یادگیری بدون نظارت و کاربردهای آن

یادگیری بدون نظارت چیست؟

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) یکی از شاخه‌های اصلی یادگیری ماشین است که در آن داده‌ها بدون استفاده از برچسب‌ها یا نشانه‌گذاری‌های قبلی مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند. در اینجا، الگوریتم‌ها به دنبال الگوها، ساختارها و روابط موجود در داده‌ها هستند، بدون اینکه پیش‌نمایشی از خروجی‌ها داشته باشند.

این نوع یادگیری به‌ویژه در شرایطی مفید است که داده‌های برچسب‌گذاری شده در دسترس نباشند یا به‌دست‌آوردن آنها هزینه‌بر باشد. یادگیری بدون نظارت با استفاده از داده‌های خام، قادر به شناسایی الگوهای نهفته، کشف خوشه‌های مشابه و استخراج ویژگی‌های اصلی است.

تاریخچه یادگیری بدون نظارت

تاریخچه یادگیری بدون نظارت به دوران ابتدایی توسعه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بازمی‌گردد. این روش به‌مرور زمان با پیشرفت تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها گسترش یافته است. در ادامه، تاریخچه یادگیری بدون نظارت را به بخش‌های مختلف تقسیم می‌کنیم:

1960s – 1980: آغاز های اولیه

در دهه ۱۹۶۰، اولین الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهینه‌سازی نشانه‌ها و ساختارهای داده‌ای آغاز شدند. در این دوران، تمرکز بیشتر روی الگوریتم‌های ابتدایی خوشه‌بندی مانند k-means بود. این الگوریتم‌ها اساساً برای تقسیم داده‌ها به گروه‌های مشابه طراحی شده بودند.

k-means

این الگوریتم اولین بار در دهه ۱۹۵۰ معرفی شد ولی در دهه ۱۹۶۰ به‌عنوان یک تکنیک جالب در یادگیری بدون نظارت به کار گرفته شد. k-means هنوز هم به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین روش‌های خوشه‌بندی در استفاده‌های مختلف باقی مانده است.

۱۹۹۰: پیشرفت و گسترش

در دهه ۱۹۹۰، با پیشرفت چشمگیر علم رایانه و افزایش دسترسی به داده‌های بزرگ، نیاز به تحلیل و داده‌کاوی افزایش یافت. در این دوران، تکنیک‌های جدید دیگر مانند درختان تصمیم، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و الگوریتم‌های کاهش ابعاد مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) نیز محبوب شدند.

تکنیک‌های جدید

• خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: این تکنیک به کاربر این امکان را می‌دهد که به‌جای تعیین تعداد خوشه‌ها از قبل، ساختار سلسله‌مراتبی خوشه‌ها را مشاهده کند.
• کاهش ابعاد: تکنیک‌هایی مانند PCA به تحلیلگران کمک می‌کردند تا داده‌های پیچیده را به بعد کمتری کاهش دهند و الگوها را شناسایی کنند.

۲۰۰۰: ظهور الگوریتم‌های مدرن

با ورود به قرن جدید و پیشرفت در الگوریتم‌های یادگیری عمیق، یادگیری بدون نظارت به یک حوزه تحقیقاتی فعال و گسترده تبدیل شد. تکنیک‌های جدیدی مانند شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های خودسازماندهی (Self-Organizing Maps) همگی به یادگیری بدون نظارت افزوده شدند.

خودسازماندهی

این نوع الگوریتم‌ها به یادگیری الگوها و مشخصات داده‌ها بدون دخالت انسانی کمک می‌کنند و توانایی شناسایی ساختار در داده‌های پیچیده را افزایش می‌دهند.

