یادگیری نظارت نشده، برررسی مفاهیم، تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها به صورت کامل

مقدمه

یادگیری نظارت نشده یکی از بخش‌های بسیار مهم در دنیای هوش مصنوعی است. در عصر دیجیتال کنونی، داده‌ها حکم نفت را دارند. با افزایش حجم داده‌ها، نیاز به روش‌هایی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از آن‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. همانطور که در مقاله «هوش مصنوعی چیست» بررسی کردیم، گفتیم یادگیری ماشین یکی از بزرگترین حوزه‌ها در دنیای هوش مصنوعی است. در مقاله «صفر تا صد یادگیری ماشین» نیز بررسی کردیم که یادگیری ماشین از بخش‌هایی نظیر یادگیری نظارت شده و یادگیری نظارت نشده و یادگیری تقویتی تشکیل شده است. در این مقاله به بررسی یادگیری نظارت نشده یا یادگیری بدون ناظر می‌پردازیم

مفهوم یادگیری نظارت نشده

یادگیری نظارت نشده یا بدون ناظر یک روش در یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌ها سعی می‌کنند الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را بدون داشتن برچسب‌ها یا پاسخ‌های درست کشف کنند. تصور کنید که یک جعبه پر از عکس‌های حیوانات مختلف دارید، اما هیچ اطلاعاتی در مورد نام یا نوع آن‌ها ندارید. اگر بخواهید این عکس‌ها را بر اساس شباهت‌های ظاهری‌شان گروه‌بندی کنید، مثلاً همه تصاویر سگ‌ها در یک گروه، تصاویر گربه‌ها در گروهی دیگر، و پرندگان در گروهی متفاوت، در واقع از یادگیری بدون نظارت استفاده کرده‌اید. الگوریتم بدون آگاهی از نام یا ویژگی‌های دقیق حیوانات، آن‌ها را بر اساس الگوها و شباهت‌های موجود در داده‌ها به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کند.

منظور از داده برچسب‌دار چیست؟

منظور از داده‌های برچسب‌دار داده‌هایی است که هر نمونه آن‌ها با یک اطلاعات اضافی به نام “برچسب” همراه است که نشان‌دهندهٔ پاسخ صحیح، کلاس، یا دسته‌بندی مرتبط با آن نمونه می‌باشد. این برچسب‌ها معمولاً نتیجه مورد انتظار یا خروجی صحیحی هستند که ما می‌خواهیم مدل یادگیری ماشین ما آن را پیش‌بینی کند. به عنوان مثال، در یک مجموعه تصاویر، اگر هر تصویر با برچسبی مانند “گربه”، “سگ” یا “پرنده” همراه باشد، این مجموعه داده برچسب‌دار است. این برچسب‌ها به الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده اجازه می‌دهند تا با استفاده از ورودی‌ها (ویژگی‌های داده) و خروجی‌های مورد انتظار (برچسب‌ها)، الگوها و روابط را یاد بگیرند و بتوانند در آینده نمونه‌های جدید را به درستی طبقه‌بندی یا پیش‌بینی کنند.

داده‌های برچسب دار کاربرد بسیاری در یادگیری ماشین و حوزه یادگیری نظارت شده دارند، اما در همه مواقع داده برچسب دار در اختیار نیست. اینجاست که روش یادگیری نظارت نشده می‌تواند بسیار کارامد باشد.

چرا یادگیری نظارت نشده اهمیت بالایی دارد؟

یادگیری بدون نظارت از اهمیت بالایی برخوردار است زیرا به ما امکان می‌دهد تا بدون نیاز به داده‌های برچسب‌دار، الگوها و ساختارهای پنهان درون داده‌ها را کشف کنیم. در دنیایی که حجم عظیمی از داده‌های خام و بدون برچسب تولید می‌شود، یادگیری بدون نظارت به ما کمک می‌کند تا به صورت خودکار داده‌ها را خوشه‌بندی کنیم، ناهنجاری‌ها را تشخیص دهیم و بینش‌های ارزشمندی از اطلاعات استخراج کنیم. این امر نه تنها به کاهش هزینه‌ها و زمان مورد نیاز برای برچسب‌گذاری دستی داده‌ها منجر می‌شود، بلکه امکان کشف دانش جدید و ناشناخته را نیز فراهم می‌کند که می‌تواند در بهبود تصمیم‌گیری‌ها و توسعه فناوری‌های نوین مؤثر باشد.

