انواع یادگیری ماشین، یادگیری نظارت‌شده و بدون ناظر(Supervised Learning و Unsupervised Learning)

تفاوت اصلی بین یادگیری نظارت شده و بدون نظارت در این است که آیا داده‌‌ها برچسب‌گذاری شده‌اند یا نه. به زبان ساده، یادگیری نظارت شده روی داده‌هایی کار می‌کند که ورودی و خروجی آن‌ها مشخص است، در حالی که یادگیری بدون نظارت بدون این راهنمایی کار می‌کند.

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم با استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی، بارها پیش‌بینی می‌کند و خطاهای خود را اصلاح می‌کند تا در نهایت پاسخ صحیح را تولید کند. دقت این مدل‌ها معمولا بالاتر است، اما نیازمند آماده‌سازی و برچسب‌گذاری اولیه توسط انسان است. به عنوان مثال، یک مدل نظارت شده می‌تواند مدت زمان رفت‌وآمد شما را پیش‌بینی کند، اما ابتدا باید یاد بگیرد که هوای بارانی معمولا زمان سفر را طولانی‌تر می‌کند.

در مقابل یادگیری بدون نظارت مدل را آزاد می‌گذارد تا خودش الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌های بدون برچسب را کشف کند. البته این مدل‌ها هم هنوز کمی به دخالت انسان برای اعتبارسنجی نیاز دارند. برای مثال، یک مدل بدون نظارت ممکن است متوجه شود که خریداران آنلاین معمولا گروه خاصی از محصولات را با هم خریداری می‌کنند، اما یک تحلیل‌گر باید آن را بررسی کند که دسته‌بندی کالاها منطقی است یا نه، مثل قرار دادن کتاب‌ها و مجلات در یک گروه.

برای دانستن تفاوت‌های یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون ناظر، در این مقاله از لیارا همراه ما باشید.

آنچه در ادامه می‌خوانید:

• یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
• تفاوت اصلی در یادگیری نظارت شده و بدون ناظر
• مزایا و محدودیت‌های یادگیری نظارت شده
• چالش های یادگیری بدون ناظر
• کاربردهای یادگیری نظارت شده
• موارد استفاده یادگیری بدون ناظر
• یادگیری نظارت شده و بدون ناظر: کدام مناسب شما است؟
• نتیجه گیری
• سوالات متداول

کسب و کار خود را با دسترسی به API هوش مصنوعی ارتقاء دهید. 
✅ ارائه توکن رایگان ✅سازگاری با OpenAI SDK ✅ دسترسی به ۲۰ مدل زبانی بزرگ
خرید سرویس هوش مصنوعی

یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)

یادگیری نظارت شده یکی از پرکاربردترین روش‌ها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. در این رویکرد، مدل با استفاده از داده‌هایی آموزش داده می‌شود که برچسب دارند. یعنی هر نمونه ورودی، پاسخ درست خود را دارد و مدل با هدف پیش‌بینی یا دسته‌بندی این پاسخ‌ها، آموزش می‌بیند.

مثال یادگیری با نظارت

برای پیش‌بینی قیمت خودروهای دست دوم، یک الگوریتم نظارت شده می‌تواند با بررسی داده‌های گذشته، الگوهای بین ویژگی‌های خودرو و قیمت آن را شناسایی کند. به عنوان مثال، ویژگی‌هایی مانند سال تولید، برند، مدل، مسافت طی شده، وضعیت فنی و حتی تعداد مالکین قبلی همگی بر قیمت تاثیر دارند.

این الگوریتم با تحلیل قیمت‌های گذشته خودروهای مشابه، می‌تواند مدلی بسازد که برای هر خودرو جدید، قیمت تقریبی آن را پیش‌بینی کند. به بیان دیگر الگوریتم‌ می‌تواند رابطه بین ویژگی‌های خودرو و قیمت را کشف کند و آن را برای ماشین‌های آینده اعمال کند.

الگوریتم های یادگیری با نظارت

الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده متنوعی وجود دارند که هر کدام برای حل مسائل خاصی بهینه شده‌اند. در ادامه به مهم‌‌ترین این الگوریتم‌ها اشاره می‌کنیم:

رگرسیون(Regression)

این الگوریتم برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته کاربرد دارد. به عنوان مثال، می‌توان از مدل رگرسیونی برای پیش‌بینی قیمت سهام در بازار بورس یا دمای خوا در روزهای آینده استفاده کرد.

