چگونه فرآیند یادگیری ماشین را با پایتون آغاز کنیم؟

یادگیری ماشین با ناظر و بدون ناظر چیست؟

یادگیری ماشین با ناظر و بدون ناظر دو پارادایم دنیای یادگیری ماشین هستند که هریک کاربردهای خاص خود را دارند. توضیح اجمالی هر یک از این فناوری‌ها به شرح زیر است:

یادگیری ماشین با ناظر (Supervised Machine Learning)

در یادگیری ماشین با ناظر، مدل‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی که دارای برچسب یا خروجی مورد انتظار هستند، آموزش داده می‌شوند. به عبارت دیگر، هر داده آموزشی شامل ورودی‌ها (ویژگی‌ها) و خروجی متناظر (برچسب) است. هدف از آموزش مدل، پیدا کردن الگوها و روابطی است که بین ورودی‌ها و خروجی‌ها وجود دارد. سپس با استفاده از مدل آموزش دیده، می‌توان پیش‌بینی خروجی مورد نظر برای داده‌های جدید بدون برچسب انجام داد. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ناظر عبارتند از: ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، درخت تصمیم (Decision Trees)، رگرسیون خطی (Linear Regression) و طبقه‌بندی بیزی (Naive Bayes Classifiers).

مطلب پیشنهادی

Meta Learning چگونه کار می‌کند؟

فرا-یادگیری (Meta-learning) در یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین بدون ناظر (Unsupervised Machine Learning)

در یادگیری ماشین بدون ناظر، داده‌ها بدون برچسب و خروجی مشخصی آموزش داده می‌شوند. هدف اصلی در این نوع یادگیری، کشف الگوها، ساختارها و روابط مخفی در داده‌ها است. یعنی مدل‌ها تلاش می‌کنند داده‌ها را به گروه‌های مشابه تقسیم کنند یا به صورت خودکار ویژگی‌های مهم را استخراج کنند.

مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون ناظر عبارتند از: خوشه‌بندی (Clustering)، تجزیه ماتریسی (Matrix Factorization)، کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و قواعد انجمن (Association Rules).

یادگیری با ناظر نسبت به یادگیری بدون ناظر دارای برچسب‌ها و خروجی‌های مورد نظر است و بیشتر برای مسائل دسته‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. اما یادگیری بدون ناظر بدون نیاز به برچسب‌ها است و بیشتر برای کشف الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها استفاده می‌شود. در برخی موارد، از هر دو نوع یادگیری ماشین به صورت ترکیبی استفاده می‌شود تا عملکرد بهتری برای مسئله مورد نظر ارائه دهند.  با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم:

در یادگیری ماشین با ناظر، داده‌های آموزشی شامل جفت‌های ورودی-خروجی هستند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ناظر با توجه به این داده‌ها، قوانین و الگوهایی را یاد می‌گیرند تا بتوانند برای داده‌های جدید خروجی مورد نظر را پیش‌بینی کنند.

در یادگیری ماشین بدون ناظر، داده‌های آموزشی بدون برچسب هستند و هدف اصلی این نوع یادگیری، کشف الگوها، ساختارها و روابط مخفی در داده‌ها است. برای مثال، در خوشه‌بندی، الگوریتم سعی می‌کند داده‌ها را به گروه‌های مشابه تقسیم کند بدون اینکه برچسب یا خروجی مشخصی را در نظر بگیرد.

همچنین، باید به وجود یادگیری شبه ناظر (Semi-Supervised Learning) نیز اشاره کنیم. در این نوع یادگیری، بخشی از داده‌های آموزشی دارای برچسب است و بخش دیگر بدون برچسب. هدف نیز بهینه‌سازی پیش‌بینی برای داده‌های بدون برچسب استفاده شده در آموزش است.

هر سه نوع یادگیری ماشین (با ناظر، بدون ناظر و شبه ناظر) در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شوند و هر کدام کاربردها و مزایا و محدودیت‌های خود را دارند. انتخاب نوع مناسب یادگیری بستگی به مسئله و داده‌های مورد استفاده دارد.

مطلب پیشنهادی

چگونه از Torchtext استفاده کنیم؟

Torchtext چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد؟

نصب پایتون و محیط توسعه

ابتدا نسخه مورد نیاز از پایتون را از وب‌سایت رسمی www.Python.org دانلود و نصب کنید. در مرحله بعد یک محیط توسعه مانند Anaconda یا PyCharm را نصب کنید. این محیط‌ها کامل‌ترند و ابزارهای مفیدی برای یادگیری ماشین ارائه می‌دهند.

نصب کتابخانه‌های موردنیاز

پس از نصب پایتون، نیاز به نصب برخی از کتابخانه‌های معروف برای یادگیری ماشین مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn خواهید داشت. برای نصب آنها، می‌توانید از مدیر بسته pip استفاده کنید. به عنوان مثال می‌توانید از دستور زیر برای نصب کتابخانه نام‌پای استفاده کنید:

     pip install numpy pandas scikit-learn

آشنایی با مفاهیم پایه

قبل از شروع به یادگیری ماشین، مفاهیم پایه‌ای مانند مفهوم داده‌ها، ماتریس‌ها، عملیات ریاضی و آماری را باید فرا بگیرید. این مفاهیم در یادگیری ماشین بسیار مهم هستند.