انواع تکنیک‌های کلیدی در یادگیری نظارت نشده

یادگیری نظارت نشده حوزه گسترده‌ای است و  تکنیک‌ها و الگوریتم‌های بسیاری را شامل می‌شود، در ادامه برخی از این تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها را به صورت مختصر معرفی می‌‌کنیم.

1. خوشه‌بندی یا کلاسترینگ (Clustering)

خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های اساسی در یادگیری بدون نظارت است که هدف آن گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها و ویژگی‌های مشترکشان است. در این روش، داده‌ها به چندین خوشه تقسیم می‌شوند به‌طوری‌که نمونه‌های داخل هر خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر دارند و با نمونه‌های خوشه‌های دیگر تفاوت بیشتری دارند. خوشه‌بندی به کشف ساختارها و الگوهای پنهان در داده‌ها کمک می‌کند و در کاربردهایی مانند تقسیم‌بندی مشتریان، تحلیل تصاویر و تشخیص ناهنجاری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. در ادامه برخی از مهمترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی را ببرسی می‌کنیم.

الگوریتم k-Means

یکی از ساده‌ترین و محبوب‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی است که بر اساس محاسبه فاصله بین نقاط داده عمل می‌کند.

الگوریتم k-Means یک روش ساده و کارآمد برای خوشه‌بندی داده‌ها در یادگیری بدون نظارت است که هدف آن تقسیم N داده به K خوشه بر اساس شباهت‌های آن‌هاست. این الگوریتم با انتخاب تصادفی K مرکز اولیه (یا میانگین‌ها) شروع می‌کند. سپس در هر مرحله، هر داده به نزدیک‌ترین مرکز (بر اساس معیار فاصله، معمولاً فاصله اقلیدسی) تخصیص داده می‌شود. پس از تخصیص همه داده‌ها، مراکز خوشه‌ها با محاسبه میانگین جدید داده‌های تخصیص‌یافته به هر خوشه به‌روزرسانی می‌شوند. این فرآیند تکرار می‌شود تا زمانی که مراکز خوشه‌ها تغییر قابل توجهی نداشته باشند یا تخصیص داده‌ها پایدار شود. نتیجه نهایی یک تقسیم‌بندی از داده‌هاست که در آن هر خوشه دارای داده‌هایی با بیشترین شباهت به یکدیگر است.

 خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)

خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی یک الگوریتم دیگر در یادگیری بدون نظارت است که داده‌ها را به صورت یک ساختار درختی یا سلسله‌مراتبی سازمان‌دهی می‌کند. این روش به دو نوع اصلی تقسیم می‌شود:

خوشه‌بندی تجمعی یا Agglomerative  از پایین به بالا عمل می‌کند، به این صورت که هر داده ابتدا یک خوشه جداگانه است و در هر مرحله نزدیک‌ترین خوشه‌ها با هم ترکیب می‌شوند.

خوشه‌بندی تقسیم‌کننده یا Divisive  از بالا به پایین عمل می‌کند، یعنی تمام داده‌ها در یک خوشه بزرگ شروع می‌شوند و به تدریج به خوشه‌های کوچکتر تقسیم می‌گردند. نتیجهٔ این فرآیند یک دندوگرام یا نمودار درختی است که ساختار سلسله‌مراتبی خوشه‌ها و روابط بین آن‌ها را نشان می‌دهد و به ما امکان می‌دهد تا بر اساس سطح شباهت مورد نظر، تعداد و سطح خوشه‌ها را تعیین کنیم.

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

DBSCAN که مخفف عبارت خوشه‌بندی فضایی مبتنی بر تراکم برای کاربردها با نویز است، یکی دیگر از الگوریتم‌های  خوشه‌بندی بدون نظارت است. این الگوریتم نقاطی را که در تراکم بالا قرار دارند به هم گروه‌بندی می‌کند و نقاطی را که در مناطق با تراکم کم هستند به عنوان نویز یا نقاط پرت نشان می‌دهد. این الگوریتم خوشه‌ها را به‌عنوان نواحی با تراکم بالا که توسط نواحی با تراکم پایین از هم جدا شده‌اند تعریف می‌کند.

