یادگیری غیرفعال و فعال در یادگیری ماشین با پایتون
موسسه پایا پروژه به عنوان متصدی انجام پروژه های پایتون وظیفه ی خود می داند که در راستای آموزش نرم افزار پایتون گام های موثری را بردارد. با توجه به اینکه یک دوره آموزشی پایتون مستلزم تمرین و تلاش بسیار است. اما این موسسه تلاش می کند سهم کوچکی در جهت یادگیری شما داشته باشد.
یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که با ایجاد الگوریتم‌هایی سر و کار دارد که می‌توانند بدون برنامه‌نویسی صریح، خود را یاد بگیرند و بهبود بخشند. یکی از مهم‌ترین عواملی که به موفقیت یک مدل یادگیری ماشینی در انجام پروژه پایتون کمک می‌کند، کیفیت و کمیت داده‌های مورد استفاده برای آموزش آن است. یادگیری غیرفعال و یادگیری فعال دو رویکردی هستند که در یادگیری ماشین برای به دست آوردن داده ها استفاده می شوند.
در یادگیری ماشین، دو نوع یادگیری غیرفعال و فعال وجود دارد. در ادامه توضیحاتی درباره هر کدام از این نوع یادگیری در پایتون آورده شده است:
1. یادگیری غیرفعال (Unsupervised Learning)
یادگیری غیرفعال به معنای یادگیری بدون نیاز به برچسب‌ها است. در این نوع یادگیری، ماشین تلاش می‌کند الگوهایی را در داده‌های ورودی کشف کند و بدون داشتن هدف خاصی، داده‌ها را به دسته‌بندی‌هایی تقسیم می‌کند. برخی از مثال‌های این نوع یادگیری شامل خوشه‌بندی، کاوش داده و کاهش بعد داده است.
یادگیری غیرفعال در سفارش انجام پروژه پایتون، همچنین به عنوان یادگیری دسته ای شناخته می شود، روشی برای به دست آوردن داده ها با پردازش مجموعه بزرگی از داده های از پیش برچسب گذاری شده است.
در یادگیری غیرفعال، الگوریتم از تمام داده های موجود برای یادگیری و بهبود عملکرد خود استفاده می کند. الگوریتم با کاربر تعامل نمی‌کند یا داده‌های اضافی را برای بهبود دقت درخواست نمی‌کند.
مثال: یک مثال از یادگیری غیرفعال، آموزش یک مدل یادگیری ماشینی برای طبقه بندی ایمیل ها به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه است. این الگوریتم به مجموعه داده بزرگی از ایمیل‌های دارای برچسب تغذیه می‌شود و از آن برای یادگیری نحوه شناسایی ایمیل‌های اسپم استفاده می‌کند. پس از تکمیل آموزش، الگوریتم می تواند ایمیل های جدید را بدون هیچ گونه ورودی بیشتر از کاربر به دقت طبقه بندی کند.
در پایتون، کتابخانه‌های مختلفی برای یادگیری غیرفعال وجود دارد که می‌توان از آنها استفاده کرد. برخی از این کتابخانه‌ها عبارتند از:
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
2.یادگیری فعال (Supervised Learning)
یادگیری فعال به معنای یادگیری با داشتن برچسب‌ها است. در این نوع یادگیری، ماشین با استفاده از داده‌های ورودی و برچسب‌های آنها، الگوریتم‌هایی را یاد می‌گیرد که بتواند برای داده‌های جدید، برچسب مناسب را پیش‌بینی کند. برخی از مثال‌های این نوع یادگیری شامل طبقه‌بندی و رگرسیون است.
یادگیری فعال در پروژه پایتون روشی برای به دست آوردن داده است که در آن الگوریتم با کاربر تعامل می کند تا داده های اضافی را به دست آورد تا دقت آن را بهبود بخشد.
در یادگیری فعال، الگوریتم با مجموعه کوچکی از داده‌های برچسب‌گذاری شده شروع می‌شود و از کاربر درخواست می‌کند تا داده‌های اضافی را برچسب‌گذاری کند. الگوریتم از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده جدید برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کند و ممکن است به درخواست داده‌های اضافی تا رسیدن به سطح رضایت‌بخشی از دقت ادامه دهد.
مثال: نمونه ای از یادگیری فعال، آموزش یک مدل یادگیری ماشینی برای تشخیص ارقام دست نویس است. الگوریتم ممکن است با مجموعه کوچکی از داده‌های برچسب‌گذاری شده شروع شود و از کاربر بخواهد تا داده‌های اضافی را که الگوریتم درباره آنها نامشخص است برچسب‌گذاری کند.
الگوریتم از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده جدید برای بهبود دقت خود استفاده می‌کند و این فرآیند تا زمانی تکرار می‌شود که الگوریتم بتواند اکثر ارقام دست‌نویس را به دقت تشخیص دهد.
در پایتون، کتابخانه‌های مختلفی برای یادگیری فعال وجود دارد که می‌توان از آنها استفاده کرد. برخی از این کتابخانه‌ها عبارتند از:
- Scikit-learn
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
به طور کلی، پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب در زمینه یادگیری ماشین، ابزارهای مناسبی را برای انجام هر دو نوع یادگیری غیرفعال و فعال فراهم می‌کند.
جمع بندی:
در نتیجه، یادگیری غیرفعال و یادگیری فعال در انجام پروژه پایتون دو رویکردی هستند که در یادگیری ماشین برای به دست آوردن داده ها استفاده می شوند.
یادگیری غیرفعال از مجموعه بزرگی از داده‌های از پیش برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش الگوریتم استفاده می‌کند، در حالی که یادگیری فعال با مجموعه کوچکی از داده‌های برچسب‌گذاری شده شروع می‌شود و برای بهبود دقت، داده‌های اضافی را از کاربر درخواست می‌کند.
انتخاب بین یادگیری غیرفعال و یادگیری فعال به در دسترس بودن داده های برچسب گذاری شده و نیازهای برنامه بستگی دارد.