مطلب پیشنهادی

از چه ابزارهایی در تعامل با زبان سی‌شارپ استفاده می‌شود؟

چگونه از زبان برنامه‌نویسی سی‌شارپ در حوزه هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

آموزش مدل‌های یادگیری ماشین

پس از آشنایی با مفاهیم پایه، می‌توانید با آموزش مدل‌های یادگیری ماشین کار را آغاز کنید. کتابخانه Scikit-learn پیاده‌سازی‌های متنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد که می‌توانید از آنها استفاده کنید. به عنوان مثال، برای آموزش یک مدل طبقه‌‌بندی ساده مانند مدل SVM، می‌توانید این کد را استفاده کنید:

     from sklearn import svm

     from sklearn import datasets

     # بارگیری داده‌های آموزشی

     iris = datasets.load_iris()

     X = iris.data

     y = iris.target     # آموزش مدل SVM

     model = svm.SVC()

     model.fit(X, y)

ارزیابی مدل

پس از آموزش مدل، می‌توانید آن را بر روی داده‌های تست ارزیابی کنید. برای این کار، می‌توانید از معیارهای ارزیابی مانند دقت (accuracy)، ماتریس درهم‌ریختگی (confusion matrix) و منحنی مشخصه عملکرد (ROC curve) استفاده کنید.

بهبود و تنظیم مدل

برخی از مدل‌ها ممکن است نیاز به بهبود و تنظیم داشته باشند. می‌توانید از روش‌هایی مانند انتخاب ویژگی‌ها، بهینه‌سازی پارامترها و جستجوی خطا برای بهبود عملکرد مدل استفاده کنید.

استفاده از مدل آموزش دیده

پس از آموزش و بهبود مدل، می‌توانید از آن برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها استفاده کنید. می‌توانید داده‌های جدید را به مدل بدهید تا خروجی مورد انتظار را تولید کند.

رگرسیون (Regression) در یادگیری ماشین چیست؟

رگرسیون یکی از روش‌های یادگیری ماشین با ناظر است که برای پیش‌بینی یک متغیر پیوسته به ازای یک یا چند متغیر ورودی استفاده می‌شود. هدف اصلی رگرسیون، برقراری یک رابطه تابعی بین متغیرهای وابسته (خروجی) و متغیرهای مستقل (ورودی) است.

در رگرسیون، ورودی‌ها به عنوان متغیرهای مستقل و خروجی مورد نظر به عنوان متغیر وابسته در نظر گرفته می‌شوند. مدل رگرسیون سعی می‌کند الگوها و تعاملات بین متغیرهای وابسته و مستقل را درک کند و یک تابع تخمینی برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید ایجاد کند. نوع رگرسیون ممکن است بسته به ویژگی‌های مسئله متفاوت باشد. در ادامه، چند نوع رایج رگرسیون را معرفی می‌کنم:

1.  رگرسیون خطی (Linear Regression): در رگرسیون خطی، فرضیه‌ای مطرح می‌شود که رابطه بین متغیرهای وابسته و مستقل به صورت خطی است. در این روش، سعی می‌شود خطی ترین تابعی را پیدا کنیم که بهترین تطابق را با داده‌ها داشته باشد.
2.  رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression): در رگرسیون چندجمله‌ای، فرضیه‌ای مطرح می‌شود که رابطه بین متغیرهای وابسته و مستقل به صورت چندجمله‌ای است. در این روش، از توان‌های بالاتر از یک برای متغیرهای مستقل استفاده می‌شود تا تابعی تطابق بیشتری با داده‌ها داشته باشیم.
3.  رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): در رگرسیون لجستیک، هدف پیش‌بینی یک متغیر دسته‌ای (باینری یا چند دسته‌ای) است. این روش برای مسائل دسته‌بندی استفاده می‌شود، اما در اصل یک رگرسیون است. تابع لجستیک استفاده می‌شود تا احتمال وقوع هر یک از دسته‌ها را مدل کند.

موارد یاد شده تنها چند نمونه از روش‌های رگرسیون هستند و در عمل روش‌های پیشرفته‌تر و پیچیده‌تری نیز وجود دارند. انتخاب نوع رگرسیون مناسب بستگی به ملاحظات مسئله و نوع داده‌هایی دارد که در اختیار دارید. همچنین، در اجرای رگرسیون ممکن است از تکنیک‌ها و ابزارهایی مانند انتخاب ویژگی‌ها، تغییر مقیاس داده‌ها، روش‌های ارزیابی و تقسیم داده‌ها به دو بخش آموزش و آزمون استفاده شود. رگرسیون یکی از روش‌های مهم در یادگیری ماشین است و در بسیاری از حوزه‌ها مانند پیش‌بینی قیمت خانه، تحلیل ترافیک، پیش‌بینی میزان فروش و سایر مسائل پیش‌بینی و تخمین مقدار استفاده می‌شود.

