الگوریتم‌های یادگیری ماشین به بخشی ضروری از فناوری مدرن تبدیل شده‌اند و به خودکارسازی فرایندها و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها کمک می‌کنند. یکی از وظایف مهم در یادگیری ماشین طبقه بندی یا Classification است که شامل پیش‌بینی کلاس یا دسته یک ورودی داده شده بر اساس ویژگی‌های آن است. در این پست وبلاگ، اصول طبقه‌بندی در یادگیری ماشین، کاربردهای آن و نمونه‌هایی از مسائل طبقه‌بندی را بررسی خواهیم کرد.
طبقه بندی در ماشین لرنینگ چیست؟
طبقه بندی یا Classification نوعی یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) در یادگیری ماشین است که هدف آن یادگیری نگاشت بین داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی است. داده‌های ورودی معمولاً مجموعه‌ای از ویژگی‌ها یا فیچرهایی (Feature) هستند که ورودی را توصیف می‌کنند، در حالی که برچسب خروجی یک کلاس یا دسته از پیش تعریف شده است که ورودی به آن تعلق دارد. هدف الگوریتم طبقه بندی یادگیری یک مرز تصمیم است که کلاس‌های مختلف را در فضای ویژگی از هم جدا می‌کند، به‌طوری که بتواند کلاس ورودی‌های جدید و نادیده را بر اساس ویژگی‌های آن‌ها پیش‌بینی کند؛ برای مثال اگر بخواهیم ایمیل‌های دریافتی را به دو دسته اسپم و غیراسپم تقسیم کنیم و آن‌ها را شناسایی کنیم، در ابتدا به مدل ماشین لرنینگ مجموعه داده‌ای با برچسب اسپم و غیراسپم می‌دهیم تا با آن آموزش ببیند و سپس از آن مدل آموزش دیده برای شناسایی یا طبقه‌بندی ایمیل‌های جدید استفاده می‌کنیم. به این کار، طبقه بندی یا Classification گفته می‌شود.
کاربردهای طبقه بندی در ماشین لرنینگ
طبقه بندی کاربردهای متعددی در زمینه‌های مختلف دارد، از جمله:
طبقه بندی تصویر: طبقه بندی تصویر برای شناسایی محتویات یک تصویر مانند وجود اشیا یا افراد استفاده می‌شود. به عنوان مثال، یک الگوریتم طبقه بندی تصویر را می‌توان برای تشخیص انواع مختلف حیوانات، گیاهان یا وسایل نقلیه آموزش داد.
تجزیه و تحلیل احساسات: تجزیه و تحلیل احساسات برای طبقه بندی احساسات یا نظر یک متن خاص، مانند بررسی محصول یا پست رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، یک الگوریتم تحلیل احساسات را می‌توان برای طبقه‌بندی متن به عنوان مثبت، منفی یا خنثی آموزش داد.
تشخیص تقلب: تشخیص تقلب برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه در تراکنش‌های مالی مانند کلاهبرداری از کارت اعتباری استفاده می‌شود. به عنوان مثال، یک الگوریتم تشخیص تقلب می‌تواند آموزش داده شود تا معاملات را بر اساس ویژگی‌های آن‌ها به کلاس‌های قانونی یا تقلبی طبقه‌بندی کند.
تشخیص پزشکی: تشخیص پزشکی برای شناسایی بیماری‌ها یا شرایط بیمار بر اساس علائم و سوابق پزشکی او استفاده می‌شود. به عنوان مثال، یک الگوریتم تشخیص پزشکی می‌تواند آموزش داده شود تا بیماران را بر اساس علائم و سابقه پزشکی به عنوان مبتلا به یک بیماری خاص یا غیر مبتلا طبقه‌بندی کند.
نمونه‌هایی از مسائل طبقه‌بندی
در این‌جا چند نمونه از مسائل طبقه بندی در یادگیری ماشین را معرفی خواهیم کرد:
مجموعه داده Iris: مجموعه داده Iris یک مثال کلاسیک از یک مسئله طبقه‌بندی در یادگیری ماشین است. این شامل اندازه‌گیری طول کاسبرگ، عرض کاسبرگ، طول گلبرگ و عرض گلبرگ برای سه گونه مختلف گل زنبق است. تسک مورد نظر، طبقه بندی گل‌های زنبق جدید به یکی از سه گونه بر اساس اندازه گیری ویژگی‌های کاسبرگ آن‌هاست.
