یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning) یکی از شاخه‌های مهم در زمینه یادگیری ماشین است که در آن، مدل‌های یادگیری با استفاده از ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار (Labeled Data) و داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data) آموزش داده می‌شوند. این رویکرد، به‌ویژه زمانی مفید است که جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار پرهزینه یا زمان‌بر باشد، در حالی که داده‌های بدون برچسب به وفور در دسترس هستند. در این مقاله، به بررسی عمیق مفهوم یادگیری نیمه نظارتی، مزایا، انواع، الگوریتم‌ها و کاربردهای آن خواهیم پرداخت.

مقدمه

در بسیاری از مسائل دنیای واقعی، به دست آوردن داده‌های برچسب‌دار (داده‌هایی که خروجی مطلوب برای هر ورودی مشخص باشد) دشوار و پرهزینه است. برای مثال، در تشخیص بیماری‌های پزشکی، برچسب‌گذاری تصاویر پزشکی نیازمند تخصص پزشکان است. یا در تحلیل احساسات متون، برچسب‌گذاری دستی حجم زیادی از متن می‌تواند زمان‌بر و خسته‌کننده باشد. از سوی دیگر، جمع‌آوری داده‌های بدون برچسب معمولاً بسیار آسان‌تر و ارزان‌تر است.

یادگیری نیمه نظارتی به ما اجازه می‌دهد تا از این داده‌های بدون برچسب به همراه مقداری داده برچسب‌دار برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنیم. این رویکرد، به خصوص در مواردی که حجم داده‌های بدون برچسب بسیار زیاد باشد، می‌تواند به طور قابل توجهی دقت و کارایی مدل را افزایش دهد.

چرا یادگیری نیمه نظارتی؟

دلایل متعددی وجود دارد که یادگیری نیمه نظارتی را به یک رویکرد جذاب تبدیل می‌کند:

• کاهش هزینه برچسب‌گذاری: همانطور که اشاره شد، برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند پرهزینه باشد. با استفاده از داده‌های بدون برچسب، می‌توان نیاز به برچسب‌گذاری دستی را کاهش داد.
• بهبود عملکرد مدل: در برخی موارد، استفاده از داده‌های بدون برچسب می‌تواند به بهبود عملکرد مدل، به ویژه زمانی که داده‌های برچسب‌دار محدود باشند، کمک کند.
• بهره‌گیری از داده‌های فراوان: در بسیاری از حوزه‌ها، داده‌های بدون برچسب به وفور در دسترس هستند. یادگیری نیمه نظارتی به ما اجازه می‌دهد تا از این داده‌ها به طور موثر استفاده کنیم.
• مدل‌سازی بهتر توزیع داده‌ها: داده‌های بدون برچسب می‌توانند به مدل کمک کنند تا توزیع داده‌ها را بهتر درک کند و در نتیجه، تعمیم بهتری داشته باشد.

انواع یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی را می‌توان به چند دسته اصلی تقسیم کرد:

• یادگیری خودآموز (Self-Training): در این روش، یک مدل اولیه با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود. سپس، از این مدل برای پیش‌بینی برچسب‌های داده‌های بدون برچسب استفاده می‌شود. داده‌هایی که مدل با اطمینان بالایی پیش‌بینی می‌کند، به مجموعه داده‌های برچسب‌دار اضافه می‌شوند و مدل دوباره آموزش داده می‌شود. این فرآیند به صورت تکراری ادامه می‌یابد.
• یادگیری هم‌آمیزی (Co-Training): این روش از دو یا چند مدل مختلف استفاده می‌کند که با استفاده از ویژگی‌های مختلف از داده‌ها آموزش داده می‌شوند. هر مدل، داده‌های بدون برچسب را برچسب‌گذاری می‌کند و برچسب‌های با اطمینان بالا را به مدل دیگر می‌دهد. این فرآیند به صورت متقابل ادامه می‌یابد.
• گراف-محور (Graph-Based): در این روش، داده‌ها به عنوان یک گراف در نظر گرفته می‌شوند که در آن گره‌ها نشان‌دهنده داده‌ها و یال‌ها نشان‌دهنده شباهت بین داده‌ها هستند. برچسب‌ها از گره‌های برچسب‌دار به گره‌های بدون برچسب از طریق یال‌ها منتشر می‌شوند.
• روش‌های مبتنی بر فرضیات (Assumption-Based): این روش‌ها بر اساس فرضیاتی در مورد داده‌ها عمل می‌کنند. برای مثال، فرض می‌شود که داده‌های مشابه باید برچسب‌های مشابهی داشته باشند (Smoothness Assumption) یا داده‌ها در فضایی با ابعاد پایین قابل تفکیک هستند (Manifold Assumption).

