مراحل یادگیری ماشین از پایه تا پیشرفته به زبان ساده

مراحل یادگیری ماشین چارچوبی منظم و گام به گام را برای ساخت مدل های هوشمند ارائه می کنند و به افراد کمک می کنند تا فرآیند یادگیری از داده ها تا تصمیم گیری دقیق را بهتر درک کنند. یادگیری ماشین امروز به یکی از کاربردی ترین حوزه های علوم رایانه و هوش مصنوعی تبدیل شده است و در بسیاری از فناوری های روزمره حضور دارد. از تشخیص چهره در تلفن های همراه گرفته تا پیش بینی رفتار بازارهای مالی، از پیشنهاد فیلم در سرویس های پخش آنلاین تا تشخیص بیماری ها در حوزه پزشکی، مدل های یادگیری ماشین نقش موثری ایفا می کنند.

درک این مراحل برای هر فردی که قصد دارد وارد دنیای هوش مصنوعی شود ضروری است. چرا که بدون آگاهی از ترتیب منطقی مراحل، حتی بهترین الگوریتم ها و داده های دقیق نیز نمی توانند به نتیجه مطلوب منجر شوند. به طور کلی این مراحل شامل جمع آوری و آماده سازی داده ها، انتخاب ویژگی های مناسب، انتخاب الگوریتم، آموزش مدل، ارزیابی عملکرد، بهینه سازی و در نهایت پیاده سازی مدل در دنیای واقعی هستند. هر مرحله اهمیت خاص خود را دارد و اجرای دقیق آنها تضمین می کند که مدل نه تنها در محیط آزمایش بلکه در شرایط واقعی نیز قابل اعتماد باشد.

در این مقاله قصد داریم شما را با به زبان ساده با مراحل یادگیری ماشین آشنا کنیم؛ بنابراین توضیحات ارائه شده به گونه ای طراحی شده اند که حتی کسانی که تجربه کمی دارند، بتوانند مسیر کامل یادگیری ماشین را درک کنند و برای پیاده سازی پروژه های واقعی آماده شوند.

👈 پلتفرم هوش مصنوعی اکیان

(کلیک کنید)

مراحل یادگیری ماشین به زبان ساده

فرآیند یادگیری ماشین مسیری یک مرحله ای نیست؛ هر مدل، از ساده ترین الگوریتم تا پیچیده ترین شبکه عصبی، مجموعه ای از مراحل پیوسته را طی می کند. مراحل یادگیری ماشین به ترتیب شامل موارد زیر است:

1. جمع آوری و آماده سازی داده ها
2. انتخاب ویژگی ها
3. انتخاب الگوریتم مناسب
4. آموزش مدل
5. ارزیابی عملکرد
6. بهینه سازی
7.  پیاده سازی در دنیای واقعی است.

در ادامه، هر یک از این مراحل به تفصیل بررسی می کنیم.

مرحله اول: جمع آوری و آماده سازی داده ها

جمع آوری و آماده سازی داده، اساس یادگیری ماشین است؛ همان گونه که انسان برای آموختن به تجربه نیاز دارد، مدل نیز بدون داده قادر به یادگیری نخواهد بود. در واقع جمع آوری داده ها نخستین و شاید حساس ترین گام است. داده ها می توانند از منابع گوناگون مانند پایگاه های اطلاعاتی، فایل های متنی، حسگرها، یا حتی شبکه های اجتماعی گردآوری شوند. در این مرحله، باید اطمینان حاصل شود که داده ها نماینده ی درستی از واقعیت هستند و دارای تنوع کافی اند.

پس از گردآوری، نوبت به آماده سازی داده ها می رسد؛ در این مرحله داده ها پاک سازی می شوند. سپس مقادیر ناقص یا اشتباه اصلاح یا حذف می گردند، مقادیر متنی به شکل عددی تبدیل می شوند و در صورت نیاز، داده ها نرمال سازی می شوند تا مقیاس تمام ویژگی ها یکسان باشد.

