تفاوت الگوریتم و مدل در یادگیری ماشین

خلاصه مقاله

این مقاله به بررسی تفاوت‌های الگوریتم و مدل در یادگیری ماشین می پردازد. الگوریتم‌ها به عنوان دستورالعمل‌های گام‌به‌گام در یادگیری ماشین، وظیفه ایجاد مدل‌هایی را دارند که قادر به پیش‌بینی و تحلیل داده‌های جدید هستند. یادگیری ماشین امروزه به عنوان یکی از ارکان هوش مصنوعی، الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را استخراج کرده و برای کاربردهای خودکار و پیش‌بینی دقیق استفاده می‌کند. با مطالعه این مقاله می‌توانید درک عمیقی از تفاوت های الگوریتم‌ها و مدل‌ها در تحلیل داده‌ به دست آورید.

یادگیری ماشین، که گاهی به عنوان «یادگیری آماری» نیز از آن یاد می‌شود، بخشی از هوش مصنوعی است که هدف آن طراحی سیستم‌هایی است که می‌توانند الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را بدون برنامه‌ریزی صریح، شناسایی کنند و برای تصمیم‌گیری‌های خودکار از آن‌ها استفاده کنند. برخلاف روش‌های کلاسیک برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین بر اساس داده‌های موجود مدل‌هایی می‌سازد که قادر به پیش‌بینی و استنتاج هستند. این فرآیند با بهره‌گیری از الگوریتم‌ها انجام می‌شود، که می‌توان آن‌ها را به مجموعه‌ای از مراحل گام به گام تشبیه کرد که سیستم یادگیری را به سمت ساخت مدل‌ها و دستیابی به الگوهای مورد نظر هدایت می‌کنند.

الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین در واقع دستورالعمل‌هایی هستند که مدل‌ها را بر اساس داده‌ها می‌سازند و به آن‌ها امکان می‌دهند که پدیده‌های دنیای واقعی را به صورتی ساده و قابل تفسیر نمایش دهند. مشابه آنچه که در آشپزی «دستور غذا» نامیده می‌شود، الگوریتم‌ها نیز مراحل و گام‌های دقیقی برای پردازش داده‌ها و شناسایی روابط دارند. برای مثال، الگوریتم رگرسیون خطی از مجموعه‌ای از عملیات ریاضی استفاده می‌کند تا رابطه‌ای بین متغیرهای مستقل و وابسته برقرار کند. نتیجه نهایی این فرآیند یک مدل رگرسیونی است که می‌تواند برای پیش‌بینی نتایج جدید به کار گرفته شود.

الگوریتم‌ها و مدل‌ها دو مفهوم مجزا ولی به هم مرتبط هستند. الگوریتم‌ها، مجموعه‌ای از قوانین و فرایندهای مشخص هستند که به داده‌ها اعمال شده و مدل‌ها را می‌سازند. مدل‌ها، خروجی نهایی این الگوریتم‌ها هستند که می‌توانند برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌های جدید مورد استفاده قرار گیرند.

تفاوت بین مدل و الگوریتم

در عمل، به مجموعه قوانینی که یک الگوریتم یادگیری ماشین یاد می‌گیرد و می‌آموزد ، مدل می‌گوییم. زمانی که مدل آموزش داده شد، می‌توانیم داده‌های جدیدی به آن بدهیم تا پیش‌بینی‌هایی برای این داده‌ها ارائه دهد. به این دلیل به آن‌ها «مدل» می‌گوییم که این پدیده‌های دنیای واقعی را به شکلی ساده‌سازی‌شده نمایش می‌دهند تا ما و کامپیوتر بتوانیم آن را تفسیر و درک کنیم. همان‌طور که یک مدل مینیاتوری از برج ایفل می‌تواند نمایش خوبی برای برج واقعی باشد اما دقیقاً مانند آن نیست، مدل‌های آماری نیز تلاش می‌کنند پدیده‌های دنیای واقعی را نشان دهند اما همیشه دقیقاً با واقعیت همخوانی ندارند.

توجه: ممکن است عبارت معروف آماردان George Box  را شنیده باشید که می‌گوید "همه مدل‌ها اشتباه هستند، اما برخی مفید هستند". این جمله به ماهیت تقریبی مدل‌ها اشاره دارد.

فرآیند یادگیری مدل را «الگوریتم» می‌نامیم. همان‌طور که پیش‌تر توضیح داده شد، الگوریتم صرفاً دنباله‌ای از عملیات است که به منظور حل یک مسئله با هم کار می‌کنند. برای درک بهتر این موضوع، یک مثال ساده را در نظر بگیرید. فرض کنید دو متغیر پیوسته داریم و می‌خواهیم یک الگوریتم را آموزش دهیم که بتواند یکی از آن‌ها (متغیر وابسته یا خروجی) را بر اساس دیگری (متغیر مستقل یا پیشگو) پیش‌بینی کند. رابطه بین این دو متغیر می‌تواند با یک خط مستقیم که تنها با دو پارامتر تعریف می‌شود توصیف شود: شیب آن و محل تقاطع خط با محور y (عرض از مبدأ y). این موضوع در شکل زیر نشان داده شده است.

