الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI)
در این عصر پیشرفت سریع فناوری، اکثر مردم با هوش مصنوعی آشنا هستند. احتمالاً همه ما مقالاتی در مورد نابودی مشاغل توسط اتوماسیون یا آینده‌ای از ربات‌ها که جهان را تسخیر می‌کنند، خوانده‌ایم. اگرچه این مقالات بیشتر مبتنی بر داستان‌های علمی تخیلی هستند تا آینده‌ای ملموس از هوش مصنوعی، اما مطمئناً توجه بسیاری از مردم را به هوش مصنوعی جلب می‌کند.
ده‌ها نمونه از هوش مصنوعی وجود دارد که مصرف‌کنندگان روزمره ممکن است از آنها استفاده کنند، مانند تشخیص چهره، تصحیح خودکار، موتورهای جستجو یا الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی. اما آیا تا به حال فکر کرده‌اید که این برنامه‌ها چگونه کار می‌کنند؟
هوش مصنوعی از الگوریتم‌ها سرچشمه می‌گیرد، اما همه الگوریتم‌های هوش مصنوعی یکسان نیستند. آنها با اهداف و روش‌های مختلفی توسعه یافته‌اند. در این مقاله، در مورد چهار دسته اصلی الگوریتم‌های هوش مصنوعی و نحوه عملکرد همه آنها صحبت خواهیم کرد.
برای خرید لایسنس تبلو کلیک کنید
هوش مصنوعی (AI) چیست؟
هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به ساخت ماشین‌هایی می‌پردازد که می‌توانند مستقل از دخالت انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند. این برنامه‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند که قبلاً فقط توسط انسان‌ها قابل انجام بودند. برخی از برنامه‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف ساده و برخی پیچیده‌تر را انجام دهند. برخی می‌توانند داده‌ها را برای یادگیری و بهبود، کاملاً بدون دخالت توسعه‌دهنده انسانی، دریافت کنند.
الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟
پس الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟ تعریف الگوریتم «مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها است که باید در محاسبات یا سایر عملیات دنبال شوند.» این هم در مورد ریاضیات و هم در علوم کامپیوتر صدق می‌کند. بنابراین، در سطح اساسی، یک الگوریتم هوش مصنوعی برنامه‌نویسی است که به کامپیوتر می‌گوید چگونه یاد بگیرد که به تنهایی عمل کند.
البته یک الگوریتم هوش مصنوعی بسیار پیچیده‌تر از چیزی است که اکثر مردم در جبر یاد می‌گیرند. مجموعه‌ای پیچیده از قوانین، برنامه‌های هوش مصنوعی را هدایت می‌کنند و مراحل و توانایی یادگیری آنها را تعیین می‌کنند. بدون الگوریتم، هوش مصنوعی وجود نخواهد داشت.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی چگونه کار می‌کنند؟
در حالی که یک الگوریتم عمومی می‌تواند ساده باشد، الگوریتم‌های هوش مصنوعی ذاتاً پیچیده‌تر هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با دریافت داده‌های آموزشی که به الگوریتم کمک می‌کند تا یاد بگیرد، کار می‌کنند. نحوه دریافت و برچسب‌گذاری این داده‌ها، تفاوت کلیدی بین انواع مختلف الگوریتم‌های هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.
در سطح هسته، یک الگوریتم هوش مصنوعی داده‌های آموزشی (برچسب‌دار یا بدون برچسب، ارائه شده توسط توسعه‌دهندگان یا دریافت شده توسط خود برنامه) را دریافت می‌کند و از آن اطلاعات برای یادگیری و رشد استفاده می‌کند. سپس وظایف خود را با استفاده از داده‌های آموزشی به عنوان پایه انجام می‌دهد. برخی از انواع الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان آموزش داد تا خودشان یاد بگیرند و داده‌های جدید را برای تغییر و اصلاح فرآیند خود دریافت کنند. برخی دیگر برای ساده‌سازی به مداخله یک برنامه‌نویس نیاز دارند.
انواع الگوریتم‌های هوش مصنوعی
سه دسته اصلی الگوریتم‌های هوش مصنوعی وجود دارد: یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. تفاوت‌های کلیدی بین این الگوریتم‌ها در نحوه آموزش و عملکرد آنهاست.
