مفاهیم یادگیری ماشین دکتر سیامک نوراللهی

مفاهیم ماشین‌آموزی یا ماشین لرنینگ

در علم داده و هوش مصنوعی به تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که به مدل‌سازی و پیش‌بینی داده‌ها بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح برای هر مسئله کمک می‌کنند. در زیر به برخی از مفاهیم کلیدی ماشین لرنینگ اشاره خواهم کرد:

 

1. **داده‌های آموزشی (Training Data)**:

   - داده‌هایی که به ماشین لرنینگ داده می‌شوند تا از روی آنها الگوریتم‌ها و مدل‌هایی را آموزش ببینند. این داده‌ها شامل ویژگی‌های مختلف (مثلاً ویژگی‌های مشخص کنندهٔ مشتریان در یک مسئله پیش‌بینی) و برچسب‌ها یا خروجی‌های مربوط به آنها (مثلاً اگر مشتری خرید کند یا نه) هستند.

 

2. **مدل (Model)**:

   - مدل در ماشین لرنینگ به یک نوع الگوریتم یا ساختار مشخصی اطلاق می‌شود که با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود تا بتواند داده‌های جدید را پیش‌بینی کند یا دسته‌بندی کند. این مدل می‌تواند شامل انواع مختلفی از الگوریتم‌ها مانند درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، رگرسیون خطی، و ... باشد.

 

3. **آموزش (Training)**:

   - فرایندی است که در آن مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌بیند. این شامل بهینه‌سازی پارامترهای مدل و تنظیم آنها بر اساس داده‌های ورودی و خروجی است.

 

4. **آزمون و ارزیابی (Testing and Evaluation)**:

   - پس از آموزش، مدل باید با داده‌های جدید آزمایش شود تا عملکرد آن ارزیابی شود. این فرایند شامل محاسبه معیارهایی مانند دقت، صحت، حساسیت و ویژگی‌های دیگر است.

 

5. **برچسب‌زنی (Labeling)**:

   - فرایند تعیین برچسب برای داده‌های آموزشی است که به مدل اطلاعات لازم برای یادگیری دسته‌بندی یا پیش‌بینی را می‌دهد.

 

6. **تقویت‌گر (Reinforcement Learning)**:

   - یک روش ماشین لرنینگ که در آن مدل تصمیم‌ها و اعمال خود را بر اساس پاداش‌های دریافتی از محیط یاد می‌گیرد، بدون نیاز به داده‌های برچسب‌خورده.

 

7. **ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)**:

   - روشی از ماشین لرنینگ که در آن هدف یافتن الگوها و روابط در داده‌ها بدون نیاز به برچسب‌ها است، مانند خوشه‌بندی.

 

8. **ماشین با نظارت (Supervised Learning)**:

   - روشی از ماشین لرنینگ که در آن داده‌های آموزشی دارای برچسب هستند و هدف پیش‌بینی یا دسته‌بندی خروجی برای داده‌های جدید است.

 

این مفاهیم اساسی ماشین لرنینگ را شامل می‌شود که به برنامه‌ها و الگوریتم‌هایی کمک می‌کنند تا از داده‌ها علم بگیرند و الگوها و روابطی را که در آنها وجود دارد شناسایی کنند. هر کدام از این مفاهیم بستگی به نوع مسئله و نیازهای آن، در انتخاب و اعمال مدل‌های مختلف ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار می‌گیرند.