15 مورد از مهم ترین الگوریتم های یادگیری ماشین

معرفی 15 مورد از الگوریتم های یادگیری ماشین
تاریخ بروزرسانی : 29 آبان 1402 | تعداد بازدید : 1576 | زمان خواندن مقاله : 12 دقیقه
یادگیری ماشین، هوش مصنوعی،

آشنایی با 15 مورد از الگوریتم های یادگیری ماشین

مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین کدام‌اند؟ این سؤال از جمله پرسش‌های متداولی به حساب می‌آید که افراد تازه وارد در دنیای هوش مصنوعی با آن مواجه می‌شوند. به صورت کلی، دانشمندان فعال در دنیای علوم کامپیوتر همواره در حال توسعه الگوریتم‌های جدید هستند. هر کدام از این الگوریتم‌ها به نحوی خاص روند بررسی اطلاعات در یک سیستم را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. برخی از این الگوریتم‌ها در دنیای داده کاوی کاربرد داشته و برخی از آنها هم می‌توانند برای بررسی پروژه‌های کاربردی‌تر مورد استفاده قرار گیرند. 

استفاده از بهترین الگوریتم‌های به کار رفته در دنیای یادگیری ماشین به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی خود را خیلی بهتر توسعه دهید. امروز ما به انواع الگوریتم‌های به کار رفته در این حوزه و ویژگی هر کدام از آن‌ها می‌پردازیم. پس اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین علاقه‌مند هستید، با ما همراه شوید.

اشنایی با الگوریتم های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین چیست؟

قبل از بررسی مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بیایید چیستی این مفهوم را زیر ذره بین قرار دهیم. یادگیری ماشین یکی از مباحث داغ و پر اهمیت دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید. اگر ما سیستم‌های کامپیوتری را طراحی کنیم که می‌توانند همچون انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند، از یادگیری ماشین استفاده کرده‌ایم. 

یادگیری ماشین یا ML یکی از تکنیک‌های پر اهمیت دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که کاربرد‌های زیادی دارد. خیلی از کسب و کار‌های نوین از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای توسعه تجارت یا جذب مشتریان جدید‌تر استفاده می‌کنند.

آموزش هوش مصنوعی

انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین کدام‌اند؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند کاربرد‌های زیادی داشته باشند. با انتخاب یک الگوریتم درست، شما می‌توانید روند اجرای پروژه‌های مختلف را به صورت مستقیم تحت تاثیر خود قرار دهید. در جدول زیر چند مورد از بهترین و متداول‌ترین الگوریتم‌های به کار رفته در دنیای یادگیری ماشین ذکر شده‌اند.

 

نام الگوریتم  دسته بندی
رگرسیون خطی الگوریتم نظارت شده
رگرسیون لجستیک  الگوریتم نظارت شده
Naive Bayes  الگوریتم نظارت شده
Decision Tree   الگوریتم نظارت شده
جنگل تصادفی الگوریتم نظارت شده
KNN  الگوریتم نظارت نشده
شبکه عصبی  الگوریتم نظارت نشده
K-means الگوریتم نظارت نشده
درخت تصمیم گیری الگوریتم نظارت شده
LightGBM الگوریتم نظارت شده
XGBoost الگوریتم نظارت شده
SVM الگوریتم نظارت شده
کاهش بعد الگوریتم نظارت نشده
DBSCAN الگوریتم نظارت نشده
Cat Boost الگوریتم نظارت شده


تکنیک‌های دسته‌بندی این الگوریتم‌ها

الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های متنوعی در زیر شاخه‌های زیادی تقسیم نمود. مثلا رگرسیون یکی از همین دسته بندی‌ها به حساب می‌آید. هر کدام از این دسته‌بندی‌ها و زیر شاخه‌ها، برای یک پروژه خاص در دنیای هوش مصنوعی مناسب هستند. الگوریتم‌های نظارت شده، نظارت نشده، نیمه نظارت شده و تقویتی از جمله مهم‌ترین دسته‌بندی‌هایی به حساب می‌آیند که برای تقسیم این الگوریتم‌ها به کار ‌می‌روند. 

همه آن‌ها اهمیت زیادی داشته و روی روند اجرای پروژه به صورت مستقیم تاثیر می‌گذارند. به خاطر داشته باشید که انتخاب یک الگوریتم درست، می‌تواند روند اجرای پروژه را تحت تاثیر خود قرار دهد. برای کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه شما می‌توانید بهترین کتاب‌های هوش مصنوعی را مطالعه کنید.