طبقه بندی(Classification)

در این الگوریتم، هدف تخصیص داده‌های جدید به یکی از چندین دسته یا کلاس است. برای مثال، از مدل‌های طبقه‌بندی می‌توان برای شناسایی چهره افراد، تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی یا دسته‌بندی ایمیل‌ها به اسپم و غیراسپم استفاده کرد.

مدل‌های بازگشتی (Recurrent)

این مدل‌ها برای تحلیل داده‌ای زمانی و متوالی بکار می‌روند. برای مثال، یک مدل بازگشتی می‌تواند برای پیش‌بینی روند سهام در آینده یا تشخیص گفتار در نرم‌افزارهای تبدیل صوت به متن به کار رود.

در جدول زیر، مقایسه سه الگوریتم نظارت شده را مشاهده می‌کنید:

ویژگی/الگوریتم	رگرسیون (Regression)	طبقه‌بندی (Classification)	بازگشتی (Recurrent)
هدف	پیش‌بینی مقادیر عددی پیوسته	تخصیص داده‌ها به یکی از چندین کلاس	مدل‌سازی داده‌های زمانی و متوالی
نوع داده	داده‌های پیوسته (مثلاً قیمت، دما)	داده‌های دسته‌بندی‌شده (مثلاً سالم/بیمار، اسپم/غیر اسپم)	داده‌های توالی‌دار (مثلاً سری‌های زمانی، گفتار)
کاربردها	پیش‌بینی قیمت سهام، پیش‌بینی دما، پیش‌بینی فروش	تشخیص چهره، تشخیص بیماری، طبقه‌بندی ایمیل‌ها	پیش‌بینی قیمت سهام در آینده، شناسایی گفتار، تحلیل متون
الگوریتم‌های نمونه	رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، SVR	SVM، درخت تصمیم، KNN، Naive Bayes	LSTM (Long Short-Term Memory)، RNN (Recurrent Neural Networks)
خروجی مدل	مقدار عددی (مثلاً قیمت، دما)	برچسب کلاس (مثلاً “بیمار” یا “سالم”)	توالی (مثلاً پیش‌بینی کلمات بعدی در یک جمله)
نوع پیش‌بینی	پیوسته (مقدار عددی)	دسته‌بندی (کلاس‌ها)	پیش‌بینی توالی یا دنباله‌ای از داده‌ها
نیاز به داده‌ها	داده‌های برچسب‌خورده با خروجی عددی	داده‌های برچسب‌خورده با خروجی دسته‌ای	داده‌های توالی‌دار و زمان‌مند

یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)

در یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) برخلاف یادگیری نظارت شده، مدل با داده‌هایی کار می‌کند که برچسب یا پاسخ مشخصی ندارند. یعنی الگوریتم از قبل نمی‌داند نتیجه نهایی چیست و باید خودش با بررسی شباهت‌ها، تفاوت‌ها و الگوهای موجود در داده‌ها، به یک ساختار منطقی برسد.

در این روش، هدف اصلی کسف الگوهای پنهان، گروه‌بندی داده‌های مشابه یا شناسایی رفتارهای غیرعادی است، نه پیش‌بینی یک مقدار مشخص.

مثال یادگیری بدون ناظر

برای مثال فرض کنید اطلاعات مربوط به هزاران خودروی دست دوم در اختیار داریم، اما قیمت آن‌ها مشخص نیست. داده‌ها فقط شامل ویژگی‌هایی مانند سال تولید، برند، نوع گیربکس، میزان کارکرد و مصرف سوخت هستند.

یک الگوریتم یادگیری بدون ناظر می‌تواند این خودروها را بر اساس شباهت ویژگی‌ها به چند گروه یا خوشه تقسیم کند، مثلا خودروهای اقتصادی، خودروهای خانوادگی یا خودروهای لوکس. بدون اینکه از قبل به الگوریتم گفته شود هر خودرو متعلق به کدام دسته است.

معروف ترین الگوریتم های یادگیری بدون ناظر

• خوشه‌بندی(Clustering): داده‌ها بر اساس شباهت ویژگی‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم می‌شوند. این روش برای شناسایی الگوهای پنهان کاربرد زیادی دارد.
• K-Means: الگوریتم خوشه‌بندی مبتنی بر مرکزیت که داده‌ها را به k خوشه تقسیم می‌کند و سعی می‌کند فاصله داده‌ها تا مرکز خوشه‌ حداقل شود.
• خوشه بندی سلسله مراتبی: در این روش داده‌ها را به صورت سلسله مراتبی گروه‌بندی می‌کند و یک درخت خوشه‌ای تشکیل می‌دهد که روابط بین خوشه‌ها و زیرخوشه‌ها را نشان می‌دهد.
• کاهش ابعاد و تجسم داده: تکنیک‌هایی مانند PCA که دیتاهای چند بعدی را به فضای تک بعدی منتقل می‌کنند تا الگوها قابل مشاهده و تحلیل شوند.
• یادگیری قوانین انجمنی: الگوریتم‌هایی که روابط و همبستگی بین آیتم‌ها را در داده‌های بزرگ شناسایی می‌کنند.