از سویی دیگر، تقسیم داده ها نیز بخش مهمی از این مرحله است. معمولا مجموعه داده به سه بخش تقسیم می شود: داده ی آموزش (Training Set)، داده ی اعتبارسنجی (Validation Set)، و داده ی آزمون (Test Set). این تقسیم به مدل امکان می دهد تا ابتدا بیاموزد، سپس ارزیابی شود و در نهایت توان تعمیم آن سنجیده شود.

مرحله دوم: انتخاب ویژگی ها (Feature Selection)

در هر مسئله، داده ها شامل چندین ویژگی یا متغیر هستند؛ اما همه ی ویژگی ها اهمیت یکسانی ندارند. بعضی از آنها اطلاعات مفید و تمایزبخش ارائه می کنند، در حالی که بعضی دیگر ممکن است فقط موجب پیچیدگی بیهوده شوند. هدف در این مرحله، شناسایی ویژگی هایی است که بیشترین تاثیر را بر خروجی دارند. برای این منظور، روش های متنوعی از جمله تحلیل آماری، الگوریتم های کاهش ابعاد مانند PCA (تحلیل مولفه های اصلی)، یا روش های خودکار در چارچوب مدل ها وجود دارد. انتخاب درست ویژگی ها می تواند دقت مدل را به شکل چشمگیری افزایش دهد و در عین حال هزینه ی محاسباتی را کاهش دهد.

مرحله سوم: انتخاب الگوریتم مناسب

پس از آماده سازی داده ها و تعیین ویژگی های کلیدی، باید تصمیم گرفت که چه الگوریتمی برای یادگیری به کار رود؛ در واقع انتخاب الگوریتم تا حد زیادی به نوع مسئله بستگی دارد. اگر هدف پیش بینی مقدار عددی باشد، از الگوریتم های رگرسیونی استفاده می شود؛ اگر هدف تشخیص یا طبقه بندی دسته ها باشد، الگوریتم های طبقه بندی مناسب اند. بعضی از پرکاربردترین الگوریتم ها عبارت اند از:

رگرسیون خطی و لجستیک برای پیش بینی عددی یا دوحالته

• درخت تصمیم و جنگل تصادفی برای مدل سازی تصمیم ها
• K نزدیک ترین همسایه (KNN) برای طبقه بندی بر اساس شباهت
• ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای جداسازی داده ها با مرزهای دقیق
• شبکه های عصبی مصنوعی برای مسائل پیچیده و داده های حجیم

در انتخاب الگوریتم، عواملی چون اندازه ی داده، نوع خروجی، منابع محاسباتی و میزان دقت مورد نیاز در نظر گرفته می شود.

مرحله چهارم: آموزش مدل (Model Training)

در این مرحله مدل با استفاده از داده های آموزشی، شروع به یادگیری می کند. الگوریتم، الگوهای نهفته در داده را شناسایی کرده و پارامترهای درونی خود را تنظیم می کند تا بتواند خروجی مطلوب را تولید کند. به زبان ساده، هدف این مرحله کاهش خطا میان پیش بینی مدل و واقعیت است. به این ترتیب هرچه مدل بیشتر آموزش ببیند، پارامترهایش دقیق تر می شوند. البته با توجه به اینکه تعادل میان این دو وضعیت، کلید موفقیت در آموزش مدل است، باید از دو خطای رایج پرهیز کرد:

1. بیش برازش (Overfitting): زمانی رخ می دهد که مدل بیش از حد به داده های آموزشی وابسته شود و در مواجهه با داده های جدید عملکرد ضعیفی داشته باشد.
2. کم برازش (Underfitting): هنگامی که مدل به اندازه ی کافی از داده ها نیاموخته و در هر دو مجموعه ی آموزش و آزمون عملکرد ضعیفی دارد.

مرحله پنجم: ارزیابی و تست مدل (Model Evaluation)

آموزش مدل بدون ارزیابی، بی فایده است. در این مرحله، عملکرد مدل با استفاده از داده های آزمون که در فرآیند آموزش دخیل نبوده اند، سنجیده می شود. به طور کلی، معیارهای ارزیابی بسته به نوع مسئله متفاوت اند. در مسائل طبقه بندی، معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، بازخوانی (Recall)، دقت مثبت (Precision) و میانگین F1 به کار می روند. در مسائل رگرسیونی نیز معیارهایی چون میانگین مربع خطا (MSE) یا میانگین قدر مطلق خطا (MAE) مورد استفاده قرار می گیرند. تحلیل ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix) نیز کمک می کند تا درک عمیق تری از خطاهای مدل به دست آید؛ زیرا نشان می دهد مدل در کدام دسته ها بیشترین اشتباه را مرتکب شده است.

مرحله ششم: بهینه سازی مدل (Model Tuning)

حتی پس از آموزش، اغلب نیاز است که مدل بهینه شود تا عملکرد بهتری داشته باشد. در واقع بهینه سازی معمولا از طریق تنظیم فراپارامترها (Hyperparameters) انجام می شود. فراپارامترها تنظیماتی هستند که پیش از آغاز آموزش تعیین می شوند، مانند عمق درخت در الگوریتم های درخت تصمیم یا نرخ یادگیری در شبکه های عصبی. دو روش رایج برای یافتن بهترین ترکیب عبارت اند از:

• Grid Search: بررسی تمام ترکیب های ممکن از پارامترها
• Random Search: آزمون تصادفی برخی از ترکیب ها برای کاهش هزینه ی محاسباتی

در مراحل پیشرفته تر، از روش های خودکارتر مانند Bayesian Optimization یا AutoML نیز استفاده می شود.

مرحله هفتم: پیاده سازی در دنیای واقعی

پس از آنکه مدل به دقت مطلوب دست یافت، باید در محیط واقعی مورد استفاده قرار گیرد. این مرحله شامل تبدیل مدل به یک سرویس قابل استفاده در نرم افزارها، وب سرویس ها یا سیستم های فیزیکی است. مدل در دنیای واقعی باید توانایی پاسخگویی به داده های جدید و تغییرات محیطی را داشته باشد؛ از این رو، نگهداری و به روزرسانی دوره ای آن ضروری است. لازم به ذکر است که در بسیاری از کاربردها، مدل ها به صورت مداوم با داده های تازه بازآموزی می شوند تا کیفیت پیش بینی حفظ شود.

مراحل ساخت مدل یادگیری ماشین 

ساخت یک مدل یادگیری ماشین (Model Building Pipeline) فقط به انتخاب الگوریتم و آموزش آن محدود نمی شود؛ چرا که برای اینکه مدل در دنیای واقعی قابل استفاده باشد، باید یک Pipeline ساختاریافته ایجاد شود که همه مراحل از مدیریت داده ها تا استقرار و مانیتورینگ را پوشش دهد. یادگیری این فرآیند به ویژه برای مبتدیان اهمیت دارد، زیرا نشان می دهد چگونه یک مدل نه تنها درست کار کند، بلکه در طول زمان پایدار و قابل اعتماد باقی بماند.