در این دسته‌ها، ده‌ها الگوریتم مختلف وجود دارد. ما در مورد محبوب‌ترین و رایج‌ترین الگوریتم‌های هر دسته و همچنین مکان‌های استفاده رایج آنها صحبت خواهیم کرد.
الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
اولین و رایج‌ترین دسته الگوریتم‌ها، «یادگیری نظارت‌شده» است. این الگوریتم‌ها با دریافت داده‌های دارای برچسب واضح در حین آموزش و استفاده از آن برای یادگیری و رشد، کار می‌کنند. این الگوریتم از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای پیش‌بینی نتایج سایر داده‌ها استفاده می‌کند. نام «یادگیری نظارت‌شده» از مقایسه یادگیری یک دانش‌آموز در حضور یک معلم یا متخصص گرفته شده است.
ساخت یک الگوریتم یادگیری نظارت‌شده که واقعاً کار کند، به تیمی از متخصصان متعهد برای ارزیابی و بررسی نتایج نیاز دارد، و دانشمندان داده نیز مدل‌هایی را که الگوریتم ایجاد می‌کند، آزمایش می‌کنند تا از دقت آنها در برابر داده‌های اصلی اطمینان حاصل شود و هرگونه خطایی از هوش مصنوعی گرفته شود.
تعاریف: طبقه‌بندی و رگرسیون
در زیر، به توضیح انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده می‌پردازیم. همه آنها می‌توانند برای طبقه‌بندی یا رگرسیون یا هر دو استفاده شوند.
طبقه‌بندی Classification : به معنای یک نتیجه یا یکی از دو حالت باینری (0 = خیر، 1 = بله) است. بنابراین الگوریتم چیزی را به عنوان یکی از این دو حالت طبقه‌بندی می‌کند، اما هرگز هر دو حالت را ندارد. همچنین طبقه‌بندی چند کلاسه وجود دارد که به سازماندهی داده‌ها در دسته‌ها یا انواع تعریف‌شده مربوط به یک نیاز خاص می‌پردازد.
رگرسیون Regression : به این معنی است که نتیجه با یک عدد حقیقی (یا گرد شده یا با نقطه اعشار) به پایان می‌رسد. شما معمولاً یک متغیر وابسته و یک متغیر مستقل دارید و الگوریتم از هر دو نقطه برای تخمین یک نتیجه دیگر احتمالی (یا پیش‌بینی یا تخمین تعمیم‌یافته) استفاده می‌کند.
درخت تصمیم Decision Tree
یکی از رایج‌ترین الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده، درخت‌های تصمیم هستند که نام خود را به دلیل ساختار درخت‌مانندشان (حتی با وجود معکوس بودن درخت) گرفته‌اند. «ریشه‌های» درخت، مجموعه داده‌های آموزشی هستند و به گره‌های خاصی منتهی می‌شوند که نشان‌دهنده یک ویژگی آزمایشی هستند. گره‌ها اغلب به گره‌های دیگر منتهی می‌شوند و گره‌ای که به سمت جلو هدایت نمی‌کند، «برگ» نامیده می‌شود.
درخت‌های تصمیم، تمام داده‌ها را به گره‌های تصمیم‌گیری طبقه‌بندی می‌کنند. این درخت از یک معیار انتخاب به نام «معیارهای انتخاب ویژگی» (ASM) استفاده می‌کند که معیارهای مختلفی را در نظر می‌گیرد (برخی از مثال‌ها عبارتند از آنتروپی، نسبت بهره، بهره اطلاعات و غیره). با استفاده از داده‌های ریشه و پیروی از ASM، درخت تصمیم می‌تواند داده‌هایی را که به آن داده می‌شود، با دنبال کردن داده‌های آموزشی به زیرگره‌ها تا رسیدن به نتیجه‌گیری، طبقه‌بندی کند.
جنگل تصادفی Random Forest
الگوریتم جنگل تصادفی در واقع مجموعه‌ای گسترده از درخت‌های تصمیم مختلف است که منجر به نام آن شده است. جنگل تصادفی، درخت‌های تصمیم مختلفی می‌سازد و آنها را برای دستیابی به نتایج دقیق‌تر به هم متصل می‌کند. این موارد را می‌توان هم برای طبقه‌بندی و هم برای رگرسیون استفاده کرد.