الگوریتم‌های رایج در یادگیری نیمه نظارتی

الگوریتم‌های متعددی در یادگیری نیمه نظارتی وجود دارند که هر کدام برای نوع خاصی از داده‌ها و مسائل مناسب هستند. برخی از رایج‌ترین الگوریتم‌ها عبارتند از:

• SVM فعال (Active SVM): این الگوریتم به طور فعال از کاربر می‌خواهد تا داده‌های بدون برچسبی را که برای بهبود عملکرد مدل ضروری هستند، برچسب‌گذاری کند.
• کلاسترینگ (Clustering): الگوریتم‌های کلاسترینگ مانند K-means می‌توانند برای گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب استفاده شوند. سپس، برچسب‌ها به کلاسترهای مختلف اختصاص داده می‌شوند.
• مدل‌های مولد (Generative Models): مدل‌هایی مانند مدل مخلوط گاوسی (Gaussian Mixture Model) می‌توانند برای مدل‌سازی توزیع داده‌ها استفاده شوند و سپس برای پیش‌بینی برچسب‌های داده‌های بدون برچسب استفاده شوند.
• شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders): این شبکه‌ها می‌توانند برای یادگیری نمایش‌های فشرده از داده‌ها استفاده شوند که می‌تواند برای طبقه‌بندی یا سایر وظایف یادگیری ماشین مفید باشد.
• تکنیک‌های گسترش داده (Data Augmentation): با استفاده از داده‌های بدون برچسب، می‌توان داده‌های برچسب‌دار را گسترش داد و در نتیجه، عملکرد مدل را بهبود بخشید.

کاربردهای یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

• تشخیص تصویر: تشخیص اشیاء در تصاویر، به ویژه زمانی که تعداد تصاویر برچسب‌دار محدود است.
• پردازش زبان طبیعی: تحلیل احساسات متون، تشخیص اسپم، و ترجمه ماشینی.
• بیوانفورماتیک: تشخیص ژن‌ها، پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها، و تحلیل داده‌های ژنومی.
• تشخیص تقلب: شناسایی تراکنش‌های تقلبی در سیستم‌های مالی.
• سیستم‌های توصیه‌گر: پیشنهاد محصولات یا خدمات به کاربران بر اساس سابقه خرید و رفتار آن‌ها.
• تجزیه و تحلیل ریسک اعتباری: ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان.
• پیش‌بینی خرابی تجهیزات: پیش‌بینی زمان خرابی تجهیزات صنعتی.

پیوند به استراتژی‌های مرتبط

• یادگیری تقویتی - یک رویکرد یادگیری ماشین که بر اساس پاداش و تنبیه عمل می‌کند.
• یادگیری انتقالی - استفاده از دانش آموخته شده از یک مسئله برای حل مسئله دیگر.
• یادگیری فعال - انتخاب هوشمندانه داده‌هایی که باید برچسب‌گذاری شوند.
• یادگیری گروهی - ترکیب پیش‌بینی‌های چندین مدل برای بهبود دقت.
• یادگیری عمیق - استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری الگوهای پیچیده.