۲۰۱۰ و فراتر از آن: یادگیری عمیق و توسعه‌های جدید

در دهه ۲۰۱۰، پیشرفت در یادگیری عمیق، به شکل‌گیری مدل‌های جدید یادگیری بدون نظارت کمک کرد، به ویژه در پردازش تصویر و تحلیل متن. الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مانند GANs (Generative Adversarial Networks) و autoencoders به‌سرعت در حال توسعه بودند و بر روی داده‌های بدون برچسب عملکرد فوق‌العاده‌ای داشتند.

تفاوت یادگیری بدون نظارت با یادگیری نظارت شده و نیمه‌نظارتی

یادگیری نظارت شده به فرایند آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده اشاره دارد. در این روش، یک مجموعه داده آموزشی شامل ورودی‌ها (مثل ویژگی‌ها) و خروجی‌ها (برچسب‌ها) وجود دارد. و از معایب آن میتوان به موارد زیر اشاره کرد

• نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده
• پرهزینه و زمان‌بر بودن فرآیند برچسب‌گذاری

از طرفی یادگیری نیمه‌نظارتی یک رویکرد ترکیبی است که از ویژگی‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت بهره می‌برد. این روش به ویژه در مواقعی که داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود و داده‌های بدون برچسب موجود است، مفید است.

مدل‌ها ابتدا بر روی داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بینند و سپس از ساختارهای یادگرفته‌شده برای بهبود نتایج در داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت  از الگوریتم‌های مختلفی برای تحلیل داده‌ها و کشف الگوهای نهفته استفاده می‌کند. در ادامه به برخی از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت اشاره می‌کنیم:

۱. خوشه‌بندی

کد K-means

کد K-means یکی از محبوب‌ترین و ساده‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی است. این الگوریتم به صورت زیر کار می‌کند:

• تعداد K خوشه‌ها را انتخاب می‌کنید.
• نقاط داده به نزدیک‌ترین مرکز خوشه (centroid) نسبت داده می‌شوند.
• مراکز خوشه‌ها بر اساس میانگین نقاط داده به‌روز می‌شوند.
• این مراحل تکرار می‌شوند تا زمانی که مراکز خوشه‌ها تغییرات کمتری داشته باشند.

خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)

در این روش، داده‌ها به صورت یک درخت سلسله‌مراتبی مرتب می‌شوند. کاربر می‌تواند تعیین کند که چه تعداد خوشه می‌خواهد با قطع کردن درخت در سطح خاصی عمل کند. این روش به دو نوع تقسیم می‌شود:

• خوشه‌بندی متقاطع (Agglomerative): در ابتدا هر داده یک خوشه مستقل است و سپس خوشه‌ها به تدریج با هم ترکیب می‌شوند.
• خوشه‌بندی تقسیمی (Divisive): از یک خوشه بزرگ آغاز می‌شود و به تدریج به چند خوشه کوچک تقسیم می‌شود.

۲. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)

PCA یکی از تکنیک‌های معروف برای کاهش ابعاد است که به فشرده‌سازی داده‌ها و حفظ اطلاعات اصلی کمک می‌کند. با شناسایی مؤلفه‌های اصلی که بیشترین واریانس را در داده‌ها توضیح می‌دهند، این الگوریتم می‌تواند ابعاد داده‌ها را کاهش دهد.

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

t-SNE یک تکنیک کاهش ابعاد است که عمدتاً برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و بصری‌سازی خوشه‌ها استفاده می‌شود. این الگوریتم داده‌ها را با حفظ فاصله‌های محلی به ابعاد پایین‌تر تبدیل می‌کند و قادر به شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌ها است.

۳. شبکه‌های خودسازماندهی (Self-Organizing Maps)

این نوع شبکه‌های عصبی برای یادگیری بدون نظارت طراحی شده‌اند. SOM به دسته‌بندی داده‌ها به خوشه‌های مشابه کمک می‌کند و نمایشی بصری از داده‌ها ارائه می‌دهد. این روش به ویژه در تحلیل تصویر و پردازش سیگنال کاربرد دارد.