یک الگوریتم برای یادگیری این رابطه می‌تواند به شکل زیر عمل کند: ابتدا یک خط بدون شیب را از میانگین داده‌ها رسم می‌کنیم. فاصله هر نقطه داده تا این خط را محاسبه کرده، آن را به توان دو می‌رسانیم و مجموع این مربعات را حساب می‌کنیم. این مقدار نشان‌دهنده میزان نزدیکی خط به داده‌هاست. سپس خط را کمی در جهت عقربه‌های ساعت می‌چرخانیم و مجموع مربعات را برای این خط جدید محاسبه می‌کنیم. اگر مجموع مربعات بزرگ‌تر از قبل باشد، به این معنی است که برازش را بدتر کرده‌ایم، بنابراین شیب را در جهت مخالف می‌چرخانیم و دوباره امتحان می‌کنیم. اگر مجموع مربعات کوچکتر شود، پس برازش را بهتر کرده‌ایم. این فرآیند را ادامه می‌دهیم و هر بار شیب را کمی کمتر از قبل تنظیم می‌کنیم تا زمانی که بهبود نسبت به مرحله قبل کمتر از یک مقدار تعیین‌شده باشد. الگوریتم به صورت تکراری مدلی را یاد گرفته است (یعنی شیب و عرض از مبدأ y) که برای پیش‌بینی مقادیر آینده متغیر خروجی، تنها با داشتن متغیر پیشگو، قابل استفاده است. این مثال ممکن است ساده به نظر برسد، اما نشان‌دهنده شیوه کار یک الگوریتم در یادگیری مدل است.

نکته: یکی از جنبه‌های جالب یادگیری ماشین این است که برای حل یک نوع مسئله، الگوریتم‌های متنوعی وجود دارد. دلیل این موضوع این است که افراد مختلف رویکردهای مختلفی را برای حل یک مسئله ارائه داده‌اند و هر یک تلاش کرده‌اند تا روش‌های قبلی را بهبود بخشند. برای یک کار مشخص، وظیفه ما به عنوان دانشمند داده این است که الگوریتم‌هایی را انتخاب کنیم که بهترین مدل ممکن را بیاموزند.

در حالی که برخی از الگوریتم‌ها برای انواع خاصی از داده‌ها عملکرد بهتری دارند، هیچ الگوریتمی وجود ندارد که همیشه و در تمامی مسائل بهتر از سایرین عمل کند. این مفهوم به «قضیه ناهار مجانی نیست» معروف است. به عبارت دیگر، نمی‌توان بدون تلاش به نتیجه رسید؛ باید برای پیدا کردن بهترین الگوریتم برای مسئله خاص خود تلاش کنید. دانشمندان داده معمولاً چند الگوریتم را که می‌دانند برای نوع داده و مسئله مورد نظرشان عملکرد خوبی دارند انتخاب می‌کنند و بررسی می‌کنند که کدام الگوریتم بهترین مدل را تولید می‌کند. البته می‌توان انتخاب اولیه را با تقسیم الگوریتم‌های یادگیری ماشین به دسته‌هایی بر اساس کارکرد و نحوه عملکردشان محدودتر کرد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان بر اساس نوع یادگیری به چند دسته تقسیم کرد:

1. یادگیری نظارت شده: در این نوع یادگیری، الگوریتم با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، هر نمونه داده دارای یک برچسب یا پاسخ صحیح است که الگوریتم باید آن را پیش‌بینی کند. هدف الگوریتم این است که یک تابع یا مدل را بیاموزد که بتواند برچسب‌های صحیح را برای داده‌های جدید پیش‌بینی کند.

2. یادگیری بدون نظارت: در این حالت، داده‌ها برچسب ندارند و الگوریتم باید ساختار پنهان یا الگوهای موجود در داده‌ها را کشف کند. این می‌تواند شامل گروه‌بندی داده‌های مشابه (خوشه‌بندی) یا یافتن ویژگی‌های مهم در داده‌ها (کاهش ابعاد) باشد.

3. یادگیری نیمه‌نظارتی: این نوع یادگیری ترکیبی از دو مورد قبلی است. در اینجا بخشی از داده‌ها برچسب‌دار هستند و بخشی دیگر برچسب ندارند. الگوریتم از داده‌های برچسب‌دار برای یادگیری استفاده می‌کند و سپس این دانش را برای برچسب زدن داده‌های بدون برچسب به کار می‌گیرد.

4. یادگیری تقویتی: در این نوع یادگیری، الگوریتم با محیط تعامل دارد و بر اساس بازخوردهای دریافتی از محیط یاد می‌گیرد. هدف الگوریتم یادگیری سیاستی است که بیشترین پاداش را در طول زمان به دست آورد.

انتخاب نوع الگوریتم یادگیری ماشین مناسب به نوع مسئله، داده‌های در دسترس و هدف نهایی بستگی دارد. درک تفاوت‌ها و کاربردهای هر یک از این انواع یادگیری برای انتخاب بهترین رویکرد برای یک مسئله خاص ضروری است.