یادگیری با ناظر(Supervised Learning) چیست؟

مقدمه

یادگیری با ناظر (Supervised Learning) یک روش در یادگیری ماشین است که در آن مدل با استفاده از داده‌های دارای برچسب (شامل ورودی‌ها و خروجی‌های صحیح) آموزش داده می‌شود. هدف این روش این است که مدل بتواند رابطه‌ای را بین ورودی‌ها و خروجی‌ها یاد بگیرد تا برای داده‌های جدید و ناشناخته، خروجی‌های مناسب و دقیق پیش‌بینی کند. این روش در مسائلی مانند دسته‌بندی (classification) و پیش‌بینی (regression) کاربرد دارد و به طور گسترده در حوزه‌های مختلف از جمله تشخیص تصویر، پیش‌بینی قیمت، و تحلیل احساسات استفاده می‌شود. در ادامه این مقاله قصد داریم به بررسی بیشتری در رابطه با اینکه یادگیری با ناظر چیست و چه کاربردی دارد، بپردازیم. پس برای کسب اطلاعات بیشتر با ما همراه شوید.

یادگیری با ناظر چیست و چه کاربردی دارد؟

یادگیری با ناظر (Supervised Learning) یکی از روش‌های اصلی یادگیری ماشین است که در آن مدل با استفاده از داده‌های دارای برچسب آموزش داده می‌شود. در این روش، داده‌های آموزشی شامل ورودی‌ها (ویژگی‌ها) و خروجی‌های مربوط به آن‌ها (برچسب‌ها یا نتایج صحیح) هستند. هدف از یادگیری با ناظر، این است که مدل رابطه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را یاد بگیرد تا بتواند برای داده‌های جدید (که فقط ورودی‌ها مشخص هستند) خروجی مناسب را پیش‌بینی کند.

مراحل اصلی یادگیری با ناظر

1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های آموزشی شامل مجموعه‌ای از مثال‌ها هستند که هر کدام از دو بخش تشکیل شده‌اند: ورودی‌ها و خروجی‌های صحیح مربوط به آن‌ها.
2. تقسیم داده‌ها: داده‌ها به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند: داده‌های آموزشی (برای آموزش مدل) و داده‌های آزمایشی (برای ارزیابی عملکرد مدل).
3. آموزش مدل: مدل با استفاده از داده‌های آموزشی و برچسب‌های مربوط به آن‌ها یاد می‌گیرد که چگونه به ازای هر ورودی، خروجی مناسب را پیش‌بینی کند.
4. ارزیابی مدل: پس از آموزش، مدل با داده‌های آزمایشی (که برچسب‌های آن‌ها را نمی‌داند) ارزیابی می‌شود تا عملکرد آن بررسی شود.
5. پیش‌بینی: پس از آموزش و ارزیابی، مدل برای پیش‌بینی خروجی‌های جدید برای داده‌های ناشناخته (داده‌هایی که فقط ورودی‌ها مشخص هستند) استفاده می‌شود.

مثالی از اهمیت یادگیری با ناظر

فرض کنید می‌خواهید مدلی بسازید که بتواند نوع یک گل را بر اساس ویژگی‌هایی مثل طول و عرض گلبرگ‌ها تشخیص دهد. در این حالت، شما مجموعه‌ای از داده‌ها دارید که شامل اطلاعات مربوط به طول و عرض گلبرگ‌ها (ورودی‌ها) و نوع گل (خروجی) هستند. مدل با استفاده از این داده‌ها آموزش داده می‌شود تا بتواند برای گل‌های جدید نوع آن‌ها را پیش‌بینی کند.

یادگیری با ناظر در مسائلی مانند دسته‌بندی (classification) و رگرسیون (regression) بسیار پرکاربرد است.

کاربردهای یادگیری با ناظر

یادگیری با ناظر (Supervised Learning) در حوزه‌های متنوع و گسترده‌ای از فناوری و علوم داده کاربرد دارد. در ادامه به برخی از مهم‌ترین کاربردهای این روش می‌پردازیم:

تشخیص تصویر (Image Classification)

مدل‌های یادگیری با ناظر قادرند تصاویر را بر اساس ویژگی‌های مشخصی دسته‌بندی کنند. برای مثال: شناسایی و دسته‌بندی اشیاء مختلف در تصاویر مانند خودرو، انسان، حیوانات و همچنین استفاده در سیستم‌های امنیتی برای شناسایی افراد.

