یادگیری خودتنظیمی

مقدمه

یادگیری خودتنظیمی (Self-Supervised Learning یا SSL) یک رویکرد نسبتاً جدید در یادگیری ماشین است که به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data) برای یادگیری بازنمایی‌های مفید استفاده کنند. این روش به ویژه در شرایطی که جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار پرهزینه یا دشوار است، بسیار ارزشمند است. در واقع، یادگیری خودتنظیمی سعی می‌کند تا با استفاده از خود داده‌ها، سیگنال‌های نظارتی برای آموزش مدل ایجاد کند. در این مقاله، به بررسی عمیق مفاهیم، روش‌ها، کاربردها و چالش‌های یادگیری خودتنظیمی خواهیم پرداخت.

چرا یادگیری خودتنظیمی؟

سنتی‌ترین روش‌های یادگیری عمیق به حجم زیادی از داده‌های برچسب‌دار نیاز دارند. این برچسب‌گذاری می‌تواند زمان‌بر، پرهزینه و نیازمند تخصص انسانی باشد. در بسیاری از حوزه‌ها، مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر، دسترسی به داده‌های برچسب‌دار محدود است. یادگیری خودتنظیمی به عنوان یک راه حل برای این مشکل ظهور کرده است.

مزایای اصلی یادگیری خودتنظیمی عبارتند از:

• **کاهش وابستگی به داده‌های برچسب‌دار:** با استفاده از داده‌های بدون برچسب، نیاز به جمع‌آوری و برچسب‌گذاری دستی داده‌ها کاهش می‌یابد.
• **بهبود عملکرد مدل:** مدل‌هایی که با استفاده از یادگیری خودتنظیمی پیش‌آموزش (Pre-training) داده شده‌اند، اغلب در وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks) عملکرد بهتری دارند.
• **یادگیری بازنمایی‌های قوی:** این روش به مدل‌ها کمک می‌کند تا بازنمایی‌های غنی و معناداری از داده‌ها یاد بگیرند.
• **مقیاس‌پذیری:** یادگیری خودتنظیمی به خوبی با حجم زیاد داده‌ها مقیاس‌پذیر است.

مفاهیم کلیدی

• **وظایف پیش‌آموزش (Pretext Tasks):** قلب تپنده یادگیری خودتنظیمی، تعریف وظایف پیش‌آموزش است. این وظایف به گونه‌ای طراحی می‌شوند که مدل را مجبور به یادگیری ویژگی‌های مفید از داده‌ها کنند. این وظایف معمولاً به گونه‌ای هستند که می‌توانند به طور خودکار از داده‌های بدون برچسب تولید شوند.
• **بازنمایی (Representation):** خروجی فرآیند یادگیری خودتنظیمی، یک بازنمایی از داده‌ها است. این بازنمایی باید اطلاعات مهم و معنادار را در خود جای داده باشد تا بتواند در وظایف پایین‌دستی مورد استفاده قرار گیرد.
• **انتقال یادگیری (Transfer Learning):** بازنمایی‌های یادگرفته شده در مرحله پیش‌آموزش می‌توانند به وظایف پایین‌دستی منتقل شوند. این کار معمولاً با Fine-tuning مدل پیش‌آموزش داده شده بر روی داده‌های برچسب‌دار وظیفه پایین‌دستی انجام می‌شود.

روش‌های رایج یادگیری خودتنظیمی

روش‌های مختلفی برای یادگیری خودتنظیمی وجود دارد که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• **Autoencoders:** Autoencoderها شبکه‌های عصبی هستند که برای یادگیر

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