پیوند به تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• میانگین متحرک - یک شاخص تکنیکال برای شناسایی روندها.
• شاخص قدرت نسبی (RSI) - یک شاخص تکنیکال برای اندازه‌گیری سرعت و تغییرات قیمت.
• MACD - یک شاخص تکنیکال برای شناسایی تغییرات در قدرت، جهت، و تکانه یک روند.
• باندهای بولینگر - یک ابزار تحلیل تکنیکال برای اندازه‌گیری نوسانات قیمت.
• حجم معاملات - تعداد سهام یا قراردادهایی که در یک دوره زمانی معین معامله شده‌اند.
• نوار حجم - نمایش گرافیکی حجم معاملات در طول زمان.
• اندیکاتور OBV - یک اندیکاتور بر اساس حجم برای تایید روندها.
• اندیکاتور ADL - اندیکاتوری برای اندازه‌گیری جریان پول.
• شکاف قیمتی (Gap) - تفاوت بین قیمت باز شدن و قیمت بسته شدن در یک دوره زمانی.
• الگوهای کندل استیک - الگوهای بصری که می‌توانند سرنخ‌هایی در مورد جهت قیمت ارائه دهند.
• تحلیل فیبوناچی - استفاده از نسبت‌های فیبوناچی برای پیش‌بینی سطوح حمایت و مقاومت.
• تحلیل موج الیوت - یک نظریه تحلیل تکنیکال بر اساس الگوهای موجی.
• شاخص VIX - شاخصی که نوسانات بازار را اندازه‌گیری می‌کند.
• آلفا - معیاری برای اندازه‌گیری عملکرد یک سرمایه‌گذاری در مقایسه با یک شاخص مرجع.
• بتا - معیاری برای اندازه‌گیری ریسک سیستماتیک یک سرمایه‌گذاری.

چالش‌های یادگیری نیمه نظارتی

در حالی که یادگیری نیمه نظارتی مزایای زیادی دارد، چالش‌هایی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند:

• انتخاب الگوریتم مناسب: انتخاب الگوریتم مناسب برای یک مسئله خاص می‌تواند دشوار باشد.
• تنظیم پارامترها: بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری نیمه نظارتی دارای پارامترهایی هستند که باید به درستی تنظیم شوند.
• ارزیابی عملکرد: ارزیابی عملکرد مدل در یادگیری نیمه نظارتی می‌تواند دشوار باشد، زیرا داده‌های بدون برچسب به طور مستقیم قابل ارزیابی نیستند.
• کیفیت داده‌های بدون برچسب: کیفیت داده‌های بدون برچسب می‌تواند تأثیر زیادی بر عملکرد مدل داشته باشد. داده‌های بدون برچسب نامناسب می‌توانند منجر به کاهش دقت مدل شوند.
• فرضیات نادرست: اگر فرضیات الگوریتم در مورد داده‌ها نادرست باشند، عملکرد مدل ممکن است کاهش یابد.

نتیجه‌گیری

یادگیری نیمه نظارتی یک رویکرد قدرتمند برای یادگیری ماشین است که به ما اجازه می‌دهد تا از داده‌های بدون برچسب به همراه داده‌های برچسب‌دار برای بهبود عملکرد مدل استفاده کنیم. این رویکرد به ویژه زمانی مفید است که جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار پرهزینه یا زمان‌بر باشد. با درک انواع الگوریتم‌ها، کاربردها و چالش‌های یادگیری نیمه نظارتی، می‌توان از این رویکرد برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل دنیای واقعی استفاده کرد. با پیشرفت تحقیقات در این زمینه، انتظار می‌رود که یادگیری نیمه نظارتی نقش مهم‌تری در آینده یادگیری ماشین ایفا کند.

یادگیری ماشین داده الگوریتم طبقه‌بندی رگرسیون شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق پردازش تصویر پردازش زبان طبیعی بیوانفورماتیک تشخیص تقلب سیستم‌های توصیه‌گر تحلیل داده مدل‌سازی ماشین یادگیری فعال یادگیری انتقالی K-means مدل مخلوط گاوسی یادگیری تقویتی یادگیری گروهی یادگیری نظارتی یادگیری بدون نظارت داده‌های برچسب‌دار داده‌های بدون برچسب اعتبارسنجی متقابل

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان