Մեքենայական ուսուցման տեսակները և դրանց կիրառումը

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական բանականության ճյուղ է, որն ուղղված է մոդելների և ալգորիթմների մշակմանը, որոնք հնարավորություն են տալիս համակարգիչներին սովորել տվյալներից և բարելավվել նախորդ փորձի հիման վրա՝ առանց յուրաքանչյուր առաջադրանքի համար հատուկ ծրագրավորման։ Պարզ խոսքերով՝ մեքենայական ուսուցումը համակարգերին սովորեցնում է մտածել և հասկանալ մարդու նման՝ սովորելով տվյալներից։

Այս հոդվածում մենք կանդրադառնանք մեքենայական ուսուցման տարբեր տեսակների ալգորիթմներին, որոնք կարևոր են ապագայի պահանջների համար։ Ընդհանրապես, մեքենայական ուսուցումը կարելի է համարել ուսուցման համակարգ, որը սովորում է անցյալ փորձից և ժամանակի ընթացքում բարելավում իր արդյունավետությունը։ Այն օգնում է կանխատեսել հսկայական քանակությամբ տվյալներ և ապահովում է արագ ու ճշգրիտ արդյունքներ՝ ստեղծելով շահավետ հնարավորություններ։

Մեքենայական ուսուցման մի քանի տեսակներ գոյություն ունեն, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի իր առանձնահատկություններն ու կիրառությունները։ Մեքենայական ուսուցման հիմնական ալգորիթմների տեսակներից են․

• Վերահսկվող (supervised) մեքենայական ուսուցում
• Անվերահսկելի (unsupervised) մեքենայական ուսուցում
• Հաստատմամբ (reinforcement) ուսուցում:

Բացի այդ, կա ավելի մասնավոր մի կատեգորիա՝ կիսավերահսկվող (semi-supervised) ուսուցումը, որը համատեղում է և՛ վերահսկվող, և՛ անվերահսկելի ուսուցման տարրերը։

Վերահսկվող մեքենայական ուսուցում
Վերահսկվող ուսուցումը սահմանվում է որպես գործընթաց, երբ մոդելը կառուցվում է «պիտակավորված տվյալների հավաքածուի» վրա։ Պիտակավորված տվյալները ունեն և՛ մուտքային, և՛ ելքային պարամետրեր։ Վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմները սովորում են կապ հաստատել մուտքային արժեքների և ճիշտ ելքերի միջև։ Այս մոտեցումն ունի թե՛ ընթացքային, թե՛ վավերացման պիտակավորված տվյալների հավաքածուներ։

Վերահսկվող ուսուցման երկու հիմնական կատեգորիա կա, որոնք ներկայացված են ստորև․

• Դասակարգում (Classification)
• Ռեգրեսիա (Regression)

Դասակարգում (Classification)
Դասակարգումը վերաբերում է կատեգորիկ թիրախային փոփոխականների կանխատեսմանը, որոնք ներկայացնում են առանձնացված դասեր կամ պիտակներ։ Օրինակ՝ էլեկտրոնային նամակները դասակարգել որպես սպամ կամ ոչ սպամ, կամ կանխատեսել՝ արդյոք հիվանդն ունի սրտի հիվանդության բարձր ռիսկ։ Դասակարգման ալգորիթմները սովորում են կապել մուտքային հատկանիշները նախօրոք սահմանված դասերից որևէ մեկի հետ։

Ահա որոշ դասակարգման ալգորիթմներ․

• Լոգիստիկ ռեգրեսիա (Logistic Regression)
• Հենման վեկտոր մեքենա (Support Vector Machine)
• Random Forest
• Որոշման ծառ (Decision Tree)
• Ամենամոտ k-դիմակիցներ (K-Nearest Neighbors, KNN)
• Naive Bayes

Ռեգրեսիա (Regression)
Ռեգրեսիան, մյուս կողմից, վերաբերում է շարունակական թիրախային փոփոխականների կանխատեսմանը, որոնք ներկայացնում են թվային արժեքներ։ Օրինակ՝ տան գնի կանխատեսումը՝ ելնելով դրա չափից, գտնվելու վայրից և հարմարություններից, կամ ապրանքի վաճառքի կանխատեսումը։ Ռեգրեսիայի ալգորիթմները սովորում են կապել մուտքային հատկանիշները շարունակական թվային արժեքի հետ։

Ահա որոշ ռեգրեսիայի ալգորիթմներ․

• Գծային ռեգրեսիա (Linear Regression)
• Պոլինոմիալ ռեգրեսիա (Polynomial Regression)
• Ռիջ ռեգրեսիա (Ridge Regression)
• Լասո ռեգրեսիա (Lasso Regression)
• Որոշման ծառ (Decision Tree)
• Պատահական անտառ (Random Forest)

Վերահսկվող մեքենայական ուսուցման առավելությունները

• Վերահսկվող ուսուցման մոդելները կարող են ունենալ բարձր ճշգրտություն, քանի որ մարզվում են պիտակավորված տվյալների վրա։
• Որոշումների կայացման գործընթացը վերահսկվող ուսուցման մոդելներում հաճախ հասկանալի և մեկնաբանելի է։
• Հաճախ կարող են կիրառվել նախապես մարզված մոդելներ, ինչը թույլ է տալիս խնայել ժամանակ և ռեսուրսներ՝ նոր մոդելները զրոյից մշակելու դեպքում։

Վերահսկվող մեքենայական ուսուցման թերությունները

• Սահմանափակ են օրինաչափությունների ճանաչման մեջ և կարող են դժվարանալ նոր կամ անսպասելի օրինաչափությունների դեպքում, որոնք բացակայում են մարզման տվյալների մեջ։
• Կարող է լինել ժամանակատար և ծախսատար, քանի որ հիմնվում է միայն պիտակավորված տվյալների վրա։
• Նոր տվյալների հիման վրա երբեմն կարող է տալ թույլ ընդհանրացումներ։

Վերահսկվող ուսուցման կիրառությունները

Վերահսկվող ուսուցումը լայնորեն օգտագործվում է տարբեր ոլորտներում, օրինակ․

• Պատկերների դասակարգում – օբյեկտների, դեմքերի և այլ հատկանիշների նույնականացում։
• Բնական լեզվի մշակում (NLP) – տեքստից տեղեկատվության դուրսբերում, օրինակ՝ զգացմունքների վերլուծություն, միավորների և կապերի նույնականացում։
• Խոսքի ճանաչում – բանավոր խոսքի փոխակերպում տեքստի։
• Առաջարկությունների համակարգեր – անհատականացված առաջարկությունների ներկայացում օգտատերերին։
• Կանխատեսիչ վերլուծություն – արդյունքների կանխատեսում, օրինակ՝ վաճառքների, հաճախորդների հեռացման կամ բաժնետոմսերի գների։
• Բժշկական ախտորոշում – հիվանդությունների և առողջական վիճակների հայտնաբերում։
• Խարդախության հայտնաբերում – կեղծ գործարքների նույնականացում։
• Ինքնավար տրանսպորտ – միջավայրի օբյեկտների ճանաչում և արձագանք դրանց։
• Էլ․ փոստի սպամի հայտնաբերում – նամակների դասակարգում որպես սպամ կամ ոչ սպամ։
• Արտադրական որակի վերահսկում – ապրանքների թերությունների հայտնաբերում։
• Վարկային գնահատում – վարկառուի չվճարման ռիսկի գնահատում։
• Խաղային ոլորտ – կերպարների ճանաչում, խաղացողների վարքագծի վերլուծություն, NPC-ների ստեղծում։
• Հաճախորդների աջակցություն – հաճախորդների սպասարկման ավտոմատացում։
• Եղանակի կանխատեսում – ջերմաստիճանի, տեղումների և այլ մետեորոլոգիական ցուցանիշների կանխատեսում։
• Մարզական վերլուծություն – խաղացողների արդյունավետության վերլուծություն, խաղերի կանխատեսում և ռազմավարությունների օպտիմալացում։