تشخیص گفتار (Speech Recognition)

تبدیل گفتار به متن نوشتاری با استفاده از مدل‌های یادگیری با ناظر امکان‌پذیر است. این کاربرد در دستیارهای صوتی مانند Siri، Google Assistant و Alexa و تبدیل گفتار به زبان‌های دیگر به صورت لحظه‌ای استفاده می‌شود.

پیش‌بینی قیمت (Price Prediction)

مدل‌های رگرسیونی که بر پایه یادگیری با ناظر ساخته شده‌اند، می‌توانند قیمت محصولات، املاک، سهام و غیره را پیش‌بینی کنند. کاربردهای این حوزه شامل پیش‌بینی قیمت خانه‌ها و آپارتمان‌ها و همچنین پیش‌بینی قیمت سهام و شاخص‌های بازار می‌شود.

تشخیص تقلب (Fraud Detection)

در حوزه‌های مالی و بانکی، مدل‌های یادگیری با ناظر برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک و جلوگیری از تقلب مورد استفاده قرار می‌گیرند.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

این کاربرد در تحلیل نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی، بررسی بازخورد مشتریان و ارزیابی واکنش‌ها به محصولات و خدمات استفاده می‌شود. مدل‌های یادگیری با ناظر می‌توانند احساسات مثبت، منفی یا خنثی را تشخیص دهند.

ترجمه ماشینی (Machine Translation)

ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر با استفاده از مدل‌های یادگیری با ناظر انجام می‌شود. این فناوری در سرویس‌هایی مانند Google Translate کاربرد دارد.

تشخیص بیماری‌ها (Medical Diagnosis)

در حوزه پزشکی، مدل‌های یادگیری با ناظر می‌توانند به تشخیص بیماری‌ها بر اساس داده‌های بالینی، تصاویر پزشکی (مثل MRI و X-Ray) و دیگر اطلاعات کمک کنند.

فیلترهای اسپم (Spam Filtering)

ایمیل‌ها و پیام‌های ناخواسته را با استفاده از مدل‌های یادگیری با ناظر شناسایی و از بین می‌برند. این سیستم‌ها به طور مداوم با داده‌های جدید آموزش دیده و بهبود می‌یابند.

سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)

در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، خدمات استریمینگ و شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس ترجیحات کاربران محصولات، فیلم‌ها، موسیقی و محتوای دیگر را پیشنهاد می‌دهند.

تشخیص دست‌خط (Handwriting Recognition)

تبدیل نوشتار دست‌نویس به متن دیجیتال، که در برنامه‌هایی مانند تشخیص نوشته‌های پستی و ورود اطلاعات به سیستم‌های دیجیتال استفاده می‌شود.

پیش‌بینی زنجیره تامین (Supply Chain Forecasting)

مدل‌های یادگیری با ناظر می‌توانند تقاضا، موجودی و سایر عوامل زنجیره تامین را پیش‌بینی کنند تا به بهینه‌سازی فرآیندها کمک کنند.

خودران‌ها (Autonomous Vehicles)

در خودروهای خودران، مدل‌های یادگیری با ناظر برای تشخیص موانع، علامت‌های راهنمایی و رانندگی ایمن مورد استفاده قرار می‌گیرند.

بازاریابی هدفمند (Targeted Marketing)

تحلیل داده‌های مشتریان برای ایجاد کمپین‌های بازاریابی هدفمند و شخصی‌سازی شده، به کمک مدل‌های یادگیری با ناظر امکان‌پذیر است.

تشخیص زبان (Language Detection)

شناسایی زبان متن‌ها، که در کاربردهایی مانند فیلتر کردن محتوا و ترجمه خودکار مفید است.

پیش‌بینی ترک کارمندان (Employee Turnover Prediction)

در حوزه منابع انسانی، پیش‌بینی اینکه کدام کارمندان احتمالاً شرکت را ترک خواهند کرد، به مدیریت کمک می‌کند تا اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.

