یادگیری نظارت شده

مقدمه

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند. در میان انواع مختلف یادگیری ماشین، یادگیری نظارت شده جایگاه ویژه‌ای دارد. این روش یادگیری، بر اساس داده‌های برچسب‌دار عمل می‌کند، به این معنی که هر داده ورودی با یک خروجی صحیح مرتبط است. هدف از یادگیری نظارت شده، ایجاد مدلی است که بتواند با استفاده از داده‌های آموزشی، خروجی صحیح را برای داده‌های جدید و دیده نشده پیش‌بینی کند.

مفهوم یادگیری نظارت شده

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم با استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر هستند، آموزش داده می‌شود. این داده‌ها به عنوان "داده‌های برچسب‌دار" شناخته می‌شوند، زیرا هر ورودی با برچسب خروجی صحیح خود همراه است. الگوریتم با تحلیل این داده‌ها، سعی می‌کند یک تابع یا مدل را یاد بگیرد که بتواند ورودی‌ها را به خروجی‌های صحیح نگاشت کند.

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم مدلی برای تشخیص ایمیل‌های اسپم ایجاد کنیم. در این مورد، داده‌های آموزشی شامل مجموعه‌ای از ایمیل‌ها است که هر کدام به عنوان "اسپم" یا "غیر اسپم" برچسب‌گذاری شده‌اند. الگوریتم یادگیری نظارت شده با تحلیل این داده‌ها، الگوهایی را در ایمیل‌های اسپم شناسایی می‌کند و از این الگوها برای تشخیص ایمیل‌های اسپم جدید استفاده می‌کند.

انواع مسائل در یادگیری نظارت شده

مسائل یادگیری نظارت شده را می‌توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد:

• **رگرسیون:** در مسائل رگرسیون، هدف پیش‌بینی یک مقدار عددی پیوسته است. به عنوان مثال، پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی‌هایی مانند متراژ، موقعیت مکانی و تعداد اتاق‌ها.
• **طبقه‌بندی:** در مسائل طبقه‌بندی، هدف اختصاص یک داده ورودی به یکی از دسته‌های از پیش تعریف شده است. به عنوان مثال، تشخیص اینکه یک تصویر شامل گربه است یا سگ.

رگرسیون

در رگرسیون، مدل سعی می‌کند یک رابطه ریاضی بین متغیرهای ورودی و متغیر خروجی پیدا کند. این رابطه می‌تواند به صورت خطی یا غیرخطی باشد.

• **رگرسیون خطی:** ساده‌ترین نوع رگرسیون است که فرض می‌کند یک رابطه خطی بین متغیرهای ورودی و خروجی وجود دارد.
• **رگرسیون چندجمله‌ای:** از یک چندجمله‌ای برای مدل‌سازی رابطه بین متغیرهای ورودی و خروجی استفاده می‌کند.
• **رگرسیون لجستیک:** برای مسائل طبقه‌بندی باینری استفاده می‌شود، یعنی زمانی که خروجی فقط می‌تواند یکی از دو مقدار باشد (مانند 0 یا 1).
• **رگرسیون Ridge و Lasso:** روش‌هایی برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در رگرسیون خطی هستند.

طبقه‌بندی

در طبقه‌بندی، مدل سعی می‌کند یک مرز تصمیم‌گیری (Decision Boundary) را پیدا کند که داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم کند.

• **ماشین بردار پشتیبان (SVM):** یک الگوریتم قدرتمند برای طبقه‌بندی است که سعی می‌کند یک ابرصفحه (Hyperplane) را پیدا کند که داده‌ها را به بهترین شکل ممکن جدا کند.
• **درخت تصمیم:** یک مدل طبقه‌بندی است که از یک ساختار درختی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.
• **جنگل تصادفی (Random Forest):** مجموعه‌ای از درختان تصمیم است که برای بهبود دقت و کاهش بیش‌برازش استفاده می‌شود.
• **شبکه‌های عصبی:** مدل‌های پیچیده‌ای هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و می‌توانند برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده شوند.
• **نزدیک‌ترین همسایه (KNN):** داده جدید را بر اساس نزدیک‌ترین داده‌های آموزشی طبقه‌بندی می‌کند.

مراحل یادگیری نظارت شده

1. **جمع‌آوری داده:** جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر هستند. 2. **پیش‌پردازش داده:** پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل. این شامل حذف داده‌های نامعتبر، نرمال‌سازی داده‌ها و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب است. 3. **انتخاب مدل:** انتخاب الگوریتم یادگیری نظارت شده مناسب برای مسئله مورد نظر. 4. **آموزش مدل:** آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی. 5. **ارزیابی مدل:** ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از داده‌های آزمایشی. 6. **تنظیم مدل:** تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد آن. 7. **استقرار مدل:** استقرار مدل در یک محیط واقعی برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید.

