آموزش بدون نظارت

مقدمه

یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی، به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت. در یادگیری با نظارت، الگوریتم با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود، به این معنی که هر داده ورودی با یک خروجی صحیح مرتبط است. اما در دنیای واقعی، همیشه دسترسی به داده‌های برچسب‌گذاری شده امکان‌پذیر نیست یا جمع‌آوری آن‌ها بسیار پرهزینه است. در اینجاست که آموزش بدون نظارت به کار می‌آید. آموزش بدون نظارت به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد تا الگوها و ساختارهای پنهان را در داده‌های بدون برچسب کشف کنند. این روش، ابزاری قدرتمند برای کشف دانش جدید و حل مسائلی است که در آن‌ها خروجی مورد انتظار مشخص نیست.

تفاوت بین یادگیری با نظارت و بدون نظارت

| ویژگی | یادگیری با نظارت | یادگیری بدون نظارت | |---|---|---| | نوع داده | داده‌های برچسب‌گذاری شده | داده‌های بدون برچسب | | هدف | پیش‌بینی خروجی بر اساس ورودی | کشف الگوها و ساختار در داده‌ها | | مثال‌ها | رگرسیون، طبقه‌بندی | خوشه‌بندی، کاهش ابعاد | | کاربردها | تشخیص هرزنامه، پیش‌بینی قیمت سهام | بخش‌بندی مشتریان، تشخیص ناهنجاری |

انواع اصلی الگوریتم‌های آموزش بدون نظارت

آموزش بدون نظارت شامل الگوریتم‌های متنوعی است که هر کدام برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند. در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

**خوشه‌بندی (Clustering):** هدف از خوشه‌بندی، گروه‌بندی داده‌های مشابه در دسته‌های مختلف (خوشه‌ها) بدون هیچ‌گونه دانش قبلی از این گروه‌ها است. الگوریتم‌های رایج خوشه‌بندی عبارتند از:

   *   K-means: یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی است که داده‌ها را بر اساس فاصله آن‌ها از مراکز خوشه‌ها گروه‌بندی می‌کند.
   *   خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering): این الگوریتم یک سلسله مراتب از خوشه‌ها ایجاد می‌کند، از خوشه‌های کوچک و مجزا تا یک خوشه بزرگ که شامل تمام داده‌ها است.
   *   DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): این الگوریتم خوشه‌ها را بر اساس چگالی داده‌ها شناسایی می‌کند و می‌تواند داده‌های پرت را نیز تشخیص دهد.

**کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction):** در بسیاری از موارد، داده‌ها دارای تعداد زیادی ویژگی (ابعاد) هستند که می‌توانند باعث پیچیدگی و کاهش کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین شوند. کاهش ابعاد به کاهش تعداد ویژگی‌ها بدون از دست دادن اطلاعات مهم کمک می‌کند. الگوریتم‌های رایج کاهش ابعاد عبارتند از:

   *   تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA): این الگوریتم ویژگی‌های جدیدی را ایجاد می‌کند که ترکیبی خطی از ویژگی‌های اصلی هستند و بیشترین واریانس را در داده‌ها حفظ می‌کنند.
   *   تجزیه مقادیر منفرد (Singular Value Decomposition - SVD): یک تکنیک ماتریسی است که می‌تواند برای کاهش ابعاد و همچنین برای فشرده‌سازی داده‌ها استفاده شود.
   *   t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding): یک الگوریتم غیرخطی است که برای تجسم داده‌های با ابعاد بالا در فضای دو یا سه بعدی استفاده می‌شود.

**تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection):** هدف از تشخیص ناهنجاری، شناسایی داده‌هایی است که با الگوهای عادی داده‌ها متفاوت هستند. این الگوریتم‌ها می‌توانند برای شناسایی تقلب، خرابی تجهیزات و سایر رویدادهای غیرمعمول استفاده شوند. الگوریتم‌های رایج تشخیص ناهنجاری عبارتند از:

   *   جنگل ایزوله (Isolation Forest): این الگوریتم داده‌های ناهنجار را به عنوان داده‌هایی شناسایی می‌کند که برای ایزوله کردن آن‌ها به تعداد کمتری تقسیم نیاز است.
   *   ماشین بردار پشتیبان تک‌کلاسه (One-Class Support Vector Machine): این الگوریتم یک مرز را در اطراف داده‌های عادی ایجاد می‌کند و هر داده‌ای که خارج از این مرز قرار گیرد به عنوان ناهنجار شناسایی می‌شود.

کاربردهای آموزش بدون نظارت

آموزش بدون نظارت کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد. برخی از این کاربردها عبارتند از:

**بازاریابی:** بخش‌بندی مشتریان بر اساس الگوهای خرید و رفتار آن‌ها. این به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کمپین‌های بازاریابی هدفمندتری را طراحی کنند.
**تشخیص تقلب:** شناسایی تراکنش‌های مالی مشکوک و جلوگیری از تقلب.
**تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های کامپیوتری:** شناسایی حملات سایبری و مشکلات امنیتی.
**پردازش تصویر:** فشرده‌سازی تصاویر، تشخیص اشیاء و بهبود کیفیت تصاویر.
**تحلیل متن:** خلاصه‌سازی متن، استخراج موضوعات اصلی و تحلیل احساسات.
**بیوانفورماتیک:** شناسایی ژن‌های مرتبط با بیماری‌ها و کشف الگوهای زیستی.
**پیش‌بینی بازار مالی:** شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های بازار سهام و پیش‌بینی روند قیمت‌ها. (تحلیل تکنیکال، تحلیل حجم معاملات، اندیکاتورهای معاملاتی)
**سیستم‌های توصیه‌گر:** پیشنهاد محصولات یا خدمات به کاربران بر اساس سابقه خرید و علایق آن‌ها.