DBSCAN دو پارامتر اصلی دارد: ε (اپسیلون) که شعاع همسایگی اطراف یک نقطه را مشخص می‌کند، و MinPts که حداقل تعداد نقاط مورد نیاز برای تشکیل یک ناحیه متراکم است. این الگوریتم به خصوص برای شناسایی خوشه‌هایی با شکل‌های نامنظم و مدیریت داده‌های نویزی یا پرت بسیار مفید است.

 2. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

کاهش ابعاد یا کاهش بعد فرآیندی در یادگیری ماشین و تحلیل داده است که هدف آن کاهش تعداد متغیرهای مورد بررسی یا ابعاد داده می‌باشد، در حالی که اطلاعات مهم و ساختارهای ذاتی داده حفظ می‌شوند. این کار با تبدیل داده‌های اصلی به یک فضای جدید با ابعاد کمتر انجام می‌شود که در آن ویژگی‌های مهم‌تر یا ترکیبات خطی از ویژگی‌های اولیه نمایان می‌شوند.

برای درک بهتر، فرض کنید شما یک مجموعه داده دارید که اطلاعات قد و وزن افراد را شامل می‌شود، و می‌خواهید این داده‌ها را تجسم کنید. هر داده دارای دو ویژگی است: قد و وزن، بنابراین در یک فضای دو بعدی قرار دارد. اگر متوجه شوید که بین قد و وزن همبستگی قوی وجود دارد (افراد بلندتر معمولاً وزن بیشتری دارند)، می‌توانید از کاهش ابعاد استفاده کنید تا داده‌ها را به یک بعد کاهش دهید.

کاهش ابعاد می‌تواند به بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری، کاهش پیچیدگی محاسباتی، و تسهیل تجسم داده‌ها کمک کند. روش‌های معمول در کاهش ابعاد شامل تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تحلیل تشخیص خطی (LDA) هستند.

تجزیه به مؤلفه‌های اصلی (PCA)

تجزیه به مؤلفه‌های اصلی  یکی از مشهور‌ترین روش آماری در دنیای یادگیری ماشین برای کاهش ابعاد داده‌ها است. این روش با یافتن محورهای جدیدی در فضای ویژگی‌ها کار می‌کند که بیشترین واریانس یا تغییرات داده‌ها را نشان می‌دهند. این محورهای جدید که “مؤلفه‌های اصلی” نامیده می‌شوند، ترکیبات خطی از ویژگی‌های اصلی هستند. با نگه داشتن تعداد کمی از این مؤلفه‌ها که بیشترین اطلاعات را در بر دارند، می‌توانیم ابعاد داده‌ها را کاهش دهیم بدون اینکه اطلاعات مهم را از دست بدهیم.

به‌عنوان مثال، تصور کنید داده‌هایی درباره قد، وزن و طول دست افراد داریم. این سه ویژگی ممکن است به شدت با هم همبسته باشند. با اعمال این روش، می‌توانیم این سه ویژگی را به یک یا دو مؤلفه اصلی کاهش دهیم. این مؤلفه‌های جدید ممکن است نمایانگر ویژگی‌های ترکیبی مانند “اندازه کلی بدن” باشند. به این ترتیب، می‌توانیم داده‌ها را در فضای دوبعدی یا حتی یک‌بعدی تجسم کنیم و تحلیل‌ها را ساده‌تر و مؤثرتر انجام دهیم.

تحلیل تشخیص خطی

تحلیل تشخیص خطی روشی دیگر  برای کاهش ابعاد داده‌ها و بهبود قابلیت تفکیک بین کلاس‌های مختلف است. بر خلاف تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) که واریانس کلی داده‌ها را بیشینه می‌کند، تحلیل تشخیص خطی به دنبال یافتن محورهای جدیدی است که در آن‌ها فاصله بین کلاس‌های مختلف بیشینه و پراکندگی درون هر کلاس کمینه شود. این کار با یافتن ترکیبات خطی از ویژگی‌های اصلی انجام می‌شود که داده‌ها را به صورتی ترسیم می‌کنند که تفکیک کلاس‌ها بهینه باشد.

فرض کنید داده‌هایی از ویژگی‌های برگ سه نوع مختلف از گیاهان دارید و می‌خواهید آن‌ها را طبقه‌بندی کنید. هر داده دارای چندین ویژگی مانند طول و عرض برگ است. با استفاده از تحلیل تشخیص خطی، می‌توانید فضای ویژگی‌ها را به یک یا دو بعد کاهش دهید، به طوری که سه نوع گیاه تا حد ممکن از هم جدا شوند. این کار تحلیل و تجسم داده‌ها را ساده‌تر می‌کند و می‌تواند دقت مدل‌های طبقه‌بندی را افزایش دهد، زیرا ویژگی‌های جدیدی ایجاد شده‌اند که بهترین تفکیک بین کلاس‌ها را ارائه می‌دهند.

 t-SNE

t-SNE که مخفف عبارت t-distributed stochastic neighbor embedding است، یک روش غیرخطی برای کاهش ابعاد و تجسم داده‌های با ابعاد بالاست. این روش به‌ویژه برای نمایش داده‌هایی که در فضای چندبعدی قرار دارند در فضاهای دوبعدی یا سه‌بعدی مفید است. t-SNE با حفظ ساختار محلی داده‌ها کار می‌کند؛ به این معنی که نقاطی که در فضای با ابعاد بالا به یکدیگر نزدیک هستند، در فضای با ابعاد پایین نیز نزدیک باقی می‌مانند. این کار با تبدیل شباهت‌های بین نقاط به توزیع‌های احتمال انجام می‌شود و سپس با کمینه کردن اختلاف بین این توزیع‌ها در فضای با ابعاد بالا و پایین، یک نگاشت ایجاد می‌شود که ساختار داده‌ها را تا حد ممکن حفظ می‌کند.

برای راحتی، فرض کنید مجموعه‌ای از تصاویر از ارقام  دست‌نویس ۰ تا ۹ دارید که هر تصویر به‌صورت یک بردار با هزاران پیکسل نمایش داده می‌شود. تجسم چنین داده‌هایی دشوار است. با استفاده از t-SNE، می‌توانید این بردارهای پرابعاد را به نقاطی در یک فضای دوبعدی کاهش دهید. پس از نگاشت، وقتی نقاط را رسم کنید، مشاهده می‌کنید که تصاویر مربوط به یک رقم مشخص (مثلاً تمام تصاویر رقم “۳”) در خوشه‌هایی نزدیک به هم قرار می‌گیرند. این تجسم به شما امکان می‌دهد الگوها، خوشه‌ها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را به‌صورت بصری مشاهده و تحلیل کنید.

 ۳.تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

تشخیص ناهنجاری یا آنومالی دیتکشن (Anomaly Detection) فرایندی است برای شناسایی نقاط داده‌ای که به طور قابل توجهی با الگو یا ساختار کلی داده‌های عادی تفاوت دارند. این نقاط داده که به عنوان ناهنجاری، استثنا، یا موارد دورافتاده نیز شناخته می‌شوند، ممکن است نشان‌دهنده وقایع مهمی مانند تقلب مالی، نقص فنی، حملات سایبری یا تغییرات غیرمنتظره در رفتار سیستم باشند.

در یادگیری نظارت‌نشده، الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری با تحلیل الگوهای نهفته در داده‌ها بدون نیاز به برچسب‌گذاری، مدل‌هایی را ایجاد می‌کنند که توانایی تشخیص این موارد غیرعادی را دارند. از تکنیک‌هایی مانند جنگل ایزوله (Isolation Forest)، اتواینکدرها (Autoencoders) و SVM تک‌کلاسه (One-Class SVM) برای مدل‌سازی رفتار عادی داده‌ها و شناسایی انحرافات استفاده می‌شود. هدف اصلی تشخیص ناهنجاری، بهبود امنیت، کیفیت و عملکرد سیستم‌ها از طریق شناسایی زودهنگام و مدیریت موارد غیرمعمول است. در ادامه برخی از این تکنیک‌ها را بررسی می‌کنیم.