۴. الگوریتم‌های Generative

این دسته از الگوریتم‌ها به تولید داده‌های جدید بر اساس داده‌های آموزشی پرداخته و شامل موارد زیر می‌شوند:

• GANs (Generative Adversarial Networks): این شبکه‌ها به شبیه‌سازی داده‌های واقعی از طریق دو شبکه (Generator و Discriminator) که در برابر هم رقابت می‌کنند، شناخته می‌شوند.
• VAE (Variational Autoencoders): این نوع از شبکه‌های عصبی برای یادگیری توزیع داده‌ها استفاده می‌شوند و قادر به تولید داده‌های جدید بر اساس داده‌های آموزشی هستند.

۵. الگوریتم‌های وابستگی معنایی

این روش به کشف الگوها و روابط بین متغیرهای داده‌ای می‌پردازد. یکی از مشهورترین الگوریتم‌ها در این دسته، الگوریتم Apriori است که به شناسایی قوانین همبستگی در مجموعه داده‌های بزرگ کمک می‌کند.

کاربردهای یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت کاربردهای فراوانی دارد که به چند مورد از آنان اشاره می‌شود:

1. خوشه‌بندی :
   الگوریتم‌های خوشه‌بندی، داده‌ها را به گروه‌ها یا خوشه‌هایی که ویژگی‌های مشابهی دارند تقسیم می‌کنند. این کاربرد می‌تواند در تحلیل بازار، تحلیل اجتماعی، و خوشه‌بندی مشتریان مفید باشد. به‌عنوان مثال، می‌توان مشتریان را بر اساس رفتارهای خرید به گروه‌های مختلف تقسیم‌بندی کرد.
2. کاهش ابعاد :
   همانطور که گفته شد تکنیک‌هایی نظیر PCA (تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی) به فشرده‌سازی داده‌های بزرگ و پیچیده کمک می‌کند. این کاهش ابعاد می‌تواند باعث تسهیل در پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها شود و در عین حال مهم‌ترین ویژگی‌ها را حفظ کند.
3. استخراج ویژگی:
   این فرایند شامل شناسایی و انتخاب ویژگی‌های اصلی از داده‌ها. استخراج ویژگی به الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند تا روی بهترین و مؤثرترین اطلاعات تمرکز کنند و از عدم دقت ناشی از موارد زائد و اضافی کاسته شود.
4. تحلیل وابستگی:
   این نوع یا سطوح وابستگی میان متغیرها را شناسایی می‌کند، به‌عنوان مثال، در سیستم‌های توصیه‌گر که به مشتریان پیشنهادات بر اساس رفتار قبلی آنها می‌دهند.

مزایا و چالش‌های یادگیری بدون نظارت

مزایا:

• یکی از مزایای اصلی یادگیری بدون نظارت این است که نیازی به برچسب‌گذاری داده‌ها ندارد، که می‌تواند وقت‌گیر و پرهزینه باشد.
• توانایی کشف الگوها و ارتباطات غیرمنتظره در داده‌ها که ممکن است توسط انسان قابل شناسایی نباشد.

چالش‌ها:

• نتایج یادگیری بدون نظارت معمولاً به سختی قابل تفسیر و ارزیابی هستند، زیرا برچسب‌های مشخصی برای مقایسه وجود ندارد.
• انتخاب و طراحی الگوریتم مناسب برای مجموعه داده خاص می‌تواند چالش‌انگیز باشد.

جمع‌بندی

یادگیری بدون نظارت به عنوان یک ابزار قدرتمند در یادگیری ماشین، امکان استخراج اطلاعات و الگوهای جاسازی‌شده در داده‌های خام را فراهم می‌آورد. توانایی یادگیری از داده‌ها بدون نظارت، به‌ویژه در دنیای مدرن که داده‌ها به سرعت در حال افزایش هستند، اهمیت بالایی دارد و به کاربران این امکان را می‌دهد که از داده‌های خود ارزش افزوده بیشتری استخراج کنند.