دسته بندی (Classification) در یادگیری ماشین چیست؟

دسته‌بندی (Classification) نوع دیگری از روش‌های یادگیری ماشین با ناظر است که برای پیش‌بینی و تفکیک داده‌ها به دسته‌های مختلف استفاده می‌شود. هدف اصلی دسته‌بندی، تعیین کلاس یا دسته‌ای است که یک نمونه ورودی متعلق به آن است. در دسته‌بندی، ورودی‌ها به عنوان متغیرهای مستقل و دسته‌ها به عنوان متغیر وابسته در نظر گرفته می‌شوند. مدل دسته‌بندی سعی می‌کند تعاملات و الگوهای موجود در داده‌ها را درک کند و یک تابع تصمیم‌گیری ایجاد کند که برای داده‌های جدید به عنوان ورودی، دسته‌بندی صحیح را انجام دهد. در دسته‌بندی، معمولا به دنبال تعیین مرزها یا فاصله‌هایی هستیم که داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم کنند. برخی از روش‌های دسته‌بندی معروف عبارتند از:

1.  ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines): این روش سعی می‌کند یک مرز خطی یا غیرخطی بین دسته‌ها را پیدا کند. ماشین بردار پشتیبان بر اساس حداکثر کردن فاصله بین مرزها و نمونه‌های حاشیه‌ای (نمونه‌هایی که نزدیک به مرزها قرار دارند) عمل می‌کند.
2.  درخت تصمیم (Decision Trees): درخت تصمیم به صورت سلسله مراتبی از سوالات بر اساس ویژگی‌های ورودی ساخته می‌شود و در نهایت به یک تصمیم برای دسته‌بندی می‌رسد. این روش بر اساس انتخاب بهترین ویژگی برای تقسیم داده‌ها و حداکثر کردن اطلاعات بهبودی عمل می‌کند.
3.  شبکه‌های عصبی (Neural Networks): شبکه‌های عصبی مدل‌های ریاضی هستند که توسط لایه‌های مختلف از نورون‌ها ساخته می‌شوند. این روش قادر است الگوهای پیچیده‌تر را در داده‌ها شناسایی کند و بر اساس آن‌ها دسته‌بندی انجام دهد.
4.  رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): اگرچه رگرسیون لجستیک در رگرسیون معرفی شد، اما به طور معمول برای دسته‌بندی استفاده می‌شود.همچنین، در دسته‌بندی ممکن است از تکنیک‌ها و ابزارهایی مانند استخراج ویژگی‌ها، تغییر مقیاس داده‌ها، روش‌های ارزیابی دقت دسته‌بندی و تقسیم داده‌ها به دو بخش آموزش و آزمون استفاده شود.

دسته‌بندی یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین روش‌های یادگیری ماشین است. از قطعه‌بندی تصاویر، تشخیص بیماری‌ها، فیلترینگ اسپم ایمیل، تحلیل متن، تشخیص چهره و بسیاری دیگر از مسائل دسته‌بندی در حوزه‌های مختلف استفاده می‌شود.

یک مثال عملی از نحوه ساخت مدل یادگیری ماشین در پایتون

به عنوان یک مثال عملی، می‌توانیم یک مدل ساده دسته‌بندی را در پایتون با استفاده از کتابخانه scikit-learn بسازیم. در این مثال، از روش ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine) برای دسته‌بندی استفاده خواهیم کرد. برای این منظور، ابتدا داده‌های آموزشی را بارگیری کرده و سپس مدل را آموزش می‌دهیم. در ادامه، از مدل آموزش دیده شده برای پیش‌بینی دسته‌بندی یک نمونه جدید استفاده می‌کنیم.

from sklearn import svm

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

# بارگیری داده‌ها

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data  # ویژگی‌ها

y = iris.target  # برچسب‌ها

# تقسیم داده‌ها به دو بخش آموزش و آزمون

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# ساخت مدل

model = svm.SVC(kernel='linear')

# آموزش مدل با داده‌های آموزشی

model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی دسته‌بندی برای داده‌های آزمون

y_pred = model.predict(X_test)

# محاسبه دقت مدل

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("دقت مدل:", accuracy)

در این مثال، از مجموعه داده Iris استفاده شده است که شامل ویژگی‌های گل‌های Iris و برچسب‌های متناظر آن‌ها است. ما از تابع train_test_split برای تقسیم داده‌ها به صورت تصادفی به دو بخش آموزش و آزمون استفاده کرده‌ایم. سپس، مدل SVM با هسته خطی ساخته و با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده شده است. سپس با استفاده از داده‌های آزمون، دسته‌بندی را پیش‌بینی کرده و دقت مدل را با استفاده از تابع accuracy_score محاسبه کرده‌ایم. توجه کنید که این فقط یک مثال ساده است و در پروژه‌های واقعی، ممکن است نیاز به پیش‌پردازش داده‌ها، تنظیم پارامترهای مدل، اعتبارسنجی متقاطع (cross-validation) و سایر مراحل پیچیده‌تر باشد.