آموزش جامع درخت تصمیم در یادگیری ماشین
درخت تصمیم در یادگیری ماشین، مبحثی مهم و کلیدی به حساب می‌آید که روند انجام فعالیت‌های مختلف را تحت تاثیر خود قرار می‌دهد. در دنیای هوش مصنوعی، ابزار‌های زیادی مورد استفاده قرار می‌گیرند. هر کدام از این ابزار‌ها، به نحوی خاص روند یادگیری ماشین و طراحی مدل‌های هوش مصنوعی را تحت تاثیر خود قرار خواهند داد. الگوریتم‌های به کار رفته در درخت تصمیم به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا روند انجام پردازش‌های هوش مصنوعی را تحت تاثیر خود قرار دهند. امروز ما قصد داریم تا چیستی و مهم‌ترین کاربردهای درخت تصمیم در دنیای یادگیری ماشین را بررسی کنیم. پس با ما همراه شوید.
درخت تصمیم چیست؟
کارشناسان و دانشمندان فعال در دنیای هوش مصنوعی، همواره الگوریتم‌های مختلفی را برای توسعه مدل‌های خود مورد استفاده قرار می‌دهند. درخت تصمیم یکی از همین الگوریتم‌های پر اهمیت به حساب می‌آید که روند انجام فعالیت‌های مختلف و پردازش‌های منطقی را تا حد قابل توجهی تحت تاثیر خود قرار خواهد داد. جالب است بدانید که استفاده از الگوریتم‌های ویژه‌ای همچون درخت تصمیم به شما اجازه می‌دهد تا طی مدت زمان کوتاهی مدل‌های هوش مصنوعی خود را گسترش دهید.
درخت، عبارتی است که همه ما با آن آشنایی داریم. درخت تصمیم، یک الگوریتم نظارت شده در دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که در طراحی و ایجاد مدل‌های رگرسیون مورد استفاده قرار می‌گیرد. رگرسیون هم تکنیکی است که با استفاده از آن شما می‌توانید نتایج یک جامعه آماری را از قبل پیش‌بینی کنید. درخت‌های تصمیم‌گیری به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا برای دسته‌بندی اطلاعات یا پیش‌بینی خروجی آن‌ها مورد استفاده قرار گیرند. این درخت‌ها شباهت‌های زیادی به یک فلوچارت عادی دارند. آن‌ها با گره آغازین یا ریشه شروع شده و ادامه پیدا می‌نمایند.
ریشه درخت تصمیم در یادگیری ماشین حاوی یک سوال است. پاسخ‌هایی که می‌توان برای آن سوال در نظر گرفت، هر کدام به یک گره یا برگ متصل می‌شوند. برگ‌ها آخرین گره‌های قرار گرفته در یک درخت به حساب می‌آیند. برای اینکه شما بتوانید به درستی از ابزار‌های خاصی همچون درخت‌های تصمیم‌گیری استفاده کنید، آشنایی با تکنیک‌های توسعه یک مدل هوش مصنوعی همچون یادگیری نظارت شده، اهمیت زیادی پیدا می‌کند.
انواع درخت تصمیم در دنیای هوش مصنوعی
حتماً شما هم از خود می‌پرسید که به صورت دقیق، مهم‌ترین نوع درخت تصمیم چیست؟ پاسخ به این سوال خیلی راحت نیست! درخت‌های تصمیم‌گیری دسته‌بندی‌های زیادی داشته و شما می‌توانید بر اساس نیاز‌های خود، یکی از آن‌ها را مورد استفاده قرار دهید. در جدول زیر، چند مورد از متداول‌ترین دسته‌بندی این ابزار و مهم‌ترین کاربرد‌هایشان ذکر شده است. جهت کسب بازدهی مطلوب، شما لزوماً باید با انواع این ابزار آشنایی داشته باشید و بهترین آن را برای پروژه خود به کار گیرید.
| نام درخت | تعریف | ویژگی‌های کلیدی |
| درخت رگرسیون | این مدل از انواع درخت برای پیش بینی اطلاعات مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های به کار رفته در این زمینه، بر اساس یک جامعه آماری نسبت به پیش بینی آینده اقدام می‌نمایند |
|
| درخت طبقه بندی | درخت‌های طبقه بندی معمولا یک پاسخ "بله" یا "نه" را در خود جای داده‌اند. این درخت‌ها کاربردهای زیادی دارند. |
|
مثال برای درخت تصمیم‌گیری
بیایید چند مثال را برای درخت تصمیم در یادگیری ماشین بررسی کنیم. شما اوقات فراغت خود را چگونه می‌گذرانید؟ پس از اتمام یک روز کاری، هر فرد نسبت به انجام فعالیت‌های مختلف می‌پردازد. اگر هوا آفتابی باشد، شما با یکی از دوستان خود به پیک نیک می‌روید یا اینکه به تفریحات خارج از خانه می‌پردازید. حال اگر هوا بارانی باشد، شما در خانه می‌مانید یا اینکه به سینما می‌روید. در این مدل آماری، ما بر اساس وضعیت هوا تصمیم می‌گیریم که در خانه بمانیم یا اینکه به پیک نیک برویم.
