هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تاریخ انتشار: 1403-07-03 17:55:35

دسته‌بندی: تکنولوژی

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل آموزش ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها، تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی بدون برنامه‌ریزی صریح است. به عبارت دیگر، یک الگوریتم یادگیری ماشین بر روی یک مجموعه داده آموزش داده می‌شود تا روابط بین داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی را بیاموزد و سپس از آن دانش برای پیش‌بینی یا انجام اقدامات روی داده‌های جدید و نادیده استفاده می‌کند.

انواع یادگیری ماشینی
سه نوع اصلی یادگیری ماشینی وجود دارد:
1. Supervised Learning: در این نوع یادگیری، الگوریتم بر روی داده های برچسب دار آموزش داده می شود، جایی که خروجی از قبل مشخص است. هدف یادگیری نگاشت بین داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی است، بنابراین الگوریتم می‌تواند روی داده‌های جدید و دیده نشده پیش‌بینی کند.
2. Unsupervised Learning: در این نوع یادگیری، الگوریتم بر روی داده های بدون برچسب آموزش داده می شود و هدف، کشف الگوها یا روابط در داده ها است. این نوع یادگیری اغلب برای خوشه بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری استفاده می شود.
3. Reinforcement Learning: در این نوع یادگیری، الگوریتم با تعامل با یک محیط و دریافت پاداش یا جریمه برای اعمال خود، یاد می گیرد. هدف یادگیری سیاستی است که پاداش را به حداکثر می رساند یا مجازات را به حداقل می رساند.

الگوریتم های یادگیری ماشین
الگوریتم های یادگیری ماشین زیادی وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:
1. Linear Regression: یک الگوریتم رگرسیون خطی برای یادگیری نظارت شده برای پیش بینی یک متغیر خروجی پیوسته استفاده می شود.
2. Logistic Regression: یک الگوریتم رگرسیون لجستیک برای یادگیری نظارت شده برای پیش بینی یک متغیر خروجی باینری استفاده می شود.
3. Decision Trees: الگوریتم درخت تصمیم هم برای یادگیری نظارت شده و هم بدون نظارت برای طبقه بندی داده ها یا پیش بینی استفاده می شود.
4. Random Forests: الگوریتم جنگل تصادفی یک روش مجموعه ای است که چندین درخت تصمیم را برای بهبود دقت و کاهش بیش از حد برازش ترکیب می کند.
5. Neural Networks: الگوریتم شبکه عصبی نوعی مدل یادگیری عمیق است که از چندین لایه از گره های به هم پیوسته (نرون ها) برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده ها استفاده می کند.
6. K-Means Clustering: یک الگوریتم خوشه بندی K-means برای یادگیری بدون نظارت برای گروه بندی نقاط داده مشابه در خوشه ها استفاده می شود.
7. Support Vector Machines (SVMs): یک الگوریتم SVM برای یادگیری نظارت شده برای طبقه بندی داده ها با یافتن بهترین ابر صفحه که کلاس ها را از هم جدا می کند استفاده می شود.

استفاده از یادگیری ماشینی در پایتون
پایتون یک زبان محبوب برای یادگیری ماشینی به دلیل کتابخانه ها و فریمورک های گسترده ای است مانند:
1. Scikit-learn: یک کتابخانه محبوب برای یادگیری ماشینی که طیف گسترده ای از الگوریتم ها و ابزارها را برای طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و موارد دیگر ارائه می دهد.
2. TensorFlow: یک کتابخانه محبوب برای یادگیری عمیق که طیف گسترده ای از الگوریتم ها و ابزارها را برای ساخت شبکه های عصبی ارائه می دهد.
3. Keras: یک کتابخانه سطح بالا برای یادگیری عمیق که یک رابط کاربری آسان برای ساخت شبکه های عصبی فراهم می کند.

در اینجا مثالی از نحوه استفاده از scikit-learn برای آموزش یک مدل رگرسیون خطی ساده در پایتون آورده شده است:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load the Boston housing dataset
boston = load_boston()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=0)

# Create a linear regression model
model = LinearRegression()

# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the testing data
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model using mean squared error
mse = ((y_pred - y_test) ** 2).mean()
print(f"MSE: {mse:.2f}")

این کد یک مدل رگرسیون خطی را روی مجموعه داده مسکن بوستون آموزش می دهد و روی داده های آزمایشی پیش بینی می کند. سپس میانگین مربعات خطا (MSE) برای ارزیابی عملکرد مدل محاسبه می شود.