لازم به ذکر است که نحوه دسته بندی الگوریتم‌های هوش مصنوعی روی نحوه پیاده سازی و میزان بازدهی آنها تاثیر گذار خواهد بود. یعنی دسته بندی این الگوریتم‌ها به صورت مستقیم پروسه‌ای که شما باید برای پیاده سازی شان طی کنید را تغییر می‌دهد. 

آموزش تکنیک های ماشین لرنینگ

الگوریتم رگرسیون خطی

حال که همه مباحث مقدماتی را پشت سر گذاشتیم، بیایید به مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین بپردازیم. الگوریتم رگرسیون خطی یکی از متداول‌ترین و الگوریتم‌های به کار رفته در این زمینه به حساب می‌آید. بیایید فرض کنیم که شما در حال مرتب‌سازی چند تکه چوب بر اساس وزنشان هستید ولی نمی‌توانید تکه‌های چوب را به صورت دقیق وزن کنید. شما فقط باید وزن را حدس بزنید. یعنی بر اساس ویژگی‌های ظاهری و شکل و اندازه شما باید بتوانید به درستی چوب را تقسیم نمایید. رگرسیون خطی هم به همین صورت عمل می‌کند.

الگوریتم رگرسیون لجستیک

الگوریتم رگرسیون لجستیک ولی عملکرد متفاوت‌تری را از خود به نمایش می‌گذارد. این الگوریتم به شما اجازه می‌دهد تا احتمال رخ دادن یک رویداد را بر اساس اطلاعات ورودی مورد بررسی قرار دهید. معمولاً داده‌های طراحی شده در این الگوریتم، یا صفر هستند یا یک. از آنجایی که خروجی ایجاد شده توسط این الگوریتم یک احتمال ساده است، تبدیل اطلاعات اهمیت زیادی پیدا می‌کند. فرمول‌های ریاضی به کار رفته در حوزه رگرسیون لجستیک همواره روند انجام فعالیت‌های مختلف را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند.

Naive Bayes

دیگر دسته‌بندی از مهم‌ترین انواع الگوریتم‌های به کار رفته در دنیای یادگیری ماشین به Naive Bayes اشاره دارد. این الگوریتم یک صفت را انتخاب کرده و طوری وانمود می‌کند که انگار این صفت با سایر اجزای یک داده ارتباطی ندارد. این الگوریتم همه ویژگی‌های یک داده را به صورت جداگانه مورد بررسی قرار داده و به صورت پیش فرض همه آن‌ها را مستقل از یکدیگر قرار می‌دهد. توسعه مدل بر پایه این الگوریتم نسبتاً راحت بوده و کاربران نیازی به طی کردن پروسه‌های پیچیده نخواهند داشت.  به خاطر داشته باشید که این الگوریتم به متغیر‌های زیادی وابسته بوده و با استفاده از تکنیک‌های متنوعی نسبت به جمع آوری اطلاعات اقدام می‌نماید. 

نیو بایس و رگرسیون خطی

درخت تصمیم‌گیری

الگوریتم درخت تصمیم‌گیری دیگر ابزاری است که شما باید آن را مورد استفاده قرار دهید. این الگوریتم از زمان‌های قدیم مورد استفاده قرار می‌گرفته است. با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید مشکلات خود را به صورت درختی دسته‌بندی نمایید و آن‌ها را حل کنید. درخت تصمیم‌گیری به صورت همگن داده‌های مختلف را تقسیم نموده و سپس ویژگی‌ها و اطلاعات هر کدام از آن‌ها را مورد بررسی قرار می‌گیرد. این الگوریتم برای حل مشکلات مربوط به داده کاوی همواره نتایج مطلوبی را به همراه دارد.

جنگل تصادفی

الگوریتم جنگل تصاوی یک مجموعه از درخت‌های تصمیم‌گیری را ایجاد کرده و آن‌ها را در خود نگهداری می‌کند. برای تقسیم و دسته‌بندی یک آیتم جدید بر اساس ویژگی‌هایش، هر درخت یک تصمیم جداگانه گرفته و نظرش را به کل درخت اعلام می‌کند. در این تکنیک، الگوریتم می‌تواند بر اساس نظرات منتشر شده توسط درخت‌های مختلف تصمیم‌گیری نماید. لازم به ذکر است که این الگوریتم کاربردی یک سری قواعد خاص را برای جلوگیری از تداخل مورد استفاده قرار می‌دهد. محدودیت تعداد ورودی و خروجی یکی از همین قواعد پر اهمیت به حساب می‌آید.

LightGBM

با استفاده از یک درخت تصمیم‌گیری می‌توان الگوریتم‌های زیادی را پیاده‌سازی نمود. LightGBM یکی از همین الگوریتم‌های پر اهمیت به حساب می‌آید که با استفاده از AutoML و یک درخت تصمیم‌گیری نسبت به بررسی داده‌های ورودی اقدام می‌نماید. با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید هم دسته‌بندی انجام دهید و هم مدل‌های مربوط به رگرسیون را پیاده‌سازی نمایید. میزان بازدهی این الگوریتم آنقدر بالا است که اکثر شرکت‌های بزرگ آن را در پروژه‌های خود مورد استفاده قرار می‌دهند.

LightGBM

XGBoost

XGBoost هم یک الگوریتم یادگیری ماشین به حساب می‌آید که در هسته خود از درخت تصمیم‌گیری استفاده می‌نماید. با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید نسبت به تصمیم‌گیری اقدام نمایید. علوم داده و مسابقات یادگیری ماشین از جمله موقعیت‌هایی هستند که در آن‌ها از این الگوریتم استفاده می‌شود. سرعت بالا، پیاده‌سازی نسبتاً راحت و استفاده از درخت تصمیم‌گیری از جمله ویژگی‌های این الگوریتم به حساب می‌آید.

الگوریتم SVM

الگوریتم Support Vector Machine یا SVM از جمله دیگر مواردی به حساب می‌آید که در دنیای ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم از نوع نظارت شده بوده و به شما اجازه می‌دهد تا نسبت به توسعه مدل‌های هوش مصنوعی با هدف شناسایی یک مفهوم خاص اقدام نمایید. با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید مشکلاتی همچون دسته‌بندی باینری و کلاس‌بندی اطلاعات را حل نمایید. این الگوریتم روی تقسیم و مرتب کردن تمرکز دارد.

الگوریتم KNN

الگوریتم KNN یا K-Nearest Neighbors از جمله دیگر موارد پر اهمیتی به حساب می‌آید که روند توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را تحت تاثیر خود قرار داده است. این الگوریتم هم در زیر شاخه موارد نظارت شده قرار گرفته و می‌تواند مشکلات مربوط به دسته‌بندی و مرتب‌سازی اطلاعات در یک پروژه را به صورت کامل حل نماید. این الگوریتم هم مثل رگرسیون خطی عمل کرده و می‌تواند اطلاعات را بر اساس متغیر‌های موجود در ساختارشان تنظیم نماید. به خاطر داشته باشید که این الگوریتم در خیلی از پروژه‌های بزرگ دنیای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

الگوریتم کاهش بعد

زمانی که حجم ورودی‌های مدل ما افزایش یابد، احتمال کاهش کیفیت خروجی بالا می‌رود. اینجاست که استفاده از الگوریتم‌های خاصی همچون Dimensionality Reduction اهمیت زیادی پیدا می‌کند. با استفاده از این الگوریتم کارشناسان ویژگی‌های مربوط به ورودی را کاهش می‌دهند. این مسأله از مباحث پایه‌ای جبر خطی استفاده می‌کند تا به راحتی بتواند نسبت به کنترل ویژگی‌های مورد تأیید یک داده اقدام نماید. لازم به ذکر است که الگوریتم‌های خاصی همچون Dimensionality Reduction پروسه پیاده‌سازی پیچیده‌ای را در خود جای داده‌اند.

معرفی الگوریتم کاهش بعد در ماشین لرنینگ

الگوریتم DBSCAN

افراد علاقه‌مند به حوزه‌های خاصی همچون یادگیری ماشین لزوماً با الگوریتم‌های ویژه‌ای همچون DBSCAN آشنایی داشته باشند. این الگوریتم به گونه‌ای طراحی شده تا داده‌های موجود در یک گروه را به یکدیگر متصل نماید و با همین گروه‌بندی بتواند روابط موجود میان داده‌ها را بیابد. این الگوریتم پر اهمیت و کاربردی همواره برای بررسی گروه بزرگی از داده‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. البته که تکنیک‌های زیادی برای پیاده‌سازی این الگوریتم طراحی شده است ولی شما باید بهترین تکنیک را مورد استفاده قرار دهید.

