بررسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به علمی اطلاق می‌شود که به ایجاد سیستم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین ابزارهایی هستند که به کامپیوترها این قابلیت را می‌دهند که از تجربیات گذشته‌شان یاد بگیرند و برای تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کنند.
یکی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین معروف، الگوریتم درخت تصمیم است. این الگوریتم با استفاده از تصاویر یا داده‌های عددی، درختی را تشکیل می‌دهد که هر گره در آن یک تصمیم را نمایندگی می‌کند. با عبور از مسیرهای مختلف در درخت، یک نتیجه برای هر نمونه جدید پیش‌بینی می‌شود.
الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه نیز در ماشین های یادگیری استفاده می‌شود. در این الگوریتم، نمونه‌های جدید با نمونه‌های آموزشی مقایسه می‌شوند و بهترین نمونه مشابه پیدا می‌شود. سپس بر اساس برچسب آن نمونه، نتیجه پیش‌بینی می‌شود.
الگوریتم K-means یک الگوریتم خوشه‌بندی است که برای دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مشابه با استفاده از میانگین کلوسترهایی که تشکیل شده‌اند، استفاده می‌شود. در این الگوریتم، تعداد خوشه‌ها قبل از اجرای الگوریتم تعیین می‌شود و الگوریتم به صورت تکاملی می‌خواهد مقداری از جهت مرکزی و فاصله بین اعضای خوشه‌ها تغییر کند تا خوشه‌ها به شکل بهینه‌ای ایجاد شوند.
الگوریتم SVM (ماشین بردار پشتیبان) نیز یک الگوریتم محبوب در حوزه یادگیری ماشین است. این الگوریتم با استفاده از یافتن یک مرز تصمیم برای تفکیک دو کلاس از یکدیگر، داده‌ها را دسته‌بندی می‌کند. در این الگوریتم، داده‌های آموزشی روی مرز تصمیم قرار می‌گیرند و فاصله آنها از مرز بررسی می‌شود.داده‌هایی که نزدیک‌تر به خط جدا کننده‌اند بهتر دسته‌بندی می‌شوند.
در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، عملکرد هر الگوریتم با استفاده از معیارهای مختلفی مثل درستی جمعی، بهره برداری و ماتریس درهم‌ریختگی اندازه‌گیری می‌شود. این معیارها نشان می‌دهند که الگوریتم یادگیری ماشین چقدر توانسته است به درستی داده‌ها را دسته‌بندی کند. تحلیل این معیارها می‌تواند اطلاعات مفیدی راجع به عملکرد الگوریتم در دسته‌بندی داده‌ها ارائه دهد.
هر الگوریتم در یادگیری ماشین دارای مزایا و محدودیت‌های خود است. برای مثال، الگوریتم درخت تصمیم می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های پیچیده کاربرد خوبی داشته باشد اما در مواجهه با داده‌های بزرگ، زمان اجرای آن بالا خواهد رفت و ممکن است به دقت پایینی نسبت به سایر الگوریتم‌ها برسد. بنابراین، انتخاب الگوریتم متناسب با داده‌ها و اهداف مورد نظر بسیار مهم است.
در نهایت، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به عنوان ابزارهای قدرتمند از هوش مصنوعی استفاده می‌شوند و در حوزه‌های مختلفی از جمله تشخیص تصاویر، ترجمه متن، تشخیص چهره و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرند. با پیشرفت تکنولوژی و توسعه الگوریتم‌های جدید، امیدواریم که بهبودهای بیشتری در عملکرد و کارایی این الگوریتم‌ها در آینده‌ای نزدیک به دست آوریم.
منابع:
1. جوادی نژاد، مهدی. (۱۳۹۵). «هوش مصنوعی و هوش ماشین»، نشر آینده نگر.
2. محمدی، حمیدرضا. (۱۳۹۲). «یادگیری ماشین و روش‌های هوشمند مصنوعی»، نشر آگاه.