1. ساخت Pipeline Pipeline یا همان خط لوله ی مدل: چارچوبی منظم است که ترتیب انجام تمام مراحل ساخت مدل را مشخص می کند. به جای اینکه هر مرحله به صورت جداگانه انجام شود، Pipeline تضمین می کند که داده ها از جمع آوری تا خروجی پیش بینی شده، به شکل منظم پردازش شوند. این ساختار همچنین قابلیت تکرارپذیری و اشکال زدایی مدل را افزایش می دهد.
2. مدیریت داده های ورودی: داده ها قلب یادگیری ماشین هستند. در این مرحله باید مطمئن شوید که داده ها کامل، صحیح و بدون نویز هستند. داده ها معمولاً از منابع مختلف جمع آوری می شوند و باید قبل از استفاده، پاکسازی و استانداردسازی شوند. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون نیز در این مرحله انجام می شود تا مدل بتواند هم یاد بگیرد و هم ارزیابی شود.
3. پیاده سازی ویژگی ها (Feature Engineering): ویژگی ها همان اطلاعاتی هستند که مدل برای یادگیری از آن ها استفاده می کند. انتخاب و ساخت ویژگی های مناسب، تاثیر مستقیم بر دقت و عملکرد مدل دارد. برای مثال، در یک پروژه پیش بینی فروش، علاوه بر تاریخچه خرید، ویژگی هایی مانند فصل، روز هفته و رویدادهای خاص می تواند به پیش بینی بهتر کمک کند. این مرحله شامل انتخاب، تبدیل و گاهی ایجاد ویژگی های جدید برای افزایش قدرت پیش بینی مدل است.
4. انتخاب نسخه مدل (Model Versioning): مدل ها در طول زمان بهبود پیدا می کنند و ممکن است نسخه های مختلفی داشته باشند. انتخاب نسخه مناسب به شما کمک می کند بهترین عملکرد را با حداقل خطا داشته باشید و بتوانید مدل های قدیمی و جدید را به راحتی مقایسه و مدیریت کنید.
5. ذخیره مدل (Model Storage): پس از آموزش، مدل باید ذخیره شود تا بتوان در آینده از آن استفاده کرد یا در محیط های مختلف اجرا شود. ذخیره سازی مدل معمولاً شامل پارامترهای آموزش دیده و اطلاعات مرتبط با Pipeline است. استفاده از فرمت ها و سیستم های استاندارد، مانند Pickle در پایتون یا سیستم های مدیریت مدل حرفه ای، به اطمینان از قابلیت استفاده مجدد و ایمنی مدل کمک می کند.
6. مستندسازی (Documentation): مستندسازی فرآیند ساخت مدل و تصمیمات گرفته شده در هر مرحله، از ویژگی های مهم یک پروژه موفق است. این کار نه تنها برای یادگیری شخصی مفید است، بلکه برای تیم ها و توسعه دهندگان دیگر امکان پیگیری، بررسی و بهبود مدل را فراهم می کند.
7. مدیریت نسخه بندی (Version Control): مدیریت نسخه بندی به شما کمک می کند تغییرات مدل و کد را ثبت و مدیریت کنید. سیستم های کنترل نسخه مانند Git امکان بازگشت به نسخه های قبلی و مقایسه تغییرات را فراهم می کنند. این کار به ویژه در پروژه های تیمی و صنعتی ضروری است.
8. تست های عملیاتی قبل از استقرار: قبل از اینکه مدل در محیط واقعی استفاده شود، باید مطمئن شوید که عملکرد آن مطابق انتظار است. تست های عملیاتی شامل بررسی سرعت پاسخ، دقت پیش بینی و سازگاری با داده های واقعی است. این مرحله ریسک خطا در هنگام اجرای مدل در دنیای واقعی را کاهش می دهد.
9. بررسی Drift داده ها: با گذشت زمان، داده های واقعی ممکن است با داده های آموزشی تفاوت پیدا کنند. این تغییر، به نام Drift شناخته می شود و می تواند باعث کاهش دقت مدل شود. بررسی Drift و بروزرسانی دوره ای مدل، تضمین می کند که پیش بینی ها همچنان دقیق و قابل اعتماد باشند.
10. مانیتورینگ و نگهداری مدل: پس از استقرار، نظارت مداوم بر عملکرد مدل ضروری است. مانیتورینگ شامل بررسی دقت پیش بینی، سرعت پاسخ و خطاهای احتمالی است. همچنین به تیم ها امکان می دهد به سرعت تغییرات محیطی و داده ای را شناسایی و مدل را بروزرسانی کنند.