Անվերահսկելի ուսուցում

Մեքենայական ուսուցման այնպիսի մեթոդ է, որտեղ ալգորիթմը հայտնաբերում է օրինաչափություններ և կապեր՝ օգտագործելով չպիտակավորված տվյալներ։ Ի տարբերություն վերահսկվող ուսուցման՝ այստեղ ալգորիթմին չեն տրամադրվում պիտակավորված ելքային արժեքներ։ Անվերահսկելի ուսուցման հիմնական նպատակը տվյալների ներսում թաքնված օրինաչափությունների, նմանությունների կամ խմբերի (կլաստերների) բացահայտումն է։ Այս գործընթացը կարող է օգտագործվել տարբեր նպատակներով՝ տվյալների ուսումնասիրում, վիզուալիզացիա, չափումների նվազեցում և այլն։

Անվերահսկելի ուսուցման հիմնական կատեգորիաները

• Կլաստերացում (Clustering)
• Ասոցիացիա (Association)

Կլաստերացում (Clustering)

Կլաստերացումը տվյալների կետերը խմբերի բաժանելու գործընթաց է՝ հիմնված դրանց նմանությունների վրա։ Այս տեխնիկան օգտակար է տվյալների մեջ օրինաչափություններ և կապեր հայտնաբերելու համար՝ առանց պիտակավորված օրինակների։

Կլաստերացման ալգորիթմների օրինակներ․

• K-Means կլաստերացում
• Mean-Shift ալգորիթմ
• DBSCAN ալգորիթմ
• Հիմնական բաղադրիչների վերլուծություն (Principal Component Analysis)
• Անկախ բաղադրիչների վերլուծություն (Independent Component Analysis)

Ասոցիացիա (Association)

Ասոցիացիոն կանոնների ուսուցումը տեխնիկա է, որը բացահայտում է կապերը տվյալների հավաքածուի տարրերի միջև։ Այն հայտնաբերում է կանոններ, որոնց միջոցով մեկ տարրի առկայությունը որոշակի հավանականությամբ ենթադրում է մեկ այլ տարրի առկայություն։

Անվերահսկելի մեքենայական ուսուցման առավելությունները

• Օգնում է բացահայտել թաքնված օրինաչափություններ և կապեր տվյալների միջև։
• Կիրառվում է հաճախորդների սեգմենտացիայի, անոմալիաների հայտնաբերման և տվյալների ուսումնասիրության համար։
• Չի պահանջում պիտակավորված տվյալներ, ինչն էլ նվազեցնում է տվյալների պիտակավորման ծախսերը։

Անվերահսկելի մեքենայական ուսուցման թերությունները

• Առանց պիտակների դժվար է գնահատել մոդելի ելքի որակը։
• Կլաստերների մեկնաբանելիությունը միշտ չէ, որ պարզ է և կարող է չունենալ իմաստալից բացատրություն։
• Թեև ունի մեթոդներ (օր․՝ ավտոէնկոդերներ, չափումների նվազեցում), սակայն դրանց կիրառումը միշտ չէ, որ երաշխավորում է իմաստալից հատկանիշների ստացում։

Անվերահսկելի ուսուցման կիրառությունները

• Կլաստերացում – նմանատիպ տվյալների կետերի խմբավորում։
• Անոմալիաների հայտնաբերում – տվյալների մեջ արտառոց արժեքների կամ անոմալիաների նույնականացում։
• Չափումների նվազեցում – տվյալների չափերի կրճատում՝ առանց հիմնական տեղեկատվության կորստի։
• Առաջարկությունների համակարգեր – ապրանքների, ֆիլմերի կամ բովանդակության առաջարկում՝ օգտատերերի նախասիրությունների հիման վրա։
• Թեմաների մոդելավորում – փաստաթղթերի հավաքածուներում թաքնված թեմաների բացահայտում։
• Խտության գնահատում – տվյալների հավանական խտության ֆունկցիայի հաշվարկ։
• Պատկերների և վիդեոյի սեղմում – մուլտիմեդիա պարունակության պահպանման ծավալի նվազեցում։
• Տվյալների նախապատրաստում – տվյալների մաքրում, բացակայող արժեքների լրացում, մասշտաբավորում։
• Զամբյուղի վերլուծություն (Market Basket Analysis) – ապրանքների միջև կապերի հայտնաբերում։
• Գենոմային տվյալների վերլուծություն – նմանատիպ գեների խմբավորում։
• Պատկերների սեգմենտացիա – պատկերների բաժանում իմաստալից հատվածների։
• Համայնքների հայտնաբերում սոցիալական ցանցերում – օգտատերերի խմբերի նույնականացում՝ ըստ հետաքրքրությունների կամ կապերի։
• Հաճախորդների վարքագծի վերլուծություն – օրինաչափությունների բացահայտում մարքեթինգի և արտադրանքի առաջարկությունների համար։
• Բովանդակության առաջարկություն – բովանդակության դասակարգում և պիտակավորում՝ նմանատիպ նյութեր առաջարկելու նպատակով։
• Տվյալների հետազոտական վերլուծություն (EDA) – տվյալների ուսումնասիրություն և պատկերացում նախքան կոնկրետ առաջադրանքների սահմանումը։

