• نویسنده :
• 1402-03-10

یادگیری نظارت نشده و کاربردهای آن

یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning) یکی از روش‌های اصلی در حوزه یادگیری ماشین است که در آن داده‌ها بدون برچسب یا هدایت خاصی به الگوریتم ارائه می‌شوند و الگوریتم بر اساس ساختار داده‌ها و الگوهای موجود در آن‌ها، به صورت خودکار الگوهای مشابه را تشخیص می‌دهد و روابط میان داده‌ها را بررسی می‌کند.

یادگیری نظارت نشده به عنوان یک روش بدون نظارت، در حوزه‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد و کاربردهای گسترده‌ای دارد. به طور کلی، این روش به ما امکان می‌دهد تا اطلاعات مفید و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کنیم و از آن‌ها برای اهداف مختلف استفاده کنیم.

یکی از کاربردهای اصلی یادگیری نظارت نشده در حوزه پردازش زبان طبیعی است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت نشده، می‌توانیم الگوها، ساختارها و روابط مختلفی در متن‌ها را شناسایی کنیم. به عنوان مثال، با اجرای یک الگوریتم یادگیری نظارت نشده بر روی مجموعه اسناد، می‌توانیم کلمات مشابه را گروه‌بندی کنیم، موضوعات مشترک را شناسایی کنیم و حتی به تشخیص و تفکیک جملات قابل فهم از جملات ناهماهنگ بپردازیم.

همچنین، یادگیری نظارت نشده در حوزه تشخیص تقلب و امنیت نیز کاربرد دارد. با استفاده از این روش، می‌توانیم الگوهای غیرمعمول و ناهنجار را در داده‌ها تشخیص دهیم و به طور خودکار تقلب و حملات را تشخیص دهیم. این روش در حوزه بانکداری، تجارت الکترونیک و سایر حوزه‌های مرتبط با امنیت و تشخیص تقلب بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به طور خلاصه، یادگیری نظارت نشده یک روش قدرتمند و چند منظوره است که در بسیاری از حوزه‌های علمی و صنعتی کاربرد دارد. این روش با تشخیص الگوها، ساختارها و روابط در داده‌ها به ما امکان می‌دهد تا اطلاعات مفیدی را استخراج کنیم و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بعدی و بهبود فرآیندها استفاده کنیم.

روش‌های یادگیری بدون نظارت

روش‌های یادگیری بدون نظارت به عنوان یکی از مهمترین حوزه‌های یادگیری ماشین است و در آن داده‌ها بدون هیچ برچسب یا نمونه‌ی آموزشی ارائه می‌شوند. در ادامه، به برخی از اصلی‌ترین روش‌های یادگیری بدون نظارت اشاره خواهیم کرد:

1. خوشه‌بندی (Clustering): در این روش، داده‌ها براساس شباهت‌های خود به دسته‌های مختلف یا خوشه‌ها تقسیم می‌شوند. هدف از خوشه‌بندی، یافتن الگوها، ساختارها یا ارتباطات مخفی در داده‌ها است.
2. کاوش توالی (Sequence Mining): در این روش، داده‌ها معمولاً به صورت توالی‌ها یا سری‌ها وجود دارند. هدف از کاوش توالی، شناسایی الگوها، روابط زمانی و قواعد مرتبط با توالی‌ها است.
3. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA): این روش به کاهش ابعاد داده‌ها و استخراج مولفه‌های اصلی آنها می‌پردازد. با استفاده از PCA، می‌توان اطلاعات مهم و قابل استفاده در داده‌ها را با حفظ حداکثر واریانس استخراج کرد.
4. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): در این روش، هدف شناسایی داده‌های نادر، نامعمول یا ناهنجار در یک مجموعه داده است. این روش برای تشخیص نقاط ضعف، خطاها یا تغییرات ناگهانی در داده‌ها استفاده می‌شود.
5. تفسیر قوانین انجمن (Association Rule Mining): این روش برای کشف قوانین و روابط عمومی بین آیتم‌ها در داده‌ها استفاده می‌شود. با تحلیل داده‌ها، می‌توان روابط بین آیتم‌ها را شناسایی کنیم و بر اساس آن‌ها تصمیم‌هایی را بگیریم.

این روش‌ها فقط برخی از مثال‌های رایج در حوزه یادگیری بدون نظارت هستند و هرکدام در بسترهای مختلف و با رویکردهای متنوعی قابل استفاده هستند. در این حوزه، همچنین روش‌های دیگری نیز وجود دارند که به تسهیل درک داده‌ها، تحلیل توالی‌ها، تفسیر روابط و مولفه‌های اصلی و غیره می‌پردازند.

به عنوان یک مثال از نحوه عملکرد یادگیری بدون نظارت، می‌توانید در زمینه تشخیص اسپم ایمیل را مورد بررسی قرار دهید. یادگیری بدون نظارت می‌تواند در فرایند تشخیص اسپم ایمیل موثر باشد.