کسانی که در شروع یادگیری هستند، با دنبال کردن این مراحل، میتوانند فرآیند ساخت مدل یادگیری ماشین را از صفر تا اجرا به شکل منظم و عملی تجربه کنند. این چارچوب باعث می شود مدل ها نه تنها درست آموزش ببینند، حتی قادر باشند در شرایط واقعی و طولانی مدت نیز پایدار و قابل اعتماد باقی بمانند.

یادگیری مراحل ماشین با هوش مصنوعی اکیان

در مسیر یادگیری ماشین، انسان و ماشین هر دو نقش یادگیرنده دارند؛ انسان دانش نظری و منطقی فرآیند را می آموزد و ماشین از داده ها تجربه کسب می کند. اما آنچه امروزه این مسیر را ساده تر و سریع تر کرده، ظهور سامانه هایی مانند هوش مصنوعی اکیان است.

اکیان بستری است که دسترسی به مدل های زبانی پیشرفته مانند GPT-4 را فراهم می سازد و از این طریق به پژوهشگران، دانشجویان و علاقه مندان کمک می کند تا مفاهیم یادگیری ماشین را بهتر درک کنند و بتوانند در عمل از آن بهره ببرند. در واقع، اکیان پلی میان یادگیری نظری و تجربه ی عملی ایجاد کرده است؛ کاربر می تواند با استفاده از توانایی های تحلیلی و زبانی GPT-4، فرآیند طراحی مدل، تحلیل داده و حتی تبیین نتایج را با دقت و سرعت بیشتری انجام دهد.

👈 پلتفرم هوش مصنوعی اکیان

(کلیک کنید)

ترکیب دانش انسانی با توان محاسباتی هوش مصنوعی، افق تازه ای در آموزش و پیاده سازی یادگیری ماشین گشوده است. به کمک ابزارهایی مانند اکیان، دیگر نیاز نیست یادگیری ماشین تنها در حوزه ی متخصصان داده باقی بماند؛ هر فرد علاقه مند می تواند از طریق این بسترها، مراحل یادگیری ماشین را از پایه تا سطح پیشرفته بیاموزد و در پروژه های واقعی به کار گیرد.

به بیان دیگر، اکیان نشان می دهد که آینده‌ی یادگیری ماشین در هم افزایی میان انسان و هوش مصنوعی نهفته است. همان گونه که مدل های یادگیری ماشین از داده ها تغذیه می شوند، انسان نیز با بهره گیری از سامانه های هوشمند، می تواند مسیر آموزش و پژوهش خود را پربارتر و دقیق تر سازد.

سوالات متداول درباره مراحل یادگیری ماشین

در این بخش به سوالات متداول درباره مراحل یادگیری ماشین را می خوانید که می تواند به درک بهتر این مبحث کمک کند. علاوه براین می توانید سوالات و نظرات خود را در بخش دیدگاه ها با ما به اشتراک بگذارید. 

۱- مهمترین مرحله در یادگیری ماشین کدام است؟

مرحله آماده سازی و پاکسازی داده ها معمولا حیاتی ترین بخش است؛ جرا که داده نادرست یا ناقص می تواند حتی بهترین الگوریتم ها را بی اثر کند. به عبارت دیگر، کیفیت داده ها پایه ی عملکرد دقیق و قابل اعتماد مدل محسوب می شود.

۲- نحوه جلوگیری از بیش برازش در مدل چگونه است؟

بیش برازش زمانی رخ می دهد که مدل بیش از حد از داده های آموزشی یاد بگیرد و در برابر داده های جدید عملکرد ضعیفی نشان دهد. برای جلوگیری از آن می توان از تکنیک هایی مانند Cross-Validation، افزایش حجم داده، ساده سازی مدل یا استفاده از روش های منظم سازی (Regularization) بهره برد