جنگل ایزوله (Isolation Forest)

جنگل ایزوله یکی از معروف‌ترین تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری در دنیای یادگیری نظارت نشده است که بر اساس اصول درخت تصمیم‌گیری و به‌خصوص جنگل تصادفی عمل می‌کند. ایده اصلی این الگوریتم این است که ناهنجاری‌ها (نمونه‌های غیرعادی) به دلیل کمیابی و تفاوت‌هایشان با داده‌های عادی، می‌توانند به سرعت و با تعداد کمی از تقسیمات (splits) در درخت تصمیم‌گیری از بقیه داده‌ها جدا یا “ایزوله” شوند. جنگل ایزوله با ساختن تعداد زیادی درخت تصمیم‌گیری تصادفی که هر یک به صورت مستقل داده‌ها را به بخش‌های کوچکتر تقسیم می‌کنند، اندازه‌گیری می‌کند که هر نمونه داده تا چه حد به راحتی ایزوله می‌شود. نمونه‌هایی که به سرعت ایزوله می‌شوند (در عمق‌های کمتر درخت قرار می‌گیرند) احتمالاً ناهنجاری هستند.

اگر کمی پیچیده شد بیایید تصور کنید در یک جنگل، بیشتر درختان کاج هستند و تعداد کمی درخت بلوط وجود دارد. اگر بخواهیم یک درخت خاص را تنها با پرسیدن سوالاتی درباره ویژگی‌های آن پیدا کنیم، درختان بلوط به دلیل تفاوت‌هایشان با اکثریت کاج‌ها به سرعت شناسایی می‌شوند. مثلاً با پرسیدن سوالاتی مانند “آیا برگ‌هایش سوزنی شکل است؟” یا “آیا میوه‌اش مخروطی است؟”، می‌توانیم درختان بلوط را با تعداد کمی سوال از بقیه جدا کنیم.

در مقابل، برای تشخیص یک درخت کاج خاص در میان سایر کاج‌ها نیاز به سوالات دقیق‌تر و بیشتری داریم. در این مثال، درختان بلوط نقش ناهنجاری را دارند که جنگل ایزوله می‌تواند آنها را به سرعت از جنگل کاج‌ها ایزوله کند. به همین ترتیب، الگوریتم جنگل ایزوله در داده‌های پرتعداد، نمونه‌های متفاوت و نادر را شناسایی می‌کند.

SVM تک‌کلاسه (One-Class SVM)

این الگوریتم با استفاده از داده‌های تنها یک کلاس (داده‌های عادی) آموزش می‌بیند تا مرزی در فضای ویژگی‌ها ایجاد کند که داده‌های نرمال را محصور کند. این مرز به گونه‌ای تعیین می‌شود که داده‌های نرمال را از فضای خالی (جایی که ناهنجاری‌ها ممکن است ظاهر شوند) جدا کند. هنگام ارزیابی نمونه‌های جدید، اگر داده‌ای خارج از این مرز قرار گیرد، به عنوان ناهنجاری شناسایی می‌شود. به عنوان مثال، در نظارت بر ترافیک شبکه، با آموزش SVM تک‌کلاسه بر روی داده‌های ترافیک نرمال، می‌توان فعالیت‌های غیرعادی یا حملات سایبری را که خارج از محدوده رفتار نرمال هستند، بدون نیاز به داشتن نمونه‌های مخرب شناسایی کرد.

 ۴. مدل‌های مولد (Generative Models)

مدل‌های مولد یا Generative Models  مدل‌هایی هستند که هدف آن‌ها یادگیری الگوها و توزیع داده‌ها است تا بتوانند داده‌های جدیدی تولید کنند که شبیه به داده‌های اصلی باشند. به زبان ساده، این مدل‌ها پس از آموزش دیدن از روی یک مجموعه داده، قادرند نمونه‌های جدید و واقع‌گرایانه‌ای بسازند که ویژگی‌ها و خصوصیات داده‌های آموزشی را دارند.