ماشین‌های بردار پشتیبان
الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) یکی دیگر از الگوریتم‌های رایج هوش مصنوعی است که می‌تواند برای طبقه‌بندی یا رگرسیون استفاده شود (اما بیشتر اوقات برای طبقه‌بندی استفاده می‌شود). SVM با رسم هر قطعه داده روی یک نمودار (در فضای N بعدی که N = تعداد نقاط داده) کار می‌کند. سپس، الگوریتم با یافتن ابرمکان‌هایی که هر کلاس را از هم جدا می‌کند، نقاط داده را طبقه‌بندی می‌کند. می‌تواند بیش از یک ابرصفحه وجود داشته باشد.
بیز ساده
دلیل اینکه این الگوریتم “بیز ساده” نامیده می‌شود این است که بر اساس قضیه Bayes است و همچنین به شدت به یک فرض بزرگ متکی است: اینکه وجود یک ویژگی خاص با وجود سایر ویژگی‌ها در همان کلاس ارتباطی ندارد. این فرض اصلی، جنبه “ساده” نام آن است.
بیز ساده برای مجموعه داده‌های بزرگ با کلاس‌های مختلف مفید است. این الگوریتم، مانند بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده دیگر، یک الگوریتم طبقه‌بندی است.
رگرسیون خطی
رگرسیون خطی یک الگوریتم هوش مصنوعی یادگیری نظارت شده است که برای مدل‌سازی رگرسیون استفاده می‌شود. این روش بیشتر برای کشف رابطه بین نقاط داده، پیش‌بینی‌ها و پیش‌بینی‌ها استفاده می‌شود. بسیار شبیه به SVM، با رسم قطعات داده روی نمودار با محور X به عنوان متغیر مستقل و محور Y به عنوان متغیر وابسته کار می‌کند. سپس نقاط داده به صورت خطی رسم می‌شوند تا رابطه آنها مشخص شود و داده‌های احتمالی آینده پیش‌بینی شوند.
رگرسیون لجستیک
یک الگوریتم رگرسیون لجستیک معمولاً از یک مقدار دودویی (0/1) برای تخمین مقادیر از مجموعه‌ای از متغیرهای مستقل استفاده می‌کند. خروجی رگرسیون لجستیک 1 یا 0، بله یا خیر است. نمونه‌ای از این مورد، فیلتر اسپم در ایمیل است. این فیلتر از رگرسیون لجستیک برای مشخص کردن اینکه آیا یک ایمیل دریافتی اسپم است (0) یا خیر (1) استفاده می‌کند.
رگرسیون لجستیک فقط زمانی مفید است که متغیر وابسته، قطعی باشد، بله یا خیر.
الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
در حال حاضر، در مقایسه با یادگیری تحت نظارت، حدس زدن معنای الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت نسبتاً آسان است. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت، داده‌هایی را دریافت می‌کنند که برچسب‌گذاری نشده‌اند. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت از آن داده‌های بدون برچسب برای ایجاد مدل‌ها و ارزیابی روابط بین نقاط داده مختلف استفاده می‌کنند تا بینش بیشتری نسبت به داده‌ها ارائه دهند.
تعریف: خوشه‌بندی Clustering
بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت، عمل خوشه‌بندی را انجام می‌دهند، به این معنی که نقاط داده بدون برچسب را در خوشه‌های از پیش تعریف شده مرتب می‌کنند. هدف این است که هر نقطه داده فقط به یک خوشه تعلق داشته باشد، بدون هیچ همپوشانی. در هر خوشه مشخص، می‌توان بیش از یک نقطه داده وجود داشته باشد، اما یک نقطه داده نمی‌تواند به بیش از یک خوشه تعلق داشته باشد.
خوشه‌بندی K-means
K-means الگوریتمی است که برای انجام تابع خوشه‌بندی در یادگیری بدون نظارت طراحی شده است. این الگوریتم این کار را با در نظر گرفتن خوشه‌های از پیش تعیین‌شده و رسم تمام داده‌ها صرف نظر از خوشه انجام می‌دهد. سپس یک قطعه داده تصادفی انتخاب‌شده را به عنوان مرکز ثقل هر خوشه رسم می‌کند (آن را به عنوان دایره‌ای در اطراف هر خوشه در نظر بگیرید، که آن قطعه داده دقیقاً نقطه مرکزی است). از آنجا، نقاط داده باقی‌مانده را بر اساس نزدیکی آنها به یکدیگر و نقطه داده مرکز ثقل هر خوشه، در خوشه‌ها مرتب می‌کند.