تفاوت اصلی در یادگیری نظارت شده و بدون ناظر

تفاوت اصلی بین یادگیری نظارت شده و بدون ناظر به نوع داده‌های برمی‌گردد که مدل با آن‌ها آموزش می‌بیند و هدفی که دنبال می‌کند.

در یادگیری نظارت شده، داده‌ها از قبل برچسب‌گذاری شده‌اند. مدل می‌داند خروجی درست چیست و تلاش می‌کند با یادگیری رابطه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها، پاسخ صحیح را برای داده‌های جدید پیش‌بینی کند. به همین دلیل، این روش بیشتر برای پیش‌بینی عددی یا دسته‌بندی دقیق استفاده می‌شود.

در مقابل، یادگیری بدون ناظر هیچ پاسخ از پیش تعریف شده‌ای وجود ندارد. الگوریتم بدون دانستن نتیجه نهایی، داده‌ها را بررسی می‌کند تا شباهت‌ها، ساختارها و الگوهای پنهان را پیدا کند. تمرکز این روش بیشتر روی شناخت داده‌ها است تا پیش‌بینی مستقیم.

به بیان ساده‌تر، اگر هدف این باشد که بدانیم، قیمت یک خودور چقدر است. یادگیری نظارت شده انتخاب مناسبی است. اما اگر بخواهیم بفهمیم خودروها به طور طبیعی به چه دسته‌هایی تقسیم می‌شوند، یادگیری بدون ناظر کاربرد بیشتری دارد. در جدول زیر تفاوت این دو نوع یادگیری را مشاهده می‌کنید.

معیار مقایسه	یادگیری نظارت شده (Supervised)	یادگیری بدون ناظر (Unsupervised)
نوع داده	دارای برچسب	بدون برچسب
هدف اصلی	پیش‌بینی یا دسته‌بندی دقیق	کشف الگو و ساختار داده
خروجی مدل	مشخص و قابل ارزیابی	تفسیری و وابسته به تحلیل
نیاز به داده آماده	بالا (برچسب‌گذاری لازم است)	پایین‌تر
دقت نتایج	معمولاً بالاتر	وابسته به داده و الگوریتم
نمونه کاربرد	پیش‌بینی قیمت، تشخیص اسپم	خوشه‌بندی، کشف ناهنجاری
پیچیدگی تحلیل	کمتر	بیشتر

مزایا و محدودیت‌های یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت شده به این دلیل پرطرفدار است که توانایی پیش‌بینی دقیق و دسته‌بندی مطمئن را دارد. زمانی که دیتای شما برچسب‌گذاری می‌شوند، مدل می‌تواند با بررسی رابطه بین ورودی‌‌ها و خروجی‌ها، نتایج معتبری ارائه دهد. برای مثال، پیش‌بینی قیمت خودرو، تشخیص بیماری‌ها در تصاویر پزشکی، همه از زمینه‌هایی هستند که یادگیری نظارت شده می‌تواند به خوبی در آن‌ها عمل کند.

مزایای اصلی یادگیری نظارت شده

• دقت بالا در پیش‌بینی: مدل با داشتن پاسخ درست، می‌تواند خطاهای خود را سریعا اصلاح کند و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد.
• ارزیابی آسان: خروجی‌ها چون مشخص هستند، صحت مدل را می‌توان با معیارهایی مثل دقت، F1-score یا خطای میانگین ارزیابی کرد.
• سازگاری با کاربردهای واقعی: بسیاری از مسائل روزمره، از فروش آنلاین گرفته تا پزشکی و مالی با دیتاهای برچسب خورده بهتر جواب می‌دهند.

اما همان‌طور که می‌دانیم، هیچ روشی بدون نقص نیست. یادگیری نظارت شده محدودیت‌هایی نیز دارد:

• نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده
• حساسیت به کیفیت داده‌ها
• عدم انعطاف در کشف الگوهای ناشناخته

به بیان ساده، یادگیری نظارت شده مثل داشتن یک مربی با دقت است که به مدل می‌گوید: این جواب درست است و این اشتباه است. این روش زمانی بهترین نتیجه را می‌‎دهد که داده‌های دقیق و قابل اعتمادی نیز داشته باشیم.