بیایید مثال دیگری را در مورد رگرسیون خطی بررسی کنیم. قیمت خانه در یک شهر خاص همچون شیراز دائماً در حال تغییر است. آنالیز رگرسیون به شما اجازه می‌دهد تا قیمت خانه در شهر‌هایی همچون شیراز را به صورت دقیق پیش‌بینی کنید. رگرسیون به شما اجازه می‌دهد تا اطلاعات را در یک گراف قرار دهید. درخت تصمیم به کار رفته در مدل‌های رگرسیون، به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا وضعیت قیمتی را به صورت دقیق پیش‌بینی نمایند.
این درخت چگونه ایجاد می‌شود؟
شاید پروسه ایجاد درخت تصمیم در یادگیری ماشین برای شما هم حاوی ابهام باشد. مراحل مربوط به ایجاد یک درخت تصمیم، پیچیدگی‌های زیادی دارند. همانطور که گفته شد، شما باید یک سوال را مطرح کنید و آن را در ریشه قرار دهید. سپس بر اساس ویژگی‌های مختلف آن سوال و پاسخ‌هایی که می‌توان برای آن در نظر گرفت، شما باید درخت خود را گسترش دهید. شما باید اطلاعات را در گره‌های مختلف تقسیم نمایید تا زمانی که هیچ پاسخ یا سوالی باقی نماید.
به خاطر داشته باشید که این اطلاعات شبیه به یک گراف طراحی شده و می‌توانند روند پیش‌بینی آینده را تحت تاثیر خود قرار دهند. شکل‌گیری یک درخت مخصوص تصمیم‌گیری بر اساس نیاز‌های پروژه شما، می‌تواند متغیر باشد. جهت کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه به شما توصیه می‌شود تا از بهترین دوره آموزش مخصوص درخت‌های تصمیم‌گیری استفاده کنید. با استفاده از چنین دوره ای شما می‌توانید به راحتی سطح اطلاعات خود را افزایش دهید.
ضرورت استفاده از درخت تصمیم
استفاده از درخت تصمیم در یادگیری ماشین، مبحثی پر اهمیت به حساب می‌آید که مزایای زیادی را برای شما به همراه خواهد داشت. همانطور که گفته شد، در دنیای یادگیری ماشین الگوریتم‌های زیادی مورد استفاده قرار می‌گیرند. استفاده از بهترین الگوریتم بر اساس نیاز‌های یک پروژه، همواره نتایج مطلوبی را در اختیار شما قرار می‌دهد. مجموعه آماری که شما در اختیار دارید یکی از مهم‌ترین متغیر‌هایی به حساب می‌آید که روند انجام فعالیت‌ها و پردازش‌های مختلف را تحت تاثیر خود قرار می‌دهد. هنگام ایجاد یک مدل یادگیری ماشین، شما باید به نیاز‌های پروژه و پیچیدگی مجموعه آماری توجه داشته باشید.
آشنایی با این درخت و استفاده از آن برای انسان‌ها راحت می‌باشد. الگوریتم به کار رفته در پشت صحنه این درخت، شباهت‌های زیادی به نحوه تفکر انسان دارد. پس با استفاده از این الگوریتم شما خیلی راحت می‌توانید نسبت به توسعه یک مدل هوش مصنوعی اقدام نمایید. جدا از این مسأله، منطق پشت صحنه این درخت هم پیچیدگی زیادی را در خود جای نداده است. یعنی شما به راحتی می‌توانید آن را فرا گیرید. ساختار درختی و زیبای آن به شما اجازه می‌دهد تا همچون الگوریتم‌های فلوچارتی با این درخت تعامل داشته باشید. پس در هر صورت، استفاده از الگوریتم‌های ویژه‌ای همچون درخت‌های تصمیم‌گیری برای پروژه‌های مختلف یک مسأله مهم و ضروری به حساب می‌آید.
