نه تنها سرعت طراحی مدل را کاهش می‌دهد بلکه روی میزان بازدهی آن هم به صورت مستقیم تاثیر گذار است. 

مقایسه یادگیری در حالت نظارت شده و نظارت نشده

البته که یادگیری نظارت نشده و نظارت شده را می‌توان از چند جهت مختلف مورد بررسی قرار داد. در حالت نظارت نشده، الگوریتم‌ها بر علیه اطلاعات استفاده می‌شوند. این در حالی است که در مدل با نظارت الگوریتم‌ها بر اساس اطلاعات علامت‌گذاری شده مورد استفاده قرار می‌گیرند.

روند استفاده از یادگیری در حالت نظارت شده خیلی ساده‌تر از یادگیری بدون ناظر است. دقت مدل نظارت شده بالا بوده و شما می‌توانید از آنالیز آفلاین استفاده نمایید. به خاطر داشته باشید که یادگیری بدون ناظر، آنالیز‌ها به صورت Real Time انجام می‌شوند. در حالت نظارت نشده امکان تست مدل وجود ندارد و در حالت نظارت شده امکان تست مدل‌ها وجود دارد.

مزایا و محدودیت‌های این تکنیک یادگیری

یادگیری نظارت شده، یک سری مزایا و معایب خاص را برای پروژه‌های شما به همراه دارد. از جمله مهم‌ترین مزایای این تکنیک یادگیری می‌توان به سرعت نسبتاً خوب، دقت بالا و عملکرد عالی اشاره نمود. با استفاده از این تکنیک شما می‌توانید مدل‌هایی که بر اساس رگرسیون توسعه یافته‌اند را مورد استفاده قرار دهید یا اینکه تعداد اطلاعات ورودی مدل را آنالیز نمایید. این در حالی است که یادگیری در حالت نظارت شده در اکثر مواقع هزینه بر می‌باشد. در لیست زیر شما می‌توانید مهم‌ترین مزایا و معایب این تکنیک را مشاهده نمایید.

مزایا	معایب
سرعت بالا	هزینه نسبتا زیاد
دقت بالا	نیاز به حضور یک ناظر
پردازش اطلاعات با عناوین مختلف	محدودیت در مدل‌های موجود
داشتن الگوریتم‌های متنوع	این مدل نمی‌تواند ویژگی‌های داده ورودی را به صورت جداگانه بررسی نماید
می‌تواند اطلاعات مختلف را بررسی نماید و خروجی را حدس بزند	این تکنیک نمی‌تواند اطلاعات شناخته نشده را در اختیارتان قرار دهد

یادگیری نیمه نظارت شده

گاهی اوقات یادگیری نظارت نشده و نظارت شده برای رفع نیاز‌های پروژه ما کافی نیستند. اینجا است که استفاده از یادگیری نیمه نظارت شده اهمیت زیادی پیدا می‌کند. زمانی که ما به اطلاعات با کیفیتی دسترسی نداریم و نمی‌توانیم از تکنیک‌های با نظارت استفاده کنیم، تکنیک‌های نیمه نظارت شده همواره نتایج مطلوبی را به همراه خواهند داشت. با استفاده از این تکنیک شما می‌توانید اطلاعاتی را که نسبتاً علامت‌گذاری شده‌اند، مورد بررسی قرار دهید.

خیلی از مشکلات به کار رفته در دنیای واقعی، با استفاده از الگوریتم‌های نیمه نظارت شده حل می‌شوند. به خاطر داشته باشید که در این تکنیک عملیات‌های اصلی و پر اهمیت با استفاده از تکنیک‌های متنوع‌تری طراحی خواهند شد. در این تکنیک، اگر شما بتوانید فقط ۲۵ درصد اطلاعات را علامت‌گذاری کنید، مدلتان توسعه می‌یابد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های خاصی همچون تشخیص چهره از جمله مواردی هستند که از این تکنیک قرار می‌گیرند. از آنجایی که چهره افراد زیادی شبیه به یکدیگر است، استفاده از تکنیک‌های نظارت شده یا نظارت نشده همیشه نتایج مطلوبی را به همراه نخواهد داشت.