چالش‌های آموزش بدون نظارت

آموزش بدون نظارت با چالش‌های خاصی همراه است:

**ارزیابی نتایج:** از آنجایی که هیچ‌گونه برچسبی برای ارزیابی نتایج وجود ندارد، ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های آموزش بدون نظارت دشوارتر است.
**انتخاب الگوریتم مناسب:** انتخاب الگوریتم مناسب برای یک مسئله خاص نیازمند دانش و تجربه است.
**تفسیر نتایج:** تفسیر نتایج الگوریتم‌های آموزش بدون نظارت می‌تواند دشوار باشد، به خصوص اگر داده‌ها پیچیده باشند.
**مقیاس‌پذیری:** برخی از الگوریتم‌های آموزش بدون نظارت با افزایش حجم داده‌ها، از نظر محاسباتی پرهزینه می‌شوند.

مراحل انجام یک پروژه آموزش بدون نظارت

1. **جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها:** داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را برای تحلیل آماده کنید. این شامل پاکسازی داده‌ها، حذف مقادیر گمشده و نرمال‌سازی داده‌ها می‌شود. 2. **انتخاب الگوریتم:** الگوریتم مناسب را بر اساس نوع داده‌ها و هدف پروژه انتخاب کنید. 3. **آموزش مدل:** الگوریتم را با استفاده از داده‌های بدون برچسب آموزش دهید. 4. **ارزیابی نتایج:** نتایج الگوریتم را با استفاده از معیارهای مناسب ارزیابی کنید. 5. **تفسیر نتایج و استخراج دانش:** نتایج الگوریتم را تفسیر کرده و دانش جدیدی را از داده‌ها استخراج کنید. 6. **استفاده از نتایج:** از نتایج الگوریتم برای حل مسئله مورد نظر یا بهبود فرآیندهای کسب‌وکار استفاده کنید.

ابزارها و کتابخانه‌های محبوب برای آموزش بدون نظارت

**Python:** یک زبان برنامه‌نویسی محبوب برای یادگیری ماشین که دارای کتابخانه‌های قدرتمندی برای آموزش بدون نظارت است.
**Scikit-learn:** یک کتابخانه پایتون که شامل الگوریتم‌های متنوعی برای یادگیری ماشین، از جمله آموزش بدون نظارت است.
**TensorFlow:** یک فریم‌ورک یادگیری ماشین متن‌باز که برای ساخت و آموزش مدل‌های پیچیده استفاده می‌شود.
**Keras:** یک رابط برنامه‌نویسی سطح بالا برای TensorFlow که ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌کند.
**R:** یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و گرافیکی که دارای بسته‌های متنوعی برای آموزش بدون نظارت است.
**Spark:** یک فریم‌ورک پردازش داده‌های بزرگ که می‌تواند برای آموزش الگوریتم‌های آموزش بدون نظارت بر روی داده‌های حجیم استفاده شود.

تکنیک‌های پیشرفته در آموزش بدون نظارت

**یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning):** ترکیبی از یادگیری با نظارت و بدون نظارت است که از داده‌های برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب برای آموزش مدل استفاده می‌کند.
**یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):** یک رویکرد یادگیری ماشین که در آن یک عامل با تعامل با محیط خود یاد می‌گیرد تا یک هدف خاص را به دست آورد. (استراتژی‌های معاملاتی، بهینه‌سازی پورتفوی)
**خودرمزگذارها (Autoencoders):** شبکه‌های عصبی هستند که برای یادگیری نمایش‌های فشرده از داده‌ها استفاده می‌شوند. (کاهش ابعاد، تشخیص ناهنجاری)
**شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks - GANs):** شبکه‌های عصبی هستند که برای تولید داده‌های جدید که شبیه به داده‌های آموزشی هستند استفاده می‌شوند. (تولید داده‌های مصنوعی، افزایش داده)
**یادگیری عمیق بدون نظارت (Deep Unsupervised Learning):** استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای انجام وظایف آموزش بدون نظارت.

منابع بیشتر

نتیجه‌گیری

آموزش بدون نظارت یک ابزار قدرتمند برای کشف دانش جدید و حل مسائلی است که در آن‌ها داده‌های برچسب‌گذاری شده در دسترس نیستند. با درک انواع الگوریتم‌های آموزش بدون نظارت و کاربردهای آن‌ها، می‌توانید از این روش برای بهبود فرآیندهای کسب‌وکار و حل مشکلات پیچیده استفاده کنید. با پیشرفت‌های مداوم در این زمینه، آموزش بدون نظارت به یک حوزه مهم در یادگیری ماشین تبدیل شده است.

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