Հաստատմամբ մեքենայական ուսուցում

Հաստատմամբ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը ուսուցման այնպիսի մեթոդ է, որն իրականացնում է փոխազդեցություն միջավայրի հետ՝ կատարելով գործողություններ և բացահայտելով սխալներ։ Փորձարկում, սխալ և ուշացում՝ ահա հաստատմամբ ուսուցման ամենաբնորոշ հատկանիշները։ Այս տեխնիկայում մոդելը շարունակում է բարելավել իր արդյունավետությունը՝ օգտագործելով պարգևատրման հետադարձ կապը՝ սովորելու վարքագիծը կամ օրինաչափությունը։

Այս ալգորիթմները նախատեսված են կոնկրետ խնդիրների լուծման համար․ օրինակ՝ Google-ի ինքնավար ավտոմեքենա, կամ AlphaGo խաղը, որտեղ բոտը մրցում է մարդկանց և նույնիսկ ինքն իր դեմ՝ դառնալով ավելի ու ավելի արդյունավետ խաղացող։ Ամեն անգամ, երբ մուտք ենք տալիս նոր տվյալներ, մոդելը սովորում է և ավելացնում դրանք իր գիտելիքներին (ուսուցման տվյալների բազային)։ Այսպիսով՝ որքան շատ է սովորում, այնքան ավելի լավ է մարզվում և ավելի փորձառու դառնում։

• Q-learning – Q-learning-ը մոդելից անկախ RL ալգորիթմ է, որը սովորում է Q-ֆունկցիա։ Այս ֆունկցիան կապում է վիճակները գործողությունների հետ և գնահատում է կոնկրետ վիճակում որոշակի գործողություն կատարելու դեպքում սպասվող պարգևը։
• SARSA (State-Action-Reward-State-Action) – SARSA-ն ևս մոդելից անկախ RL ալգորիթմ է, որը սովորում է Q-ֆունկցիա։ Սակայն՝ ի տարբերություն Q-learning-ի, SARSA-ն թարմացնում է Q-ֆունկցիան այն գործողության համար, որն իրականում կատարվել է, այլ ոչ թե լավագույն հնարավոր գործողության։
• Deep Q-learning – Deep Q-learning-ը Q-learning-ի և խորը ուսուցման համադրություն է։ Այն օգտագործում է նյարդային ցանց Q-ֆունկցիան ներկայացնելու համար, ինչը թույլ է տալիս սովորել վիճակների և գործողությունների միջև բարդ հարաբերություններ։

Հաստատմամբ ուսուցումն ունի երկու հիմնական տեսակ․

Դրական հաստատում (Positive Reinforcement)

• Գործակալին պարգևատրում է ցանկալի գործողություն կատարելու համար։
• Խրախուսում է գործակալին կրկնել այդ վարքագիծը։
• Օրինակներ․ շան՝ նստելու համար խորտիկ տալը, խաղում ճիշտ պատասխանի համար միավոր տրամադրելը։

Բացասական հաստատում (Negative Reinforcement)

• Հեռացնում է անցանկալի գրգռիչը՝ ցանկալի վարքագիծը խրախուսելու համար
• Վախեցնում է գործակալին կրկնել անցանկալի վարքագիծը
• Օրինակներ․ լծակը սեղմելիս բարձր ձայնով ազդանշանի անջատումը, առաջադրանքը կատարելով՝ տուգանքից խուսափելը։

Հաստատմամբ մեքենայական ուսուցման առավելությունները.