یک نرم‌افزار تشخیص اسپم با استفاده از یادگیری نظارت نشده قادر است بر اساس الگوها و ساختارهای موجود در متن‌های ایمیل، ایمیل‌های اسپم را تشخیص دهد. در این روش، ابتدا مجموعه‌ای از ایمیل‌ها بدون برچسب اسپم و غیر اسپم جمع‌آوری می‌شود. سپس با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت مانند خوشه‌بندی، تحلیل توالی یا تحلیل مولفه‌های اصلی، ایمیل‌ها براساس شباهت‌های خود به دسته‌های مختلفی تقسیم خواهند شد. مثلاً با استفاده از روش خوشه‌بندی، ایمیل‌هایی که در کنار هم قرار دارند و ویژگی‌های مشابهی دارند، در یک خوشه قرار می‌گیرند. این خوشه‌ها می‌توانند به عنوان دسته‌بندی‌های پیشینه برای ایمیل‌ها استفاده شوند.

سپس، با تحلیل خوشه‌ها و برچسب‌گذاری یک نمونه از هر خوشه، می‌توان برچسب‌های اسپم و غیر اسپم را به سایر نمونه‌ها اعمال کرد. این فرآیند به تکامل الگوریتم و بهبود دقت دسته‌بندی کمک می‌کند.

بعد از اعمال برچسب‌ها، الگوریتم یادگیری ماشینی با استفاده از مثال‌های برچسب‌گذاری شده، به طور خودکار و تکراری الگوها و ویژگی‌های مشترک در ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم را شناسایی می‌کند. با تکرار این فرآیند بر روی تعداد بیشتری از ایمیل‌ها، الگوریتم یادگیری ماشینی توانایی تشخیص اسپم و غیر اسپم را بهبود می‌بخشد.

استفاده از یادگیری نظارت نشده در تشخیص اسپم ایمیل مزایایی دارد. به طور خودکار و بدون نیاز به برچسب‌های دستی، الگوریتم می‌تواند الگوها و ساختارهای پنهان در ایمیل‌ها را تشخیص دهد. علاوه بر این، با استفاده از تعداد زیادی ایمیل به عنوان داده آموزشی، الگوریتم قادر است بهبود پایداری و دقت در تشخیص اسپم و غیر اسپم را ایجاد کند.

بنابراین، یادگیری بدون نظارت در تشخیص اسپم ایمیل نشان می‌دهد که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بدون نیاز به برچسب‌های دستی می‌توانند بر اساس الگوها و ویژگی‌های موجود در داده‌ها، اطلاعات قابل استخراج را شناسایی کرده و کاربردهای متعددی را در حوزه‌های مختلف فراهم کنند.

تفاوت بین یادگیری نظارت نشده و نظارت شده

یادگیری نظارت شده در مواردی که دارای داده‌های برچسب‌دار هستند و می‌توانند به الگوریتم‌ها بیاموزند که الگوهای مشخصی را شناسایی کنند، کاربرد قوی‌تری دارد. به عنوان مثال، در مسائل تشخیص الگو، تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی و تشخیص صدا، یادگیری نظارت شده معمولاً از روش‌های پرکاربردی استفاده می‌کند. در این روش، داده‌های ورودی و خروجی متناظر با هر الگوی مورد نظر به الگوریتم تحویل می‌دهیم تا الگوریتم بتواند ارتباط بین آنها را یاد بگیرد و بتواند با داده‌های جدیدی که بدون برچسب هستند، پیش‌بینی کند.

از سوی دیگر، در مسائلی که داده‌ها بدون برچسب یا بدون هدایت کامل موجود هستند، یادگیری نظارت نشده کاربرد بیشتری دارد. در این روش، الگوریتم‌ها بدون هدایت صریح و بر اساس خودکار شناسایی الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها، یادگیری را انجام می‌دهند. به عبارتی، الگوریتم به صورت خودکار الگوها و ارتباطات موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند و مدلی را بدون نیاز به برچسب‌ها ساخته و از آن استفاده می‌کند.

یادگیری نظارت نشده در حوزه‌هایی مانند کاوش داده، تجزیه و تحلیل خوشه‌بندی، تشخیص ناهنجاری، توصیه‌گرها، تفسیر داده‌ها و تولید محتوا مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در حوزه بازاریابی، می‌توان از یادگیری نظارت نشده برای شناسایی الگوها و دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتارهایشان استفاده کرد. الگوریتم‌ها بدون هدایت کامل می‌توانند الگوهایی را در رفتارهای مشتریان شناسایی کنند و بر اساس آنها، دسته‌بندی و تحلیل کنند.

بنابراین، هر دو روش یادگیری نظارت شده و نظارت نشده دارای کاربردهای خود در حوزه‌ها و صنایع مختلف هستند. استفاده از هرکدام بستگی به نوع مسئله و نوع داده‌ها دارد. در برخی موارد، استفاده از یکی از این روش‌ها بهتر و موثرتر از دیگری است، اما در موارد دیگر، همزمانی استفاده از هر دو روش نیز می‌تواند به نتایج بهتری منجر شود.