مدل مخلوط گاوسی Gaussian
مدل‌های مخلوط گاوسی از بسیاری جهات شبیه به خوشه‌بندی K-means هستند. هر دو مربوط به مرتب‌سازی داده‌ها در خوشه‌های از پیش تعیین‌شده بر اساس نزدیکی هستند. با این حال، مدل‌های گاوسی در شکل خوشه‌هایی که اجازه می‌دهند، کمی متنوع‌تر هستند.
نموداری را تصور کنید که تمام نقاط داده شما رسم شده است. خوشه‌بندی K-means فقط به داده‌ها اجازه می‌دهد تا در دایره‌هایی با مرکز ثقل در مرکز هر خوشه خوشه‌بندی شوند. مخلوط گاوسی می‌تواند داده‌هایی را که با الگوهای خطی‌تری روی نمودار قرار می‌گیرند، مدیریت کند و امکان خوشه‌بندی‌های مستطیلی شکل را فراهم کند. این امر باعث می‌شود اگر یک نقطه داده درون دایره خوشه دیگری قرار گیرد، خوشه‌بندی با وضوح بیشتری انجام شود.
الگوریتم‌های تحت نظارت و بدون نظارت
برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از ورودی داده‌های تحت نظارت یا بدون نظارت استفاده کنند و همچنان کار کنند. آنها ممکن است بسته به وضعیت خود، کاربردهای کمی متفاوت داشته باشند.
الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه
الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN) یک الگوریتم هوش مصنوعی ساده است که فرض می‌کند تمام نقاط داده ارائه شده در مجاورت یکدیگر هستند و آنها را روی نقشه ترسیم می‌کند تا رابطه بین آنها را نشان دهد. سپس الگوریتم می‌تواند فاصله بین نقاط داده را محاسبه کند تا رابطه آنها را برون‌یابی کند و فاصله را روی یک نمودار محاسبه کند.
در یادگیری تحت نظارت، می‌توان از آن برای کاربردهای طبقه‌بندی یا رگرسیون استفاده کرد. در یادگیری بدون نظارت، معمولاً برای تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شود؛ یعنی یافتن داده‌هایی که به مجموعه تعلق ندارند و حذف آنها.
شبکه‌های عصبی
الگوریتم شبکه عصبی اصطلاحی برای مجموعه‌ای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی است که عملکردهای مغز انسان را تقلید می‌کنند. این الگوریتم‌ها معمولاً پیچیده‌تر از بسیاری از الگوریتم‌های مورد بحث در بالا هستند و کاربردهایی فراتر از برخی از الگوریتم‌های مورد بحث در اینجا دارند. در یادگیری بدون نظارت و تحت نظارت، می‌توان از آن برای طبقه‌بندی و تشخیص الگو استفاده کرد.
الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
آخرین نوع اصلی الگوریتم هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هستند که با دریافت بازخورد از نتیجه عمل خود، یاد می‌گیرند. این بازخورد معمولاً به شکل «پاداش» است.
یک الگوریتم تقویتی معمولاً از دو بخش اصلی تشکیل شده است: یک عامل هوش مصنوعی که عملی را انجام می‌دهد و محیطی که عمل در آن انجام می‌شود. این چرخه زمانی شروع می‌شود که محیط یک سیگنال «وضعیت» به عامل ارسال می‌کند. این سیگنال، عامل را برای انجام یک عمل خاص در محیط در صف قرار می‌دهد. پس از انجام عمل، محیط یک سیگنال «پاداش» به عامل ارسال می‌کند و آن را از آنچه اتفاق افتاده مطلع می‌کند، بنابراین عامل می‌تواند آخرین عمل خود را به‌روزرسانی و ارزیابی کند. سپس، با آن اطلاعات جدید، می‌تواند دوباره عمل را انجام دهد. این چرخه تا زمانی که محیط یک سیگنال خاتمه ارسال کند، تکرار می‌شود.
الگوریتم می‌تواند از دو نوع تقویت استفاده کند: یا پاداش مثبت یا پاداش منفی.
تعاریف: مدل، سیاست، ارزش
در الگوریتم‌های تقویت، بسته به آنچه اندازه‌گیری می‌شود و نحوه اندازه‌گیری آن، رویکردهای کمی متفاوتی وجود دارد. در اینجا چند تعریف از مدل‌ها و معیارهای مختلف آورده شده است:
- سیاست: رویکردی که عامل برای تعیین اقدام بعدی اتخاذ می‌کند.