عبارات مهم در حوزه درخت تصمیم
درخت تصمیم در یادگیری ماشین یک سری عبارات مهم و کلیدی را در خود جای داده است. مد نظر قرار دادن این موارد به شما کمک می‌کند تا خیلی راحت‌تر نسبت به کسب اطلاعات در این زمینه، اقدام نمایید. به خاطر داشته باشید که همچون دیگر الگوریتم‌های پر اهمیت یادگیری ماشین و یادگیری نظارت شده، این مورد هم اصطلاحات و عبارات خیلی پیچیده‌ای ندارد! در لیست زیر، چند مورد از مهم‌ترین عبارات به کار رفته در این زمینه درج شده‌اند.
- گره ریشه Root Node: اولین گره ایجاد شده در درخت‌های تصمیم‌گیری، Root نامیده می‌شود. این گره به کل اطلاعات اشاره دارد.
- گره درخت یا ترمینال Leaf Node: به گره‌هایی که هیچ فرزندی ندارند، Leaf گفته می‌شود. آخرین گره‌های ایجاد شده در درخت‌های مخصوص تصمیم‌گیری به عنوان Leaf در نظر گرفته می‌شوند.
- جدا‌سازی Splitting: به پروسه‌ای که در طی آن یک گره به دو یا چند گره مختلف تبدیل می‌شود، Splitting می‌گویند. این پروسه روی متغیر‌ها و الگوریتم‌ها موثر خواهد بود.
بررسی کاربرد درخت تصمیم در یادگیری ماشین
هنگام توسعه یک مدل هوش مصنوعی، شما باید یکی از الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده، نیمه نظارت شده یا نظارت نشده را مورد استفاده قرار دهید. هر کدام از این الگوریتم‌ها، یک سری زیر شاخه‌های ویژه را در خود جای داده‌اند. درخت تصمیم، یکی از الگوریتم‌های به کار رفته در دنیای یادگیری نظارت شده به حساب می‌آید. زمانی که شما یک جامعه آماری خاصی دارید و قصد دارید تا نسبت به دسته‌بندی یا تقسیم اطلاعاتش اقدام نمایید، استفاده از درخت‌های تصمیم اهمیت زیادی پیدا می‌نماید. این درخت می‌تواند برای پیش‌بینی آینده اطلاعات هم مورد استفاده قرار گیرد. پس با استفاده از مدل‌های خاصی همچون درخت تصمیم، شما می‌توانید میزان بازدهی الگوریتم یادگیری خود را افزایش دهید.
روش طبقه‌بندی درخت تصمیم
در الگوریتم درخت تصمیم‌گیری شما باید روش طبقه‌بندی مناسبی را مورد استفاده قرار دهید. همانطور که گفتیم، طی این پروسه شما باید بتوانید یک سوال واضح را علامت‌گذاری کنید و نسبت به انتخاب یک پاسخ برای آن اقدام نمایید. لازم به ذکر است که روند طبقه‌بندی درخت‌های تصمیم‌گیری، بر اساس فرمول‌های ریاضی و الگوریتم پیچیده شما متغیر خواهد بود. هرچه روند طبقه‌بندی بهتر شود، بازدهی الگوریتم هم بیشتر خواهد شد. شما می‌توانید از فرمول‌های ریاضی خاصی همچون Gini یا معادلات دیفرانسیل پیشرفته برای ایجاد طبقه‌های مختلف در درخت‌های تصمیم اقدام نمایید. لازم به ذکر است که درخت‌های تصمیم به کار رفته در دنیای هوش مصنوعی، هر کدام یک سری ویژگی‌های خاص را در خود جای داده‌اند. جهت کسب بازدهی مطلوب شما باید مقداری وقتتان را صرف آنالیز الگوریتم‌های مختلف و انتخاب برترین مورد نمایید.
فرمول‌های درخت تصمیم
یک سری فرمول‌های خاص وجود دارند که استفاده از آن‌ها در طراحی یک درخت تصمیم، اهمیت زیادی پیدا می‌کند. مهم‌ترین فرمول‌های درخت تصمیم به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا روند پردازش اطلاعات توسط این مدل را تا حد قابل توجهی تحت تاثیر خود قرار دهند. اولین مدل به Gain یا کسب اطلاعات اشاره دارد. در این فرمول با فرض می‌کنیم که S یک مجموعه داده است. A به ویژگی‌های اطلاعات اشاره دارد و Sv زیر شاخه‌های S را در خود جای داده است. v به مقادیر متنوعی اشاره دارد که قابلیت جای دهی A را به همراه می‌کشد. با این متغیر‌ها، ما می‌توانیم فرمول زیر را برای درخت‌های تصمیم‌گیری تدوین نماییم. البته که این فرمول، تنها ابزار به کار رفته در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به حساب می‌آید. در دنیای هوش مصنوعی، فرمول‌های محاسباتی اهمیت زیادی دارند.
