وبلاگ تخصصی مباحث آموزش شبکه ، لینوکس ، هک و امنیت و برنامه نویسی

در مقاله یادگیری ماشین بانظارت، یاد گرفتیم که چگونه می توان مدل ها را با استفاده از مجموعه داده آموزشی برچسب دار، آموزش داد و بعد از آزمون قبولی، از آن ها برای سوددهی در هر کسب و کاری استفاده کرد. اما ممکن است در خیلی از پروژه ها یا صنایع امکان دسترسی به یک مجموعه داده برچسب دار نباشد یا به گونه ای تهیه یک مجموعه داده برچسب دار خیلی دشوار باشد، لذا نمی توان مدل ها را با استفاده از این نوع داده ها به خوبی آموزش داد، اما می توان یکسری الگو و رابطه از دل این مجموعه داده استخراج کرد. در این شرایط می توان از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت به منظور خوشه بندی و استخراج رابطه بین داده ها نیز استفاده کرد. در ادامه بیشتر در مورد الگوریتم یادگیری بدون نظارت | Unsupervised Machine Learning آشنا خواهیم شد. در دوره آموزشی جامع علم داده تمام A-Z علم داده (یادگیری ماشین، داده کاوی) را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش داده می شود.

یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Machine Learning) یکی از روش‌های هوش مصنوعی است که در آن مدل‌ها بدون داشتن برچسب‌های از پیش تعیین‌شده، به‌دنبال الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها می‌گردند. در آموزش دیتابیس، این روش برای تحلیل داده‌های بزرگ، خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) استفاده می‌شود. الگوریتم‌هایی مانند K-Means، DBSCAN و PCA برای یافتن گروه‌های مشابه در مجموعه داده‌ها کاربرد دارند. این روش در سیستم‌های پیشنهاددهنده، شناسایی ناهنجاری‌ها و تحلیل رفتار کاربران در پایگاه داده‌ها استفاده می‌شود. یادگیری بدون نظارت به کشف اطلاعات مفید از داده‌های خام و بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری کمک می‌کند.

یادگیری ماشین بدون نظارت چیست؟

همانطور که از نام این نوع یادگیری پیداست، یادگیری بدون نظارت | Unsupervised Machine Learning یک تکنیک یادگیری ماشین است که در آن مدل‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های آموزشی نظارت نمی‌شوند (یعنی از مجموعه داده دارای برچسب آموزش نمی بینند). در عوض، مدل‌ها می توانند یکسری الگوها و بینش‌های پنهان را از دل مجموعه داده ها پیدا ‌کنند.

می توان یادگیری بدون نظارت را اینگونه نیز تعریف کرد:

یادگیری بدون نظارت نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن مدل‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شوند و اجازه دارند بدون هیچ نظارتی بر روی آن داده‌ها عمل کنند.

یادگیری بدون نظارت | Unsupervised Machine Learning را نمی توان مستقیماً برای حل یک مسئله رگرسیون یا دسته بندی نیز استفاده کرد زیرا برای حل این نوع مسائل ما نیاز به مجموعه داده ای داریم که دارای ویژگی برچسب باشد، لذا برای حل این نوع مسائل باید از الگوریتم های یادگیری بانظارت استفاده کرد. هدف از یادگیری بدون نظارت، یافتن ساختار زیربنایی مجموعه داده، گروه بندی آن داده ها بر اساس شباهت ها و نمایش آن مجموعه داده در یک قالب فشرده است .

مثال: فرض کنید یک مجموعه داده ورودی حاوی هزاران تصویر انواع مختلف گربه و سگ بدون هیچ نوع برچسبی داریم (تصویر زیر) که آن را به یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت سپرده ایم. الگوریتم نمی تواند بر روی این مجموعه داده آموزش داده شود اما می تواند با توجه به الگوهای شباهتی که بین تصاویر مختلف گربه و سگ وجود دارد (مانند رنگ چشم، رنگ مو، اندازه و ...)، آن ها را به 2 خوشه گربه و سگ تقسیم نماید.

در مقاله یادگیری ماشین بانظارت، یاد گرفتیم که چگونه می توان مدل ها را با استفاده از مجموعه داده آموزشی برچسب دار، آموزش داد و بعد از آزمون قبولی، از آن ها برای سوددهی در هر کسب و کاری استفاده کرد. اما ممکن است در خیلی از پروژه ها یا صنایع امکان دسترسی به یک مجموعه داده برچسب دار نباشد یا به گونه ای تهیه یک مجموعه داده برچسب دار خیلی دشوار باشد، لذا نمی توان مدل ها را با استفاده از این نوع داده ها به خوبی آموزش داد، اما می توان یکسری الگو و رابطه از دل این مجموعه داده استخراج کرد. در این شرایط می توان از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت به منظور خوشه بندی و استخراج رابطه بین داده ها نیز استفاده کرد. در ادامه بیشتر در مورد الگوریتم یادگیری بدون نظارت | Unsupervised Machine Learning آشنا خواهیم شد. در دوره آموزشی جامع علم داده تمام A-Z علم داده (یادگیری ماشین، داده کاوی) را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش داده می شود.

یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Machine Learning) یکی از روش‌های هوش مصنوعی است که در آن مدل‌ها بدون داشتن برچسب‌های از پیش تعیین‌شده، به‌دنبال الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها می‌گردند. در آموزش دیتابیس، این روش برای تحلیل داده‌های بزرگ، خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) استفاده می‌شود. الگوریتم‌هایی مانند K-Means، DBSCAN و PCA برای یافتن گروه‌های مشابه در مجموعه داده‌ها کاربرد دارند. این روش در سیستم‌های پیشنهاددهنده، شناسایی ناهنجاری‌ها و تحلیل رفتار کاربران در پایگاه داده‌ها استفاده می‌شود. یادگیری بدون نظارت به کشف اطلاعات مفید از داده‌های خام و بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری کمک می‌کند.

یادگیری ماشین بدون نظارت چیست؟

همانطور که از نام این نوع یادگیری پیداست، یادگیری بدون نظارت | Unsupervised Machine Learning یک تکنیک یادگیری ماشین است که در آن مدل‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های آموزشی نظارت نمی‌شوند (یعنی از مجموعه داده دارای برچسب آموزش نمی بینند). در عوض، مدل‌ها می توانند یکسری الگوها و بینش‌های پنهان را از دل مجموعه داده ها پیدا ‌کنند.

می توان یادگیری بدون نظارت را اینگونه نیز تعریف کرد:

یادگیری بدون نظارت نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن مدل‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شوند و اجازه دارند بدون هیچ نظارتی بر روی آن داده‌ها عمل کنند.

یادگیری بدون نظارت | Unsupervised Machine Learning را نمی توان مستقیماً برای حل یک مسئله رگرسیون یا دسته بندی نیز استفاده کرد زیرا برای حل این نوع مسائل ما نیاز به مجموعه داده ای داریم که دارای ویژگی برچسب باشد، لذا برای حل این نوع مسائل باید از الگوریتم های یادگیری بانظارت استفاده کرد. هدف از یادگیری بدون نظارت، یافتن ساختار زیربنایی مجموعه داده، گروه بندی آن داده ها بر اساس شباهت ها و نمایش آن مجموعه داده در یک قالب فشرده است .

مثال: فرض کنید یک مجموعه داده ورودی حاوی هزاران تصویر انواع مختلف گربه و سگ بدون هیچ نوع برچسبی داریم (تصویر زیر) که آن را به یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت سپرده ایم. الگوریتم نمی تواند بر روی این مجموعه داده آموزش داده شود اما می تواند با توجه به الگوهای شباهتی که بین تصاویر مختلف گربه و سگ وجود دارد (مانند رنگ چشم، رنگ مو، اندازه و ...)، آن ها را به 2 خوشه گربه و سگ تقسیم نماید.