یادگیری بدون نظارت

مقدمه

یادگیری ماشین، یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی, به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت. در یادگیری با نظارت، الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شوند، به این معنی که برای هر داده ورودی، خروجی صحیح نیز ارائه شده است. در مقابل، یادگیری بدون نظارت، به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد تا الگوها و ساختارهای پنهان را در داده‌های بدون برچسب کشف کنند. این نوع یادگیری، زمانی کاربرد دارد که دسترسی به داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود یا پرهزینه باشد. این مقاله به بررسی عمیق یادگیری بدون نظارت، تکنیک‌های کلیدی آن، کاربردها و چالش‌های آن می‌پردازد.

تفاوت بین یادگیری با نظارت و بدون نظارت

برای درک بهتر یادگیری بدون نظارت، مقایسه آن با یادگیری با نظارت ضروری است. در جدول زیر، تفاوت‌های اصلی این دو رویکرد نشان داده شده است:

تفاوت‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت
ویژگی	یادگیری با نظارت	یادگیری بدون نظارت
داده‌های آموزشی	برچسب‌گذاری شده	بدون برچسب
هدف	پیش‌بینی یا طبقه‌بندی	کشف الگوها و ساختارها
مثال‌ها	رگرسیون خطی, درخت تصمیم, شبکه‌های عصبی	خوشه‌بندی, کاهش ابعاد, قانون وابستگی
کاربردها	تشخیص ایمیل‌های اسپم، پیش‌بینی قیمت مسکن	بخش‌بندی مشتریان، تشخیص ناهنجاری

تکنیک‌های اصلی یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت شامل تکنیک‌های متنوعی است که هر کدام برای اهداف خاصی به کار می‌روند. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین این تکنیک‌ها اشاره می‌کنیم:

خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی، فرآیندی است که در آن داده‌ها به گروه‌هایی (خوشه‌ها) تقسیم می‌شوند، به طوری که داده‌های داخل هر خوشه شباهت بیشتری به یکدیگر نسبت به داده‌های موجود در خوشه‌های دیگر دارند. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مختلفی وجود دارند، از جمله:

K-means: یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی است که بر اساس فاصله اقلیدسی عمل می‌کند.
خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering): یک ساختار درختی از خوشه‌ها ایجاد می‌کند که می‌تواند به صورت agglomerative (از پایین به بالا) یا divisive (از بالا به پایین) باشد.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): خوشه‌ها را بر اساس تراکم نقاط شناسایی می‌کند و می‌تواند نقاط پرت را نیز تشخیص دهد.
Gaussian Mixture Models (GMM): فرض می‌کند که داده‌ها از ترکیبی از توزیع‌های گاوسی تولید شده‌اند و از این فرض برای خوشه‌بندی استفاده می‌کند.

کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

کاهش ابعاد، فرآیندی است که تعداد متغیرهای ورودی را کاهش می‌دهد، در حالی که تا حد امکان اطلاعات مهم را حفظ می‌کند. این تکنیک می‌تواند به بهبود کارایی الگوریتم‌ها، کاهش نویز و تجسم داده‌ها کمک کند. برخی از روش‌های کاهش ابعاد عبارتند از:

تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): یک تکنیک آماری است که با شناسایی مولفه‌های اصلی داده‌ها، ابعاد را کاهش می‌دهد.
تحلیل تفکیک خطی (LDA): برای کاهش ابعاد در مسائل طبقه‌بندی استفاده می‌شود و هدف آن یافتن بهترین ویژگی‌ها برای تفکیک کلاس‌ها است.
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE): یک تکنیک غیرخطی است که برای تجسم داده‌های با ابعاد بالا در فضای دو یا سه بعدی استفاده می‌شود.
Autoencoders: شبکه‌های عصبی هستند که برای یادگیری بازنمایی فشرده داده‌ها استفاده می‌شوند.

قانون وابستگی (Association Rule Learning)

قانون وابستگی به دنبال کشف روابط بین متغیرها در یک مجموعه داده است. این تکنیک معمولاً در تحلیل سبد خرید (market basket analysis) استفاده می‌شود تا الگوهای خرید مشتریان را شناسایی کند. الگوریتم‌های رایج قانون وابستگی عبارتند از:

Apriori: یک الگوریتم کلاسیک است که با شناسایی مجموعه‌های متفاوتی از اقلام، قوانین وابستگی را استخراج می‌کند.
Eclat: یک الگوریتم کارآمدتر از Apriori است که از یک رویکرد متفاوت برای استخراج قوانین وابستگی استفاده می‌کند.
FP-Growth: یک الگوریتم سریع و مقیاس‌پذیر است که از یک ساختار داده به نام FP-tree برای ذخیره اطلاعات مربوط به مجموعه‌های متفاوتی از اقلام استفاده می‌کند.

تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

تشخیص ناهنجاری به شناسایی نقاط داده‌ای می‌پردازد که با الگوهای عادی داده‌ها متفاوت هستند. این تکنیک در کاربردهایی مانند تشخیص تقلب، نظارت بر سلامت تجهیزات و تشخیص حملات سایبری کاربرد دارد. برخی از روش‌های تشخیص ناهنجاری عبارتند از:

Isolation Forest: یک الگوریتم مبتنی بر درخت تصمیم است که نقاط ناهنجار را به عنوان نقاطی که به راحتی از بقیه داده‌ها جدا می‌شوند، شناسایی می‌کند.
One-Class SVM: یک الگوریتم ماشین بردار پشتیبان است که برای یادگیری یک مرز حول داده‌های عادی استفاده می‌شود و نقاط خارج از این مرز به عنوان ناهنجار در نظر گرفته می‌شوند.
Local Outlier Factor (LOF): یک الگوریتم مبتنی بر تراکم است که نقاط ناهنجار را به عنوان نقاطی که تراکم کمتری نسبت به همسایگان خود دارند، شناسایی می‌کند.

کاربردهای یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت در طیف گسترده‌ای از صنایع و کاربردها کاربرد دارد. در ادامه، به برخی از این کاربردها اشاره می‌کنیم:

بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation): با استفاده از خوشه‌بندی، می‌توان مشتریان را بر اساس ویژگی‌های مشترک مانند سن، جنسیت، درآمد و سابقه خرید، به گروه‌های مختلف تقسیم کرد.
سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems): با استفاده از قانون وابستگی و خوشه‌بندی، می‌توان به کاربران محصولاتی را پیشنهاد داد که احتمال خرید آن‌ها زیاد است.
تشخیص تقلب (Fraud Detection): با استفاده از تشخیص ناهنجاری، می‌توان تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کرد که ممکن است نشان‌دهنده تقلب باشند.
تجزیه‌وتحلیل تصویر (Image Analysis): با استفاده از کاهش ابعاد و خوشه‌بندی، می‌توان تصاویر را دسته‌بندی کرد، اشیاء را شناسایی کرد و ویژگی‌های مهم تصاویر را استخراج کرد.
نظارت بر سلامت تجهیزات (Equipment Health Monitoring): با استفاده از تشخیص ناهنجاری، می‌توان خرابی‌های احتمالی تجهیزات را پیش‌بینی کرد و از بروز آن‌ها جلوگیری کرد.
تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis): با استفاده از خوشه‌بندی و قانون وابستگی، می‌توان الگوهای ارتباطی بین افراد را شناسایی کرد و گروه‌های با نفوذ را در شبکه‌های اجتماعی تشخیص داد.

چالش‌های یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت با چالش‌هایی نیز روبرو است. برخی از این چالش‌ها عبارتند از:

ارزیابی نتایج: ارزیابی نتایج یادگیری بدون نظارت دشوارتر از یادگیری با نظارت است، زیرا هیچ خروجی صحیح برای مقایسه وجود ندارد.
انتخاب الگوریتم مناسب: انتخاب الگوریتم مناسب برای یک مسئله خاص می‌تواند دشوار باشد و نیاز به آزمایش و خطا دارد.
تفسیر نتایج: تفسیر نتایج یادگیری بدون نظارت می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا الگوهای کشف شده ممکن است همیشه واضح و قابل درک نباشند.
مقیاس‌پذیری: برخی از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت نمی‌توانند به خوبی با مجموعه‌های داده بزرگ مقیاس شوند.

استراتژی‌های مرتبط با یادگیری بدون نظارت

**تحلیل تکنیکال:** برای شناسایی الگوها در داده‌های سری زمانی مانند قیمت سهام.
**تحلیل حجم معاملات:** برای درک رفتار بازار و شناسایی روندهای پنهان.
**مدیریت ریسک:** برای شناسایی و کاهش ریسک‌های مرتبط با داده‌ها و الگوریتم‌ها.
**مهندسی ویژگی:** برای ایجاد ویژگی‌های جدید که می‌توانند به بهبود عملکرد الگوریتم‌ها کمک کنند.
**اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation):** برای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش.

منابع بیشتر

پیوند به استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

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

یادگیری بدون نظارت

Contents