مدل هوش مصنوعی چیست؟ کاربرد و انواع AI به زبان ساده
مدل هوش مصنوعی چیست؟

چالش های یادگیری بدون ناظر

یادگیری بدون ناظر به مدل این آزادی را می‌دهد که خودش الگوها و ساختارهای پنهان را کشف کند، بدون نیاز به برچسب یا راهنمایی انسانی. این روش برای داده‌های بزرگ یا برچسب‌گذاری شده بسیار مناسب است.

به‌طور مثال در فروشگاه‌های آنلاین، الگوریتم می‌تواند گروه‌های مشتریان را بر اساس رفتار خریدشان شناسایی کند، بدون اینکه ما از قبل بدانیم چه گروههایی وجود دارد.

اما واقعا این روش ساده است، خروجی‌ها به تحلیل و دخالت انسان نیاز دارند تا مطمئن شویم نتیجه واقعی است. ارزیابی مدل هم آسان نیست و معیارهای رایج معنای مشخصی ندارند.

داده‌های نویزی می‌توانند باعث شوند مدل الگوهای اشتباه پیدا کند. بسیاری از الگوریتم‌ها هم به منابع محاسباتی بالا و تنظیم دقیق نیاز دارند.

در آخر باید بگوییم، یادگیری بدون ناظر قوی است اما هنوز نگاه و دخالت انسانی ضروری است.

کاربردهای یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت شده یکی از پایه‌های اصلی هوش مصنوعی است و تقریبا در هر جایی که داده‌های دقیق و برچسب خورده داریم، می‌تواند تفاوت بزرگی ایجاد کند. وقتی مدل می‌داند پاسخ درست چیست، می‌تواند با دقت بالا پیش‌بینی کند یا داده‌ها را دسته‌بندی کند.

یکی از واضح‌ترین مثال‌ها در زمینه مالی است. بانک‌ها و موسسات مالی با استفاده از الگوریتم‌های نظارت شده می‌توانند رفتار مشتریان را تحلیل کنند، احتمال انجام تقلب را پیش‌بینی کنند یا ریسک وام‌ها را ارزیابی کنند. همین مدل‌ها الگوهای پنهان در تراکنش‌های کاربران را کشف می‌کنند و هشدارهای لازم را می‌دهند. در جدول زیر موارد استفاده را می‌بینید.

کاربرد یادگیری نظارت شده	توضیحات
تحلیل رفتار مشتریان در بانک‌ها و موسسات مالی	پیش‌بینی تقلب، ارزیابی ریسک وام‌ها و تحلیل تراکنش‌ها با شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها برای کمک به سازمان‌ها در بهبود خدمات و مدیریت ریسک.
پیش‌بینی قیمت‌ها و بازار سهام	استفاده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی قیمت سهام و روند بازار، کمک به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و بهینه‌سازی استراتژی‌های مالی.
تشخیص بیماری‌ها و تحلیل تصاویر پزشکی	شناسایی بیماری‌ها و مشکلات پزشکی از تصاویر پزشکی مانند MRI و CT scan، کمک به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر مشکلات سلامت.
تشخیص اسپم و فیلتر محتوای نامناسب	شناسایی و فیلتر کردن ایمیل‌ها و محتوای نامناسب یا اسپم در شبکه‌های اجتماعی و سرویس‌های ایمیل، بهبود تجربه کاربری و جلوگیری از مزاحمت‌های آنلاین.
سیستم‌های توصیه‌گر	پیشنهاد محصولات یا فیلم‌ها در پلتفرم‌های آنلاین مانند آمازون و نتفلیکس بر اساس تحلیل رفتار کاربران و علاقه‌مندی‌های آنها، افزایش نرخ تعامل و فروش.

موارد استفاده یادگیری بدون ناظر

در ادامه به رایج‌ترین موارد یادگیری بدون ناظر می‌پردازیم ،همراه ما باشید.

کشف ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection)

برای شناسایی داده‌هایی است که از الگوهای معمول فاصله دارند. این تکنیک در شناسایی تقلب مالی، مشکلات سیستم‌های صنعتی و خرابی‌ها بسیار مفید است.

کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)

این روش باعث کاهش تعداد ویژگی‌ها و ساده‌سازی داده‌ها می‌شود، بدون اینکه اطلاعات مهم از دست برود. این روش در پردازش داده‌های تصویری و فشرده‌سازی داده‌ها کاربرد دارد.

مدل‌سازی و کشف روابط (Association Rule Learning)

برای شناسایی روابط بین ویژگی‌های مختلف داده‌ها استفاده می‌شود. این تکنیک در تحلیل سبد خرید مشتریان و طراحی پشنهادات شخصی‌سازی شده مفید است.

خودآموزی مدل‌ها (Self-Training)

به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های بدون برچسب برای بهبود عملکرد خود استفاده کنند، که این ویژگی زمانی که داده‌های برچسب خورده محدود هستند، مفید است.

تجزیه و تحلیل متن

به استخراج اطلاعات مفید از داده‌های متنی گفته می‌شود. با استفاده از یادگیری بدون ناظر، می‌توان الگوهای پنهان و روابط معنادار در متون را کشف کرد. این روش در تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، استخراج اطلاعات از مقالات علمی و شناسایی موضوعات جدید در داده‌های متنی کاربرد دارد.

هوش مصنوعی چیست؟ توضیح مفاهیم AI به زبان ساده
هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری نظارت شده و بدون ناظر: کدام مناسب شما است؟

انتخاب بین یادگیری نظارت شده و بدون ناظر به ویژگی‌های داده‌ها و اهداف شما بستگی دارد. برای تصمیم‌گیری بهتر باید نکات زیر را در نظر بگیرید:

1. ارزیابی داده‌ها: آیا داده‌های شما برچسب‌گذاری شده‌اند یا خیر؟ آیا امکان دسترسی به داده‌های برچسب خورده از طریق افراد متخصص وجود دارد؟
2. تعیین اهداف: ایا مسئله شما مشکلی تکراری و واضح است یا اینکه الگوریتم نیاز دارد به ‌طور خلاقانه مسائل جدیدی را حل کند؟
3. بررسی الگوریتم‌ها: آیا الگوریتم‌های موجود قابلیت پردازش داده‌های شما را دارند؟ آیا آن‌ها می‌توانند با تعداد ویژگی‌ها و حجم داده‌های شما سازگار باشند؟

در یادگیری نظارت شده، پردازش داده‌های حجیم ممکن است چالش‌برانگیز باشد، اما نتایج دقیقی ارائه می‌دهد. در مقابل، یادگیری بدون نظارت می‌تواند داده‌های زیاد را به صورت بلادرنگ پردازش کند، اما ممکن است نتایج نادقیق یا مبهم باشد. در این مواقع یادگیری نیمه نظارتی می‌تواند راه‌حلی برای مشکلات باشد.

نتیجه گیری

در این مقاله از لیارا‌، دیدیم که یادگیری نظارت شده و بدون ناظر، دو راه متفاوت برای فهمیدن داده‌ها هستند. وقتی جواب درست معلوم است و دقت اهمیت دارد، یادگیری نظارت شده به شما اعتماد و وضوح می‌دهد. اما اگر بخواهیم الگوهای پنهان را پیدا کنیم و به داده‌ها نگاه تازه داشته باشیم، یادگیری بدون ناظر فرصت کشف می‌دهد. در دنیای واقعی، ترکیب این دو روش یا استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی اغلب بهترین نتایج را رقم می‌زند. در نهایت، انتخاب درست به ماهیت داده‌ها، هدف شما و کیفیت اطلاعاتی که در اختیار دارید بستگی دارد.

سوالات متداول

۱. چگونه بفهمیم یادگیری نظارت شده برای پروژه ما مناسب است یا بدون ناظر؟

اگر داده‌های شما جواب مشخص دارند و می‌خواهید پیش‌بینی دقیقی داشته باشید، مثل پیش‌بینی قیمت خودرو یا تشخیص بیماری، یادگیری نظارت شده مناسب است. اما اگر می‌خواهید الگوهای پنهان را کشف کنید یا داده‌ها را به‌طور طبیعی گروه‌بندی کنید، یادگیری بدون ناظر گزینه بهتری است.

۲. یادگیری بدون ناظر چه کاربردهایی در دنیای واقعی دارد؟

این روش برای کشف الگوهای ناشناخته مثل دسته‌بندی مشتریان، شناسایی تقلب یا تحلیل رفتار کاربران آنلاین کاربرد دارد و می‌تواند بینش‌هایی بدهد که با روش‌های سنتی به راحتی پیدا نمی‌شوند.

۳. آیا می‌توانیم هر دو روش را ترکیب کنیم؟

بله. در عمل، بسیاری از پروژه‌ها از ترکیب یادگیری نظارت شده و بدون ناظر یا از یادگیری نیمه‌نظارتی استفاده می‌کنند تا هم دقت پیش‌بینی‌ها بالا باشد و هم الگوهای پنهان داده‌ها کشف شوند.