یادگیری ماشین

حالا که با تعاریف و کاربردهای کلی هوش مصنوعی آشنا شدیم، به سراغ یادگیری ماشین می‌رویم، که یکی از زیرشاخه‌های کلیدی هوش مصنوعی است. در این بخش به شما نشان خواهم داد که یادگیری ماشین چیست و چطور می‌توان آن را در پروژه‌های مختلف به‌کار گرفت.

بخش دوم: آشنایی با یادگیری ماشین

1. تعریف یادگیری ماشین (Machine Learning)

• یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. این کار با استفاده از الگوریتم‌هایی انجام می‌شود که از داده‌های قبلی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در داده‌های جدید استفاده می‌کنند.

2. انواع یادگیری ماشین

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): در این نوع یادگیری، مدل با استفاده از داده‌هایی آموزش می‌بیند که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مشخص است. به عنوان مثال، اگر هدف پیش‌بینی قیمت خانه باشد، مدل با داده‌های قیمت‌های خانه‌های قبلی آموزش می‌بیند.
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): این نوع یادگیری برای کشف الگوهای پنهان در داده‌هایی استفاده می‌شود که خروجی مشخصی ندارند. خوشه‌بندی (Clustering) یکی از تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت است.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این روش، مدل از طریق بازخورد دریافت شده از محیط خود یاد می‌گیرد. به عنوان مثال، یک ربات می‌تواند با آزمون و خطا یاد بگیرد که در محیطی خاص چگونه عمل کند.

3. الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین

• رگرسیون خطی (Linear Regression): یک الگوریتم ساده است که برای پیش‌بینی مقادیر عددی به کار می‌رود. برای مثال، می‌توان از آن برای پیش‌بینی قیمت خانه‌ها یا دمای هوا استفاده کرد.
• درخت تصمیم (Decision Tree): این الگوریتم یک مدل درختی می‌سازد که به تصمیم‌گیری‌های بله/خیر وابسته است و برای دسته‌بندی و پیش‌بینی بسیار مفید است.
• ماشین بردار پشتیبان (SVM): یک الگوریتم بسیار قوی برای دسته‌بندی داده‌هاست که با استفاده از مرزهای تصمیم‌گیری، داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کند.
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks): ساختاری از واحدهای محاسباتی شبیه به نورون‌های مغز انسان که می‌تواند الگوهای پیچیده را یاد بگیرد.

4. مراحل ساخت یک مدل یادگیری ماشین

1. جمع‌آوری داده‌ها: مرحله اول جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل است. این داده‌ها می‌تواند به صورت دستی یا از پایگاه‌های داده آنلاین به دست بیاید.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله داده‌ها برای استفاده آماده‌سازی می‌شوند؛ از جمله پاکسازی داده‌های ناقص، نرمال‌سازی، و تبدیل داده‌ها به فرمت‌های قابل استفاده.
3. انتخاب الگوریتم: بسته به نوع مسئله، الگوریتم مناسب انتخاب می‌شود. برای مسائل دسته‌بندی از الگوریتم‌هایی مثل SVM یا درخت تصمیم استفاده می‌شود و برای مسائل پیش‌بینی، الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون.
4. آموزش مدل: مدل انتخابی با داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود تا بتواند الگوهای لازم را یاد بگیرد.
5. ارزیابی مدل: برای ارزیابی عملکرد مدل، از داده‌های تست استفاده می‌شود. دقت، دقت مثبت کاذب (False Positive Rate)، و یادآوری (Recall) از معیارهای مهم ارزیابی هستند.
6. بهبود مدل: مدل ممکن است نیاز به بهینه‌سازی یا تنظیمات بیشتری داشته باشد تا دقت آن افزایش یابد.

فعالیت پیشنهادی:

• برای اینکه یادگیری بهتری داشته باشید، می‌توانید پروژه‌ای ساده برای پیش‌بینی قیمت خانه‌ها بر اساس ویژگی‌هایی مثل متراژ، تعداد اتاق‌ها و موقعیت جغرافیایی تعریف کنید. ابتدا داده‌های نمونه را پیدا کنید (مثل مجموعه داده‌های استاندارد در Kaggle)، سپس مراحل بالا را دنبال کنید.