مجموعه داده MNIST: مجموعه داده MNIST نمونه محبوب دیگری از یک مسئله طبقه‌بندی است. از تعداد زیادی اعداد دست نویس تشکیل شده است و تسک مورد نظر این است که هر عدد را به یکی از ده عدد ممکن (۰تا ۹) طبقه‌بندی کنیم.
تشخیص سرطان سینه: تشخیص سرطان سینه یک مشکل طبقه‌بندی پزشکی است که شامل طبقه‌بندی تومورها به دو دسته بدخیم یا خوش‌خیم بر اساس ویژگی‌های مختلف مانند اندازه، شکل و بافت تومور است.
تشخیص ایمیل هرزنامه: تشخیص ایمیل هرزنامه یا اسپم، یک مسئله طبقه‌بندی است که شامل طبقه‌بندی ایمیل‌ها به عنوان اسپم یا غیر اسپم بر اساس محتوای آن‌هاست.
الگوریتم‌های طبقه بندی در ماشین لرنینگ
الگوریتم‌های مختلفی برای طبقه‌بندی در یادگیری ماشین وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. در این‌جا برخی از الگوریتم‌های طبقه بندی محبوب را معرفی می‌کنیم:
بیز ساده یا Naïve Bayes: یک الگوریتم احتمالی است که فرض می‌کند ویژگی‌ها با توجه به برچسب کلاس مستقل از هم هستند. این الگوریتم، ساده و سریع است و با مجموعه داده‌های با ابعاد بالا به خوبی کار می کند.
پیشنهاد می‌کنیم درباره الگوریتم بیز ساده هم مطالعه کنید.
درخت تصمیم: درخت تصمیم یک الگوریتم محبوب برای طبقه‌بندی هستند که می‌تواند داده‌های طبقه‌بندی (Categorical) و عددی را مدیریت کند. تفسیر آن آسان است و می‌تواند روابط غیر خطی بین ویژگی‌ها را مدیریت کند.
جنگل تصادفی: جنگل‌های تصادفی مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم هستند که در آن هر درخت بر روی زیرمجموعه‌ای تصادفی از ویژگی‌ها و داده‌ها آموزش داده می‌شود. آن‌ها قوی هستند، روی مجموعه داده‌های مختلف عملکرد خوبی دارند و می‌توانند مقادیر از دست رفته و داده‌های پر نویز را مدیریت کنند.
ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): یک الگوریتم محبوب برای طبقه‌بندی باینری است که با پیدا کردن یک هایپرپلین که کلاس‌ها را به بهترین شکل از هم جدا می‌کند، کار می‌کند.
پیشنهاد می‌کنیم درباره الگوریتم ماشین بردار پشتیبان هم مطالعه کنید.
K-Nearest Neighbors (KNN) : یک الگوریتم غیرپارامتریک است که با یافتن k نزدیک‌ترین داده آموزشی به یک نمونه آزمایشی کار می‌کند و کلاسی را به آن اختصاص می‌دهد که بیشتر در میان k همسایه‌هایش ظاهر می‌شود. این الگوریتم ساده و انعطاف پذیر است و می‌تواند طبقه‌بندی چند کلاسه را انجام دهد.
پیشنهاد می‌کنیم درباره الگوریتم K نزدیک ترین همسایه هم مطالعه کنید.
شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی الگوریتمی قدرتمند برای طبقه بندی هستند که می‌توانند روابط پیچیده و غیرخطی بین ویژگی‌ها را مدیریت کنند. آن‌ها از چندین لایه از گره‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که هر کدام یک تبدیل غیرخطی را در ورودی انجام می‌دهند.
انتخاب الگوریتم به مسئله خاص در دست بررسی، ماهیت داده‌ها و منابع محاسباتی موجود بستگی دارد. اغلب توصیه می‌شود قبل از انتخاب بهترین الگوریتم، چندین الگوریتم را امتحان کنید و عملکرد آن‌ها را در یک مجموعه اعتبارسنجی مقایسه کنید.
خلاصه مطالب
طبقه‌بندی یا Classification یک تسک مهم در ماشین لرنینگ است که کاربردهای متعددی در زمینه‌های مختلف دارد. الگوریتم‌های طبقه‌بندی با یادگیری یک مرز تصمیم‌گیری که کلاس‌های مختلف را در فضای ویژگی‌ها از هم جدا می‌کند، می‌توانند کلاس ورودی‌های جدید و دیده نشده را بر اساس ویژگی‌هایشان پیش‌بینی کنند. با کمک الگوریتم‌های طبقه‌بندی، می‌توانیم فرآیندها را خودکار کنیم، پیش‌بینی کنیم و تصمیم‌گیری را در حوزه‌های مختلف بهبود دهیم.
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: