الگوریتم های یادگیری ماشین یادگیری با نظارت

الگوریتم های یادگیری ماشین یادگیری با نظارت

در یادگیری با نظارت، به الگوریتم یک مجموعه داده‌ی برچسب‌گذاری شده داده می‌شود. این مجموعه داده شامل نمونه‌هایی از داده‌های ورودی و خروجی‌های مربوطه است. هدف الگوریتم این است که از این داده‌های برچسب‌گذاری شده برای یادگیری نحوه نگاشت داده‌های ورودی جدید به خروجی‌های مربوطه استفاده کند.

الگوریتم‌های یادگیری با نظارت را می‌توان به دو دسته اصلی طبقه‌بندی کرد:

1. الگوریتم‌های طبقه‌بندی:

در این نوع الگوریتم‌ها، هدف پیش‌بینی یک برچسب طبقه‌بندی برای یک نمونه داده‌ی جدید است. به عنوان مثال، یک الگوریتم طبقه‌بندی می‌تواند برای پیش‌بینی اینکه یک ایمیل اسپم است یا خیر، یا اینکه یک تصویر شامل یک گربه است یا خیر، آموزش داده شود.

برخی از الگوریتم‌های رایج طبقه‌بندی عبارتند از:

• k نزدیک‌ترین همسایه (k-NN): این الگوریتم یک نمونه جدید را با مقایسه آن با k نمونه مشابه در مجموعه داده‌ی آموزش، طبقه‌بندی می‌کند.
• درخت تصمیم: این الگوریتم یک سری از سوالات را در مورد ویژگی‌های داده‌ی ورودی برای تعیین طبقه‌بندی آن ایجاد می‌کند.
• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): این الگوریتم یک ابرصفحه را در فضای ویژگی‌ها پیدا می‌کند که به بهترین وجه داده‌های نقاط داده‌ی یک کلاس را از نقاط داده‌ی کلاس دیگر جدا می‌کند.

2. الگوریتم‌های رگرسیون:

در این نوع الگوریتم‌ها، هدف پیش‌بینی یک مقدار عددی برای یک نمونه داده‌ی جدید است. به عنوان مثال، یک الگوریتم رگرسیون می‌تواند برای پیش‌بینی قیمت مسکن یا دمای هوا آموزش داده شود.

برخی از الگوریتم‌های رایج رگرسیون عبارتند از:

• رگرسیون خطی: این الگوریتم یک خط را در فضای ویژگی‌ها پیدا می‌کند که به بهترین وجه با نقاط داده در مجموعه داده‌ی آموزش مطابقت دارد.
• رگرسیون لجستیک: این الگوریتم از مدل لجستیک برای پیش‌بینی احتمال وقوع یک رویداد دودویی استفاده می‌کند.
• درخت‌های رگرسیون: این الگوریتم‌ها شبیه به درخت‌های تصمیم هستند، اما به جای پیش‌بینی یک برچسب طبقه‌بندی، یک مقدار عددی را پیش‌بینی می‌کنند.

انتخاب الگوریتم مناسب برای یک کار خاص به عوامل مختلفی از جمله نوع وظیفه، اندازه و کیفیت مجموعه داده‌ی آموزش و منابع محاسباتی در دسترس بستگی دارد.

مزایای یادگیری با نظارت:

• یادگیری با نظارت یک روش نسبتاً ساده و مستقیم برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین است.
• الگوریتم‌های یادگیری با نظارت می‌توانند در طیف گسترده‌ای از وظایف با دقت بالا عمل کنند.
• منابع زیادی برای یادگیری و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری با نظارت در دسترس است.

معایب یادگیری با نظارت:

• برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری با نظارت به یک مجموعه داده‌ی برچسب‌گذاری شده با کیفیت بالا نیاز است.
• جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند پرهزینه و وقت‌گیر باشد.
• الگوریتم‌های یادگیری با نظارت می‌توانند نسبت به نویز و تغییرات در توزیع داده‌ی ورودی حساس باشند.

در مجموع، یادگیری با نظارت یک ابزار قدرتمند برای یادگیری ماشین است که می‌تواند برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل دنیای واقعی استفاده شود.

منابع برای یادگیری بیشتر:

• کتابخانه scikit-learn: https://scikit-learn.org