التعلم غير الخاضع للإشراف هو النوع الرئيسي الثاني من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النظام دون أي بيانات مصنفة او مرمزة. بمعنى آخر ، تتعلم الخوارزمية تحديد الأنماط والعلاقات داخل البيانات من تلقاء نفسها ، دون أي معرفة أو إرشادات مسبقة. بحيث أن هذه الخاصية تجعلها أداة قوية لتحليل البيانات ، لا سيما في الحالات التي تكون فيها البيانات المصنفة إما غير متوفرة أو مكلفة للغاية للحصول عليها.
خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف
في ما يتعلق بخواروميات هذا النوع من التعلم فهي عديدة ، ولكل منها نقاط قوة و نقاط ضعف. فيما يلي بعض من هذه الخوارزميات الأكثر شيوعًا:
خوارزميات التجميع Clustering algorithm
يجمع هذا النوع من الخوارزميات نقاط البيانات المتشابهة معًا بناءً على ميزاتها. على سبيل المثال ، إذا كانت لديك مجموعة بيانات لمشتريات العملاء ، فيمكن أن تساعدك خوارزميات التجميع في تحديد مجموعات العملاء المتشابهة من حيث عاداتهم الشرائية.
خوارزميات تقليل الأبعاد
يقلل هذا النوع من الخوارزميات من عدد المتغيرات في مجموعة البيانات. و ذلك مع الاحتفاظ بأكبر قدر ممكن من المعلومات. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على العديد من المتغيرات ، حيث يمكن أن تسهل تحليل البيانات.
خوارزميات تعلم قواعد الرابطة
يحدد هذا النوع من الخوارزميات العلاقات بين المتغيرات في مجموعة البيانات. على سبيل المثال ، إذا كانت لديك مجموعة بيانات لمشتريات العملاء ، فيمكن أن تساعدك خوارزميات تعلم قواعد الارتباط في تحديد المنتجات التي يتم شراؤها غالبًا معًا.
تطبيقات التعلم غير الخاضع للإشراف
هذا النوع من التعلم له مجموعة واسعة من التطبيقات في العديد من الصناعات المختلفة. هنا ليست سوى أمثلة قليلة على هذه التطبيقات:
- الرعاية الصحية. يمكن استخدام هذا التعلم لتحليل بيانات المرضى . هذا بالاضافة إلى تحديد الأنماط التي يمكن أن تساعد الأطباء في تشخيص الأمراض بشكل أسرع وأكثر دقة.
- التسويق الالكتروني. يمكن أن تساعد خوارزميات هذا النوع من التعلم الشركات على تحديد مجموعات العملاء الذين لديهم عادات شرائية مماثلة. و بالتالي يمكن استخدامها لتطوير حملات تسويقية مستهدفة.
- المالية. يمكن استخدام هذا النوع من التعلم الآلي لتحليل البيانات المالية وتحديد الأنماط التي يمكن أن تساعد المستثمرين على اتخاذ قرارات استثمارية أفضل.
إيجابيات وسلبيات التعلم غير الخاضع للإشراف
هناك العديد من المزايا والعيوب لاستخدام هذا النوع من التعلم الآلي.
الايجابيات:
- المرونة. يمكن استخدام هذا النوع من التعلم لتحليل البيانات من أي صناعة أو مجال ، طالما أن هناك بيانات كافية متاحة.
- فعال من حيث التكلفة. نظرًا لأن التعلم غير الخاضع للإشراف لا يتطلب بيانات مصنفة ، فقد يكون تنفيذه أقل تكلفة بكثير من التعلم الآلي الخاضع للإشراف.
- اكتشاف الأنماط المخفية. يمكن لهذا النوع من التعلم تحديد أنماط في البيانات قد لا تظهر على الفور ، مما قد يؤدي إلى رؤى واكتشافات جديدة.
السلبيات:
- إنعدام التوجيه. نظرًا لأن هذا التعلم لا يستخدم البيانات المصنفة ، فقد يكون من الصعب تفسير النتائج او التحقق من دقتها.
- قابلية التوسع. يمكن أن يكون التعلم غير الخاضع للإشراف أكثر تكلفة من الناحية الحسابية من التعلم الآلي الخاضع للإشراف ، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.
- الدقة. نظرًا لأن هذا النوع من التعلم لا يسترشد بالبيانات المصنفة ، يمكن أن تكون دقة النتائج أقل من التعلم الآلي الخاضع للإشراف.
الخلاصة
يعد التعلم غير الخاضع للإشراف أداة قوية لتحليل البيانات. لا سيما في الحالات التي تكون فيها البيانات المصنفة إما غير متوفرة أو مكلفة للغاية للحصول عليها. باستخدام الخوارزميات مثل التجميع وتقليل الأبعاد وتعلم قواعد الارتباط ، يمكن للتعلم غير الخاضع للإشراف تحديد الأنماط والعلاقات داخل البيانات التي قد لا تكون واضحة على الفور. ومع ذلك ، من المهم النظر في مزايا وعيوب هذا النوع من التعلم قبل تحديد ما إذا كان هو أفضل نهج لمشكلتك المحددة.
* يمكن تحميل أكواد خوارزميات التعلم الآلي من خلال حسابنا على Github.