تصور کنید که مجموعه‌ای از تصاویر دست‌نویس ارقام ۰ تا ۹ را به یک مدل مولد نشان می‌دهید. این مدل الگوها و ویژگی‌های هر رقم را یاد می‌گیرد. پس از آموزش، می‌تواند تصاویر جدیدی از ارقام بسازد که هرگز توسط فردی نوشته نشده‌اند، اما شبیه به دست‌نوشته‌های واقعی هستند.

مدل‌های مولد در دنیای امروز هوش مصنوعی بسیار پر کاربرد هستند. ابزارهای تولید متن و ساخت عکس و ویدئو که می‌بینیم و ما در نکست مایند آن‌ها را به شما معرفی می‌کنیم، از این مدل‌ها استفاده می‌کنند. در ادامه برخی از مدل‌های مولد را معرفی می‌کنیم.

اتواینکودرها (Autoencoders)

اتواینکودرها (Autoencoders) شبکه‌های عصبی هستند که هدفشان یادگیری فشرده‌سازی داده‌ها به یک نمای کوچک‌تر و سپس بازسازی آن‌ها به شکل اصلی است. آن‌ها دو بخش دارند: انکودر (Encoder) که داده‌ها را به یک کد فشرده تبدیل می‌کند، و دیکودر (Decoder) که از روی این کد فشرده، داده‌های اصلی را بازسازی می‌کند. این فرآیند به شبکه کمک می‌کند تا الگوها و ویژگی‌های مهم داده‌ها را بیاموزد و اطلاعات غیرضروری را حذف کند.

بیایید فرض کنیم مجموعه‌ای از تصاویر ارقام دست‌نویس را داریم. هر تصویر ممکن است از صدها پیکسل تشکیل شده باشد. اتواینکودر می‌تواند یاد بگیرد که این تصاویر بزرگ را به یک بردار کوچک‌تر تبدیل کند، مثلاً به ۳۰ عدد. سپس از روی این ۳۰ عدد، تصویر اصلی را بازسازی کند. با انجام این کار، شبکه یاد می‌گیرد که چه ویژگی‌هایی (مثلاً شکل کلی رقم) برای بازسازی تصویر ضروری هستند و کدام جزئیات را می‌توان نادیده گرفت. این به ما کمک می‌کند تا داده‌ها را فشرده کنیم و فقط اطلاعات مهم را نگه داریم.

شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)

احتمالا عبارت شبکه‌های مولد تخاصمی را این روز‌ها زیاد شنیده‌اید. شبکه‌های مولد تخاصمی یا Generative Adversarial Networks که به اختصار GANs نیز نامیده می‌شوند، نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که برای تولید داده‌های جدید و واقع‌گرایانه به کار می‌روند.

GANها از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند که با هم در یک بازی تخاصمی رقابت می‌کنند: مولد یا Generator تلاش می‌کند داده‌های جعلی تولید کند، و تشخیص‌دهنده یا Discriminator که سعی می‌کند تشخیص دهد که آیا داده ورودی واقعی است یا توسط مولد ساخته شده است.

هدف مولد این است که تشخیص‌دهنده را فریب دهد تا داده‌های تولید شده را به عنوان واقعی بپذیرد، در حالی که تشخیص‌دهنده سعی می‌کند در تشخیص داده‌های جعلی از واقعی بهتر شود. این رقابت باعث می‌شود تا مولد به تدریج در تولید داده‌های واقع‌گرایانه مهارت پیدا کند.

کاربردهای یادگیری نظارت نشده

یادگیری نظارت نشده کاربردهای بسیاری در زندگی روزمره ما دارد. بسیاری از سرویس‌های هوش مصنوعی که امروزه استفاده می‌کنیم، از یادگیری نظارت نشده استفاده می‌کنند. در ادامه چند کاربرد شناخته شده از یادگیری نظارت نشده را با هم بررسی خواهیم کرد.

بخش‌بندی مشتریان در بازاریابی با یادگیری نظارت نشده

شرکت‌ها از تکنیک‌های یادگیری نظارت‌نشده مانند خوشه‌بندی برای تقسیم‌بندی مشتریان خود بر اساس رفتار خرید، جمعیت‌شناسی یا تعاملات با محصولات استفاده می‌کنند. این کار به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه کنند، ارتباطات را شخصی‌سازی کنند و کمپین‌های تبلیغاتی هدفمندی برای هر بخش ایجاد کنند. به عنوان مثال، با شناسایی گروه‌های مشتریان با الگوهای خرید مشابه، می‌توان محصولات یا خدمات مناسب‌تری به آن‌ها پیشنهاد داد، که منجر به افزایش رضایت مشتری و فروش می‌شود.

شناسایی تقلب‌ها با یادگیری نظارت نشده

یادگیری نظارت‌نشده در تشخیص رفتارهای غیرعادی یا ناهنجاری‌ها در داده‌ها به کار می‌رود که می‌تواند نشان‌دهنده فعالیت‌های تقلبی باشد. مؤسسات مالی و بانک‌ها از الگوریتم‌هایی مانند SVM تک‌کلاسه یا جنگل ایزوله برای نظارت بر تراکنش‌ها و شناسایی انحرافات از رفتار معمول مشتریان استفاده می‌کنند. این روش‌ها امکان شناسایی سریع و پیشگیری از تقلب را بدون نیاز به نمونه‌های برچسب‌گذاری‌شده از رفتارهای تقلبی فراهم می‌کنند.

سیستم‌های توصیه‌گر

پلتفرم‌هایی مانند نتفلیکس، آمازون یا اسپاتیفای از روش‌های یادگیری نظارت‌نشده مانند فیلترینگ مشارکتی برای تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران استفاده می‌کنند تا پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهند. با شناسایی الگوها و شباهت‌ها بین کاربران یا آیتم‌ها بدون نیاز به برچسب‌های صریح، این سیستم‌ها می‌توانند محتوا یا محصولات مرتبط را پیشنهاد دهند، تجربه کاربری را بهبود بخشند و مشارکت کاربران را افزایش دهند.

خوشه‌بندی اسناد و متن در بازیابی اطلاعات

در زمینه‌هایی مانند جمع‌آوری اخبار، موتورهای جستجو یا تحقیقات علمی، یادگیری نظارت‌نشده برای خوشه‌بندی اسناد یا مقالات بر اساس موضوعات یا شباهت محتوایی به کار می‌رود. الگوریتم‌هایی مانند تحلیل تخصیص نهفته دیریکله (LDA) به سازماندهی مجموعه‌های بزرگ داده‌های متنی کمک می‌کنند، و امکان جستجوی آسان‌تر، کشف الگوهای پنهان و مرور مؤثرتر حجم زیادی از محتوا را برای کاربران فراهم می‌سازند.

آینده یادگیری نظارت نشده

با توجه به بررسی جامع یادگیری نظارت‌شده، اهمیت و کاربردهای گسترده آن در حوزه‌های مختلف مشخص شد. اما در کنار این دستاوردها، آینده یادگیری نظارت‌نشده نیز به عنوان یکی از مسیرهای مهم در پیشرفت هوش مصنوعی نقش اساسی ایفا می‌کند. یادگیری نظارت‌نشده به ما امکان می‌دهد تا از حجم عظیم داده‌های بدون برچسب بهره‌برداری کنیم و الگوها و ساختارهای پنهان در آن‌ها را کشف کنیم.

با پیشرفت تکنیک‌هایی مانند یادگیری خودنظارتی و مدل‌های مولد عمیق، انتظار می‌رود که سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند درک عمیق‌تری از دنیای اطراف پیدا کنند، توانایی‌های تولید محتوا، درک زبان طبیعی، کشف دانش نوین و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر را ارتقا دهند.

ادغام یادگیری نظارت‌نشده با روش‌های نظارت‌شده و تقویتی می‌تواند به توسعه مدل‌های چندجانبه و قدرتمند منجر شود که نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده را کاهش داده و امکان بهره‌برداری از داده‌های بزرگ و بدون ساختار را فراهم می‌کنند. به این ترتیب، آینده یادگیری نظارت‌نشده نویدبخش پیشرفت‌های چشمگیر در علوم داده و کاربردهای متنوع هوش مصنوعی است.