داده بدون برچسب یا Unlabeled data چیست؟

داده بدون برچسب (Unlabeled Data) به عنصرهای داده‌ای اطلاق می‌شود که از شناسه‌ها یا طبقه‌بندی‌های متمایز بی‌بهره هستند. این نوع داده با برچسب‌هایی که ویژگی‌های آن‌ها را نشان می‌دهند ارائه نمی‌شوند. همین موضوع تفسیر آن‌ها را به یک کار چالش‌برانگیز تبدیل می‌کند. در این مطلب به‌صورت کامل با داده بدون برچسب آشنا می‌شوید.

داده بدون برچسب چیست؟

برای ساده‌تر کردن، داده بدون برچسب را به‌عنوان حجمی از عکس‌های مرتب نشده تصور کنید. برخلاف آلبوم عکس برچسب‌گذاری‌شده که در آن هر عکس ممکن است اطلاعاتی درباره‌ی افراد، مکان یا زمان داشته باشد، این انبوه از عکس‌ها هیچ نظم خاصی را ارائه نمی‌کند. البته شما هنوز هم می‌توانید با بررسی این تصویرها بینشی به دست آورید، اما کارتان سخت‌تر خواهد بود.

در دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) داده‌ی بدون برچسب عمدتاً در مدل‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) استفاده می‌شود. در این‌ حالت الگوریتم این نوع داده‌ها را غربال می‌کند تا الگوها، همبستگی‌ها یا خوشه‌ها را کشف کند، بدون آنکه هیچ نشانه‌ی قبلی درمورد آ‌چه باید جست‌وجو شود داشته باشد. این در تضاد با داده برچسب‌گذاری‌شده مورداستفاده در یادگیری نظارت‌شده است. در آنجا هر نقطه‌ی داده با برچسبی مطابقت داده می‌شود که فرایند یادگیری را هدایت می‌کند.

مزیت‌های استفاده از داده‌های بدون برچسب چیست؟

حال سؤال اینجاست که اگر کار با داده بدون برچسب سخت‌تر از کار با داده برچسب‌دار است، چرا باید از آن‌ها استفاده کنیم؟ در این بخش به این سؤال پاسخ می‌دهیم.

فراوانی

اینترنت و تعاملات دیجیتالی ما حجم وسیعی از داده بدون برچسب تولید می‌کنند. بهره‌برداری از این گنجینه می‌تواند بینش‌های غنی و متنوعی را ارائه کند.

کشف الگوهای پنهان

داده بدون برچسب می‌تواند همبستگی‌ها یا خوشه‌هایی را نشان دهد که ممکن است تنها با داده برچسب‌گذاری‌شده شناسایی نشده باشند. در آن حالت تمرکز اغلب محدود و ازپیش‌تعیین‌شده است.

مقرون‌به‌صرفه‌بودن

ایجاد داده‌های برچسب‌دار می‌تواند گران و زمان‌بر باشد. کار با داده‌های بدون برچسب از این هزینه‌ها جلوگیری می‌کند.

محدودیت‌های استفاده از داده‌های بدون برچسب چیست؟

محدودیت‌های استفاده از داده بدون برچسب را می‌توان این موارد دانست:

پیچیدگی بیشتر

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت اغلب به مقدار زیادی داده نیاز دارند تا الگوهای زیربنایی را به‌طور دقیق ثبت کنند. با افزایش حجم داده‌ها، پیچیدگی محاسباتی و حافظه موردنیاز الگوریتم‌ها نیز افزایش می‌یابد و مقیاس‌پذیری را به یک چالش بالقوه تبدیل می‌کند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره یادگیری بدون ناظر یا Unsupervised Learning هم مطالعه کنید.

نگرانی‌های کیفیت

اگر داده‌ها پرنویز یا نامربوط باشند، ممکن است دستگاه الگوهای نادرستی را یاد بگیرد که به نتیجه‌های غیربهینه یا کاملاً اشتباه یا نامطلوب بینجامد. مدل‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند مستعد مشکل بیش‌برازش یا overfitting شوند، به‌ویژه زمانی که با مجموعه داده‌های پیچیده سروکار داریم. بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل نویز یا تغییرات نامربوط در داده‌ها را به‌جای ساختار زیربنایی یاد می‌گیرد. این می‌تواند به تعمیم و عملکرد ضعیف در داده‌های دیده‌نشده بینجامد.