یادگیری با ناظر به دلیل توانایی بالا در یادگیری از داده‌های برچسب‌گذاری شده و پیش‌بینی دقیق، در بسیاری از صنایع و حوزه‌های تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد و به بهبود فرآیندها، افزایش کارایی و ارائه راهکارهای نوآورانه کمک می‌کند.

الگوریتم‌های یادگیری با ناظر

الگوریتم‌های یادگیری با ناظر (Supervised Learning) متنوع هستند و هر کدام برای انواع خاصی از مسائل مناسب می‌باشند. در ادامه به معرفی برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری با ناظر پرداخته می‌شود:

رگرسیون خطی (Linear Regression)

این الگوریتم برای پیش‌بینی مقدار یک متغیر پیوسته بر اساس متغیرهای ورودی استفاده می‌شود. در رگرسیون خطی، رابطه‌ای خطی بین متغیرهای ورودی (ویژگی‌ها) و متغیر خروجی برقرار می‌شود. پیش‌بینی قیمت‌ها (مانند قیمت مسکن یا سهام)، پیش‌بینی تقاضا، و مدل‌سازی روابط ساده بین متغیرها از کاربردهای رگرسیون خطی است.

رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

این الگوریتم برای مسائل دسته‌بندی دوتایی (باینری) استفاده می‌شود و احتمال تعلق یک داده به یکی از دو کلاس ممکن را پیش‌بینی می‌کند. اگرچه نام آن رگرسیون است، اما برای دسته‌بندی استفاده می‌شود. تشخیص تقلب، پیش‌بینی موفقیت یک کمپین بازاریابی، تشخیص بیماری از کاربردهای رگرسیون لجستیک است.

ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)

SVM یک الگوریتم دسته‌بندی است که با پیدا کردن یک مرز بهینه (Hyperplane) داده‌ها را به دو دسته جدا می‌کند. این الگوریتم به ویژه در مسائل با ابعاد بالا و داده‌های غیرخطی کاربرد دارد. کاربرد ماشین بردار تشخیص تصویر، دسته‌بندی متن، تشخیص گفتار است.

درخت تصمیم (Decision Tree)

این الگوریتم یک ساختار درختی برای تصمیم‌گیری ایجاد می‌کند، که هر گره داخلی یک ویژگی و هر برگ یک برچسب کلاس را نشان می‌دهد. درخت‌های تصمیم به راحتی قابل تفسیر هستند. تشخیص بیماری‌ها، تجزیه و تحلیل ریسک، دسته‌بندی مشتریان از کاربردهای درخت تصمیم است.

جنگل تصادفی (Random Forest)

این الگوریتم یک روش گروهی (Ensemble) است که از ترکیب چندین درخت تصمیم برای بهبود دقت و کاهش Overfitting استفاده می‌کند. هر درخت به طور مستقل آموزش داده می‌شود و نتیجه نهایی با استفاده از رای‌گیری از تمام درخت‌ها به دست می‌آید. دسته‌بندی تصویر، پیش‌بینی تقاضا، تشخیص تقلب از کاربردهای جنگل تصادفی است.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

شبکه‌های عصبی الهام گرفته از ساختار مغز انسان هستند و شامل لایه‌های متعدد نورون‌ها می‌باشند. این الگوریتم برای مسائل پیچیده‌تر که شامل تعداد زیادی ویژگی و داده‌های غیرخطی است، مناسب است. تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، بازی‌های هوشمند از کاربردهای شبکه عصبی مصنوعی است.

این الگوریتم‌ها هر کدام نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند و بسته به نوع مسئله و داده‌های در دسترس، می‌توانند نتایج متفاوتی به همراه داشته باشند. انتخاب الگوریتم مناسب نیازمند تحلیل دقیق مسئله و داده‌ها است.

سخن آخر

یادگیری با ناظر (Supervised Learning) روشی در یادگیری ماشین است که مدل با استفاده از اطلاعات برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند تا بتواند برای داده‌های جدید پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد. این روش در دسته‌بندی (مثل تشخیص چهره) و پیش‌بینی (مثل پیش‌بینی قیمت) کاربرد دارد و در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، تشخیص تقلب، و پیش‌بینی بازارهای مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مقاله به بررسی اینکه یادگیری با ناظر چیست، پرداختیم. شما عزیزان می‌توانید سوالات خود را با کارشناسان ما در میان بگذارید.

سوالات متداول