ارزیابی مدل

برای ارزیابی عملکرد مدل یادگیری نظارت شده، از معیارهای مختلفی استفاده می‌شود. این معیارها بسته به نوع مسئله (رگرسیون یا طبقه‌بندی) متفاوت هستند.

معیارهای ارزیابی برای رگرسیون

• **میانگین مربعات خطا (MSE):** میانگین مربع تفاوت بین مقادیر پیش‌بینی شده و مقادیر واقعی.
• **ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE):** جذر میانگین مربعات خطا.
• **میانگین قدر مطلق خطا (MAE):** میانگین قدر مطلق تفاوت بین مقادیر پیش‌بینی شده و مقادیر واقعی.
• **ضریب تعیین (R-squared):** معیاری از میزان واریانس در متغیر خروجی که توسط مدل توضیح داده می‌شود.

معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی

• **دقت (Accuracy):** نسبت تعداد پیش‌بینی‌های صحیح به تعداد کل پیش‌بینی‌ها.
• **صحت (Precision):** نسبت تعداد پیش‌بینی‌های مثبت صحیح به تعداد کل پیش‌بینی‌های مثبت.
• **بازیابی (Recall):** نسبت تعداد پیش‌بینی‌های مثبت صحیح به تعداد کل نمونه‌های مثبت واقعی.
• **F1-Score:** میانگین هارمونیک صحت و بازیابی.
• **منحنی ROC و AUC:** برای ارزیابی عملکرد مدل در طبقه‌بندی باینری استفاده می‌شوند.

بیش‌برازش و کم‌برازش

• **بیش‌برازش (Overfitting):** زمانی رخ می‌دهد که مدل بیش از حد به داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد و نمی‌تواند به خوبی به داده‌های جدید تعمیم دهد.
• **کم‌برازش (Underfitting):** زمانی رخ می‌دهد که مدل به اندازه کافی به داده‌های آموزشی یاد نمی‌گیرد و نمی‌تواند الگوهای مهم را شناسایی کند.

برای جلوگیری از بیش‌برازش و کم‌برازش، می‌توان از تکنیک‌های مختلفی مانند تنظیم پارامترها، استفاده از داده‌های بیشتر، و استفاده از الگوریتم‌های منظم‌سازی (Regularization) استفاده کرد.

کاربردهای یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت شده در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد، از جمله:

• **تشخیص تصویر:** تشخیص اشیاء در تصاویر.
• **پردازش زبان طبیعی:** ترجمه زبان، تحلیل احساسات، و تشخیص گفتار.
• **تشخیص تقلب:** شناسایی تراکنش‌های تقلبی.
• **پیش‌بینی بازار سهام:** پیش‌بینی قیمت سهام.
• **تشخیص بیماری:** تشخیص بیماری‌ها بر اساس علائم و آزمایشات پزشکی.
• **سیستم‌های توصیه‌گر:** پیشنهاد محصولات یا خدمات به کاربران بر اساس سابقه خرید و رفتار آنها.

پیوند به استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• تحلیل تکنیکال
• تحلیل حجم معاملات
• مفاهیم اولیه تحلیل تکنیکال
• اندیکاتورهای تکنیکال
• الگوهای نموداری
• مدیریت ریسک در معاملات
• استراتژی‌های معاملاتی بر اساس تحلیل تکنیکال
• استراتژی‌های معاملاتی بر اساس تحلیل حجم معاملات
• استراتژی های معاملاتی بر اساس اندیکاتورها
• استراتژی‌های معاملاتی بر اساس الگوهای نموداری
• تحلیل بنیادی
• ارزش ذاتی سهام
• نسبت‌های مالی
• مدیریت پورتفوی
• بازارهای مالی

پیوند به مفاهیم مرتبط در یادگیری ماشین

• یادگیری ماشین
• هوش مصنوعی
• داده‌کاوی
• یادگیری عمیق
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری تقویتی
• شبکه‌های عصبی
• رگرسیون خطی
• رگرسیون لجستیک
• ماشین بردار پشتیبان
• درخت تصمیم
• جنگل تصادفی
• بیش‌برازش
• کم‌برازش
• تنظیم پارامترها
• ارزیابی مدل
• داده‌های آموزشی
• داده‌های آزمایشی
• ویژگی‌ها (Features)
• برچسب‌ها (Labels)
• تابع هزینه (Cost Function)

نتیجه‌گیری

یادگیری نظارت شده یک روش قدرتمند برای ساخت مدل‌هایی است که می‌توانند خروجی‌های صحیح را برای داده‌های جدید پیش‌بینی کنند. با فهمیدن مفاهیم اساسی و مراحل یادگیری نظارت شده، می‌توان از این روش برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل در زمینه‌های مختلف استفاده کرد.

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