چالش‌های مهم دنیای یادگیری با نظارت

البته که یادگیری نظارت شده پروسه‌ای چالش برانگیز به حساب آمده و می‌تواند مشکلات زیادی را سر راه کارشناسان فعال در این زمینه قرار دهند. از نظر تجاری، این تکنیک یادگیری مزایای زیادی را به همراه داشته و می‌تواند پروسه اتوماتیک‌سازی را تحت تأثیر خود قرار دهد. البته که برای نگهداری از چنین مدل‌هایی شما باید یک سری نکات خاص را مد نظر خود قرار دهید. به عنوان مثال، اگر شما هم به طراحی چنین مدل‌هایی علاقه‌مند هستید، لزوماً باید با مباحث دنیای ریاضیات و هوش مصنوعی آشنایی زیادی داشته باشید.

از نظر زمانی هم این مدل‌ها وقتگیر بوده و چالش‌های زیادی را سر راه کاربران قرار می‌دهند. اگر اطلاعات به صورت اشتباه علامت‌گذاری شوند، احتمال اینکه مدل با چالش مواجه شود هم بالا‌تر می‌رود. بر خلاف تکنیک‌های یادگیری در حالت بدون نظارت، این تکنیک توسعه هوش مصنوعی نمی‌تواند به راحتی نسبت به توسعه خود اقدام نماید. در واقعیت شما باید هزینه و وقت زیادی را صرف توسعه چنین مدل‌هایی نمایید. عدم توجه به این مسأله همواره چالش‌های زیادی را سر پروسه توسعه مدل هوش مصنوعی قرار می‌دهد.

کلام آخر

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، یادگیری نظارت شده مفهوم مهمی در دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید. با استفاده از این مفهوم کارشناسان می‌توانند مدل‌هایی را توسعه دهند که هم قدرت عملکردی مطلوبی را از خود به نمایش می‌گذارند و هم می‌توانند پردازش‌های سنگین را به راحتی انجام دهند. البته که تکنیک‌های زیادی را می‌توان برای یادگیری در دنیای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار داد.

یادگیری در حالت نظارت شده فقط یکی از همین تکنیک‌های پر اهمیت به حساب می‌آید. شما همواره باید بر اساس نیاز‌های پروژه خود نسبت به استفاده از یک تکنیک کاربردی و پر اهمیت اقدام نمایید. اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید، لزوماً باید خدمات بهترین تیم‌های مدرس فعال در این زمینه را نیز به کار گیرید.

استفاده از خدمات بهترین مدرسین فعال در حوزه هوش مصنوعی به شما اجازه می‌دهد تا همه مباحث مورد نیاز خود را در بهترین حالت ممکن فرا گیرید. برای شرکت در دوره هوش مصنوعی، شما می‌توانید هم اکنون با کارشناسان واحد پشتیبانی مجموعه درسمن تماس بگیرید. 

سؤالات متداول

یادگیری در چه حالتی بهتر است؟ نظارت شده یا نظارت نشده؟

پاسخ‌های زیادی را می‌توان برای این سؤال مطرح کرد. بسته به نیاز‌های پروژه و شرایطش، تکنیک‌های یادگیری شما هم متغیر خواهد بود. به خاطر داشته باشید که استفاده از یک تکنیک مناسب همواره نتایج مطلوبی را برایتان به همراه خواهد داشت.

چگونه می‌توان بر اساس نیاز‌های پروژه بهترین تکنیک یادگیری در حالت نظارت شده را به کار گرفت؟

پاسخ به این سؤال هم خیلی راحت نیست. به صورت کلی، کارشناسان به نیاز‌های پروژه نگاه کرده و شرایط را مورد بررسی قرار می‌دهند. جامعه آماده و اطلاعاتی که در اختیار شما قرار گرفته است، به صورت مستقیم روند انجام تکنیک یادگیری هوش مصنوعی را متحول می‌کند.

برای ورود به دنیای هوش مصنوعی، کتاب بهتر است یا دوره آموزشی؟

علاقه‌مندان به دنیای هوش مصنوعی هم باید از دوره‌های آموزشی مربوطه استفاده نمایند و هم کتاب‌های متنوعی را به کار گیرند. این دو مفهوم مکمل یکدیگر بوده و عدم توجه به یکی از آن‌ها، چالش‌های گسترده‌ای را سر راه شما قرار می‌دهد.

بهترین دوره هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری چه ویژگی‌هایی دارد؟

بهترین دوره هوش مصنوعی هم کیفیت ساخت مطلوبی دارد و هم توسط مدرسین حرفه‌ای در اختیار شما قرار می‌گیرد. دوره‌های خاصی که توسط تیم‌های مطرحی همچون درسمن طراحی شده‌اند، گزینه مناسبی در این زمینه به حساب می‌آیند.