کلام آخر
در این صفحه ما سعی کردیم تا چیستی و مهم‌ترین کاربردهای درخت تصمیم در یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار دهیم. همانطور که گفته شد، الگوریتم‌های به کار رفته در این زمینه کاربردهای زیادی داشته و شما می‌توانید به راحتی آن‌ها را مورد استفاده قرار دهید. البته که پیاده‌سازی این مدل‌ها، به تجربه زیادی نیاز خواهد داشت. برای کار در حوزه هوش مصنوعی و کسب درآمد از این طریق، شما لزوماً باید مقداری وقت با ارزش خود را صرف یافتن بهترین دوره‌های آموزشی و شرکت در آن‌ها نمایید.
این مبحث، یکی از موضوعاتی است که در دوره بزرگ استادی هوش مصنوعی درسمن به آن پرداخته شده است و هر آنچه را که باید پیرامون آن بدانید، به شما آموزش داده ایم. پیشنهاد می کنیم، به صفحه استادی هوش مصنوعی سر بزنید و از سرفصل های آن دیدن کنید. این دوره همان دروازه ای است که برای ورود به دنیای تکنولوژی نیاز دارید. اگر سوالی درباره این دوره و درخت دارید، حتما در قسمت کامنت ها از ما بپرسید.
سوالات متداول
1- بهترین مدل درخت تصمیم در دنیای هوش مصنوعی کدام است؟
در حال حاضر نمی‌توان بهترین مدل درخت تصمیم را به صورت عمومی مشخص نمود. عوامل و فاکتور‌های خاصی وجود دارند که تصمیم‌گیری شما را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. الگوریتم‌های مورد نیاز و پیش نیاز‌های الگوریتم هوش مصنوعی از جمله متغیر‌هایی به حساب می‌آیند که روند انتخاب شما را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند.
2- بهترین راه یادگیری در مورد هوش مصنوعی کدام است؟
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد الگوریتم‌های پر اهمیت دنیای هوش مصنوعی، شما می‌توانید از ابزار‌های مختلفی استفاده کنید. یکی ازاین ابزار ها، دوره های آموزشی هستند. از آنجایی که دنیای تکنولوژی روز به روز در حال پیشرفت است و نمی توان زمان را از دست داد، پس باید دوره ای را تهیه کنید که از هر نظر جامع و کامل باشد و مبحثی را از قلم نینداخته باشد. خیلی از افراد هنوز از علاقه خود اطمینان ندارند و نمی دانند که آیا این حوزه مناسب آن ها است یا نه. این ها تنها بخشی از معضلات و مشکلات افرادی است که می خواهند به دنیای هوش مصنوعی وارد شوند.
دوره مقدماتی تا متوسط هوش مصنوعی درسمن، دوره ای است که به تمامی این دغدغه ها پاسخ داده است و مشکلات بسیاری را به آسانی حل کرده است. این دوره به آموزش مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی می پردازد و شما را آماده یادگیری تخصصی این دانش آینده می کند. با شرکت در این دوره قطعا متوجه خواهید شد که هوش مصنوعی همان حوزه ای است که می خواهید به آن ورود پیدا کنید یا خیر. مباحث آموزش داده شده در این دوره به گونه ای کردآوری شده که در کمترین زمان ممکن، بیشترین میان اطلاعات را دریافت کنید. برای کسب اطلاعات بیشر درباره دوره مقدماتی تا متوسط هوش مصنوعی، توصیه می کنیم از منو بالای وارد صفحه دوره شوید و اطلاعات لازم درباره اتفاقاتی که در این دوره رخ می دهد، را کسب کنید.
3- برترین دوره آموزش هوش مصنوعی کدام است؟
دوره آموزشی طراحی شده توسط مجموعه درسمن با داشتن سطح کیفیتی فوق‌العاده، یک گزینه عالی برای دنبال کردن این پروسه به حساب می‌آید. کارشناسان فعال در مجموعه درسمن با داشتن تجربه کاری زیاد، آماده ارائه خدمات به کاربران هستند. جهت کسب اطلاعات بیشتر در مورد دوره‌های طراحی شده توسط مجموعه درسمن، شما می‌توانید هم اکنون به لیست دوره‌ها مراجعه نمایید و در دوره مورد نیاز خود بدون هیچ مشکلی شرکت کنید.
نظر شما در تصمیم دیگران اثرگذار است.
لطفا برای همراهان درسمن و بهتر شدن دوره نظر خود را بنویسید.