الگوریتم CatBoost

الگوریتم CatBoost یکی از متد‌های زیر شاخه یادگیری ماشین به حساب می‌آید که هم امکانات زیادی را در خود جای داده و هم می‌تواند با استفاده از ابزار‌هایی همچون AutoML پیاده‌سازی شود. با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید مشکلاتی همچون گروه‌بندی و رگرسیون را حل کنید. با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید هم اطلاعات را به درستی تقسیم نمایید و هم بدون مشکل نسبت به توسعه آن‌ها اقدام کنید. الگوریتم CatBoost در مدل‌های پیچیده و نسبتاً پیشرفته دنیای یادگیری ماشین کاربرد خواهد دارد.

الگوریتم PAC

الگوریتم PAC یا Probably approximately correct یکی دیگر از الگوریتم‌های پیچیده و پر اهمیت دنیای یادگیری ماشین به حساب می‌آید که ویژگی‌های مثبت زیادی را به همراه دارد. این الگوریتم برای اولین بار در سال ۱۹۸۴ و به منظور حل مشکلات ریاضی طراحی شد. طی سالیان طولانی، تکنسین‌های کامپیوتر روی این الگوریتم کار کرده و آن را توسعه دادند. در حال حاضر این الگوریتم برای مدل‌های هوش مصنوعی که با مباحث و چالش‌های ریاضی تمرکز دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. استفاده از آن سرعت پردازش اطلاعات و حل مسائل را بالا می‌برد.

الگوریتم شبکه عصبی

اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید، حتماً تا امروز حداقل یک بار نام الگوریتم شبکه عصبی را شنیده‌اید. شبکه عصبی یک دسته‌بندی خاص از الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین به حساب می‌آید که به مدل اجازه می‌دهد تا همچون انسان عادی فکر کند. شبکه‌های عصبی به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا در اکثر مدل‌های پر اهمیت و کاربردی دنیای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند. تشخیص تصاویر، تشخیص الگوریتم و پردازش زبان از جمله مهم‌ترین کاربرد‌های این الگوریتم به حساب می‌آید.

الگوریتم شبکه های عصبی در ماشین لرنینگ

الگوریتم جنگل ایزوله

در نهایت آخرین الگوریتم پر اهمیتی که ما قصد بررسی آن را داریم به جنگل ایزوله اشاره دارد. همچون جنگل تصادفی، این الگوریتم هم از درخت تصمیمی‌گیری استفاده کرده و می‌تواند برای بررسی اطلاعات موجود در یک گروه داده مورد استفاده قرار گیرد. این الگوریتم روی فاصله اطلاعات از یکدیگر تمرکز داشته و همواره به دنبال افزایش ویژگی‌های عددی و دسته‌بندی اطلاعات موجود می‌باشد. تکنیک‌های ساده‌سازی که برای این الگوریتم مورد استفاده قرار می‌گیرند در نهایت همچون جنگل تصادفی عمل می‌کنند.

کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در داده کاوی

داده کاوی به پروسه‌ای گفته می‌شود که در طی آن کارشناسان اطلاعات موجود در یک مجموعه را دسته‌بندی و مرتب می‌نمایند تا با استفاده از آن بتوانند رابطه و الگو‌های موجود میان اطلاعات را مورد بررسی قرار دهند. انواع الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در دنیای داده کاوی هم کاربرد‌های زیادی دارند. با استفاده از این الگوریتم‌ها شما می‌توانید مدل‌های با کیفیت و جذابی را توسعه دهید که با سرعت بالایی می‌توانند همه اطلاعات موجود در یک مجموعه را مورد بررسی قرار دهند. لازم به ذکر است که داده کاوی یا Data Mining برای شرکت‌های پیشرو در دنیای فناوری اهمیت زیادی دارد.