پیشنهاد می‌کنیم درباره بیش برازش یا Overfitting هم مطالعه کنید.

تفسیر دشوار

از آنجا که داده‌ها از قبل طبقه‌بندی نشده‌اند، تفسیر خروجی یک مدل یادگیری بدون نظارت می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. مدل‌های یادگیری بدون نظارت اغلب نتیجه‌ها را در قالب خوشه‌ها، همبستگی‌ها یا الگوها ارائه می‌کنند. تفسیر این نتیجه‌ها و درک مفهوم‌های واقعی آن‌ها می‌تواند دشوار باشد، به‌خصوص زمانی که با داده‌های با ابعاد بالا یا رابطه‌های پیچیده سروکار داریم.

نبود حقیقت پایه (ground truth)

بدون داده‌های برچسب‌دار، هیچ راه قطعی برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری بدون نظارت وجود ندارد. این امر اندازه‌گیری دقت یا اثربخشی مدل را دشوار می‌کند.

چگونه می‌توان از داده بدون برچسب استفاده کرد؟

داده بدون برچسب رایج‌ترین کاربرد خود را در یادگیری ماشین بدون نظارت پیدا می‌کند. الگوریتم‌هایی مانند خوشه‌بندی K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تجزیه‌وتحلیل مؤلفه‌ی اصلی (PCA) اغلب برای شناسایی الگوها و استخراج بینش مفید از این داده‌ها استفاده می‌شوند؛ برای مثال، PCA می‌تواند برای ساده‌سازی داده‌ها بدون ازدست‌دادن اطلاعات حیاتی استفاده شود، درنتیجه تجزیه‌وتحلیل بعدی را آسان می‌کند.

نمونه‌هایی از موارد استفاده از داده‌های بدون برچسب در دنیای واقعی

چند نمونه از کاربردهای داده بدون برچسب در دنیای واقعی از این قرار است:

تقسیم‌بندی مشتریان

کسب‌وکارها می‌توانند تاریخچه‌ی خرید مشتری و دموگرافیک را تجزیه‌وتحلیل کنند تا گروه‌های مختلف مشتریان را شناسایی و ترجیحات آن‌ها را درک کنند.

تشخیص ناهنجاری

یک سیستم تشخیص ناهنجاری می‌تواند حملات DDoS را شناسایی کند و به تیم‌های امنیت سایبری هشدار دهد تا اقدامات فوری برای کاهش حمله و محافظت از زیرساخت شبکه انجام دهند.

تشخیص تقلب

بانک‌ها و مؤسسات مالی می‌توانند الگوهای مخارج و معاملات نامنظم را که می‌تواند از فعالیت‌های متقلبانه یا مخرب حکایت کند شناسایی کنند.

تشخیص تصویر و ویدئو

مدل‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تشخیص اشیا، صحنه‌ها یا الگوهای موجود در تصویرها و ویدیوها با استفاده از داده بدون برچسب آموزش داد.

نکته پایانی

در این مطلب داده بدون برچسب یا Unlabeled Data را معرفی کردیم. از آنجا که برچسب‌گذاری داده‌ها کاری زمان‌بر است، حجم داده‌های برچسب‌داره در مقایسه با داده‌های بدون برچسب بسیار کمتر است؛ به‌همین دلیل، در بسیاری از تسک‌ها ممکن است به داده‌های برچسب‌دار دسترسی نداشته باشیم و اینجاست که لازم است داده‌های بدون برچسب را بشناسیم و با مزیت‌ها و محدودیت‌های آن‌ها آشنا شویم تا بتوانیم آن‌ها را تحلیل و بینش مفیدی را استخراج کنیم.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده و یادگیری ماشین شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. شما، فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید یادگیری این دانش را همین امروز شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