- مدل: وضعیت و پویایی محیط.
- ارزش: نتایج بلندمدت مورد انتظار. این با پاداش که نتیجه یک اقدام واحد در محیط است، متفاوت است. ارزش، نتیجه بلندمدت بسیاری از اقدامات است.
مبتنی بر ارزش
در یک الگوریتم تقویت مبتنی بر ارزش، عامل به جای تمرکز صرف بر پاداش کوتاه‌مدت، به سمت بازده بلندمدت مورد انتظار حرکت می‌کند.
مبتنی بر سیاست
یک الگوریتم تقویت مبتنی بر سیاست معمولاً یکی از دو رویکرد را برای تعیین مسیر بعدی عمل اتخاذ می‌کند. یا یک رویکرد استاندارد که در آن هر حالت، عمل یکسانی را انجام می‌دهد یا یک رویکرد پویا که در آن احتمالات خاصی ترسیم و محاسبه می‌شوند. هر احتمال، واکنش سیاستی خاص خود را دارد.
مبتنی بر مدل
در این الگوریتم، برنامه‌نویس برای هر محیط، پویایی متفاوتی ایجاد می‌کند. به این ترتیب، وقتی عامل در هر مدل مختلف قرار می‌گیرد، یاد می‌گیرد که تحت هر شرایط به طور مداوم عمل کند.
کاربردهای الگوریتم‌های هوش مصنوعی
هزاران کاربرد برای سیستم‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی وجود دارد. ما در این مقاله به الگوریتم‌هایی پرداختیم که ممکن است ساده به نظر برسند، اما حتی آن الگوریتم‌ها نیز صدها کاربرد ممکن دارند. امکانات بی‌پایان هستند.
برخی از کاربردهای رایج الگوریتم‌های هوش مصنوعی عبارتند از:
- ورود و طبقه‌بندی داده‌ها
- تجزیه و تحلیل پیشرفته یا پیش‌بینی‌کننده
- موتورهای جستجو (گوگل، یاهو، بینگ و غیره)
- دستیارهای دیجیتال (سیری، الکسا و غیره)
- رباتیک (ماشین‌های مونتاژ، خودروهای خودران و غیره)
الگوریتم‌های هوش مصنوعی و کاربردهای تجاری
حالا که با روش‌های مختلف کار هوش مصنوعی و کمی هم با کاربردهای احتمالی آن آشنا شدید، وقت آن رسیده که به نحوه استفاده از آن در کسب‌وکار فکر کنید. طبق گزارش وضعیت هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۱، کسب‌وکارها باید هوش مصنوعی را در مدل‌های خود بگنجانند یا با پیشرفت فناوری، از قافله عقب بمانند.
امیدواریم از این پست لذت برده باشید
برای مطالب بیشتر از وب سایت ما از جمله مطالعات موردی اضافی، اخبار و رویدادها، و نکات و ترفندهایی برای ارتقای تجزیه و تحلیل بصری خود، از وب سایت ما دیدن کنید.
رسانه های اجتماعی ما را برای به روز رسانی نرم افزارهای، BI و AI دنبال کنید.
تیم ویستا با بیش از 10 سال تجربه ترکیبی در توسعه نرم افزار سفارشی، BI، و راه حل های داده، می تواند به شما کمک کند تا از تجزیه و تحلیل داده ها برای رفع نیازهای سازمان خود استفاده کنید.
چه با معماران، مالکان ساخت و ساز، پیمانکاران عمومی، مهندسان، نهادهای دولتی یا ارائه دهندگان خدمات، ما می توانیم یک راه حل سفارشی طراحی کنیم که برای سازمان شما ساخته شده است.
ما تجربه ایجاد صورت‌های درآمد و ترازنامه برای تجزیه و تحلیل مالی، گزارش‌های هزینه‌یابی شغل و بسیاری از راه‌حل‌های نرم‌افزاری دیگر برای مدیریت پروژه، فروش و تدارکات را داریم
سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید
.
برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید
برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید
برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید
Youtube Chanel :VISTA Data Mining 
Aparat Chanel: VISTA Data Mining 
Instagram Chanel: VISTA Data Mining 
Telegram Chanel: VISTA Data Mining 
Linkedin Chanel: VISTA Company 