الگوریتم‌های مهم در دنیای ماشین لرنینگ

به خاطر داشته باشید که اهمیت همه الگوریتم‌های ماشین لرنینگ با یکدیگر برابر است. شاید میزان استفاده از برخی الگوریتم‌ها کمتر از سایر موارد باشد ولی همه آن‌ها اهمیت یکسانی دارند. الگوریتم‌های توسعه یافته در حوزه یادگیری ماشین، یک سری مشخصات ویژه را در خود جای داده‌اند. با بررسی این مشخصات شما متوجه می‌شوید کدام مورد برای شما بهتر بوده و بازدهی بیشتری را به همراه دارد. پس جهت کسب بازدهی مطلوب از پروسه توسعه مدل‌های هوش مصنوعی به شما توصیه می‌شود تا کمی وقتتان را صرف یافتن بهترین الگوریتم‌های طراحی شده در این زمینه نمایید.

نکات مهم برای استفاده از الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین

برای استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شما باید یک سری نکات خاص را مد نظر خود قرار دهید. به خاطر داشته باشید که نحوه پیاده‌سازی هر کدام از این الگوریتم‌ها با یکدیگر تفاوت دارد. اگر شما به دنبال استفاده از یک الگوریتم هستید، در ابتدا باید به خوبی با آن آشنا شوید. یک سری از الگوریتم‌ها روی سرعت تمرکز دارند در حالی که دیگر موارد به دقت مدل اهمیت می‌دهند. شما باید نیاز‌های پروژه خود را مورد بررسی قرار دهید و بر همان اساس بهترین الگوریتم را انتخاب نمایید.

استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

کلام آخر

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، الگوریتم‌های یادگیری ماشین دسته‌بندی‌های زیادی را در خود جای داده‌اند. کارشناسان همواره باید بر اساس نیاز‌های مدل و پروژه خود باید یکی از این دسته‌بندی‌های مطرح را انتخاب نمایند. لازم به ذکر است که الگوریتم‌های به کار رفته در دنیای یادگیری ماشین، همواره در حال توسعه هستند. اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی علاقه دارید، شرکت در یک دوره آموزشی قوی و با کیفیت می‌تواند روند ورود شما به بازار کار را هموار نماید. پس شما باید به دنبال استفاده از بهترین دوره‌های آموزشی طراحی شده مخصوص ورود به دنیای هوش مصنوعی باشید.

تخصص مجموعه‌ای که دوره را برای شما طراحی می‌کند هم روی میزان بازدهی آن موثر خواهد بود. دوره آموزش هوش مصنوعی مجموعه درسمن با داشتن سطح کیفیتی فوق‌العاده یک انتخاب عالی برای شما به حساب می‌آید. این دوره با کیفیت به شما اجازه می‌دهد تا همه مباحث مورد نیاز خود برای فعالیت در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فرا گیرید. پس برای شرکت در این دوره آموزشی به شما توصیه می‌شود تا هم اکنون با واحد پشتیبانی درسمن تماس بگیرید. اگر سوالی درباره این الگوریتم ها دارید حتما آن را در قسمت کامنت ها بیان کنید. 

سؤالات متداول

چگونه می‌توانیم بهترین الگوریتم مربوط به یادگیری ماشین را انتخاب کنیم؟

برای انتخاب بهترین الگوریتم‌های به کار رفته در حوزه یادگیری ماشین، در ابتدا شما باید به نیاز‌های پروژه و سپس باید به ساختار مدل هوش مصنوعی خود توجه داشته باشید. این دو متغیر روند یادگیری را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند.

الگوریتم‌های نظارت شده یا نظارت نشده؟ کدام مورد بهتر است؟

الگوریتم‌های نظارت شده و نظارت نشده دو مدل از متداول‌ترین الگوریتم‌های به کار رفته در دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آیند که هر کدام از آن‌ها مزایا و معایب خاصی را به همراه دارند. الگوریتم‌های نظارت شده برای سیستم‌هایی به کار ‌می‌روند که سرعت در آن‌ها اهمیت زیادی دارد. این در حالی است که الگوریتم‌های نظارت نشده دقت بالا‌تری را در اختیار شما قرار می‌دهند.

بهترین راه ورود به دنیای هوش مصنوعی کدام است؟

اگر شما هم قصد ورود به دنیای هوش مصنوعی را دارید، لزوماً باید از بهترین دوره‌های آموزشی طراحی شده در این زمینه استفاده نمایید. مجموعه درسمن با استفاده از خدمات مجرب‌ترین مدرسین ایرانی، آماده ارائه خدمات به متقاضیان یادگیری هوش مصنوعی می‌باشد. پس جهت کسب بازدهی مطلوب به شما توصیه می‌شود تا هم اکنون خدمات مجموعه درسمن را به کار گیرید.