• Ունի ինքնավար որոշումներ ընդունելու հնարավորություն, ինչը շատ հարմար է այնպիսի խնդիրների համար, որտեղ պետք է կատարել հաջորդական որոշումներ (օր․՝ ռոբոտատեխնիկա, խաղեր)։
• Այս տեխնիկան նախընտրելի է երկարաժամկետ արդյունքների համար, որոնք դժվար է ստանալ այլ մեթոդներով։
• Օգտագործվում է բարդ խնդիրների լուծման համար, որոնք հնարավոր չէ լուծել սովորական մեթոդներով։

Հաստատմամբ մեքենայական ուսուցման թերությունները

• RL գործակալների մարզումը կարող է շատ ծախսատար և ժամանակատար լինել։
• Պարզ խնդիրների լուծման համար RL-ը նպատակահարմար չէ։
• Պահանջում է մեծ քանակությամբ տվյալներ և հզոր հաշվարկային ռեսուրսներ, ինչը դարձնում է այն ոչ պրակտիկ և թանկարժեք։

Հաստատմամբ մեքենայական ուսուցման կիրառությունները

Ահա RL-ի կիրառությունների որոշ օրինակներ․

• Խաղեր – սովորեցնել գործակալներին խաղալ, նույնիսկ շատ բարդ խաղեր։
• Ռոբոտատեխնիկա – սովորեցնել ռոբոտներին ինքնուրույն իրականացնել առաջադրանքներ։
• Ինքնավար մեքենաներ – օգնել ավտոմեքենաներին կողմնորոշվել և որոշումներ կայացնել։
• Առաջարկությունների համակարգեր – բարելավել ալգորիթմները՝ սովորելով օգտատիրոջ նախասիրությունները։
• Առողջապահություն – օպտիմալացնել բուժման պլանները և դեղերի հայտնաբերման գործընթացը։
• Բնական լեզվի մշակում (NLP) – կիրառվել երկխոսական համակարգերում և չաթբոտերում։
• Ֆինանսներ և առևտուր – կիրառվել ալգորիթմական առևտրի մեջ
• Մատակարարման շղթա և պահեստի կառավարում – օպտիմալացնել մատակարարման գործընթացները
• Էներգետիկ կառավարում – օպտիմալացնել էներգիայի սպառումը
• Խաղերի AI – ստեղծել ավելի խելացի և հարմարվող NPC-ներ
• Անձնական օգնականներ – բարելավել թվային օգնականների հնարավորությունները
• Վիրտուալ և ընդլայնված իրականություն (VR/AR) – ստեղծել ինտերակտիվ և ներգրավող փորձառություններ
• Արդյունաբերական կառավարում – օպտիմալացնել արդյունաբերական գործընթացները
• Կրթություն – ստեղծել հարմարվող ուսուցման համակարգեր
• Գյուղատնտեսություն – օպտիմալացնել գյուղատնտեսական գործողությունները

Ամբողջությամբ դիտարկելով մեքենայական ուսուցման տարբեր տեսակներն ու դրանց ալգորիթմները՝ կարելի է եզրակացնել, որ մեքենայական ուսուցումը արհեստական բանականության մի այնպիսի ճյուղ է, որը հնարավորություն է տալիս համակարգերին ինքնուրույն սովորել, բացահայտել օրինաչափություններ և կատարել ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ՝ նվազագույն մարդու միջամտությամբ։ Վերահսկվող ուսուցումը ուժեղ կողմ ունի ճշգրտության և մեկնաբանելիության մեջ, անվերահսկելի ուսուցումը օգնում է հայտնաբերել թաքնված կապերն ու կառուցվածքները տվյալների մեջ, իսկ հաստատմամբ ուսուցումը ապահովում է ինքնուրույն որոշումների ընդունման և երկարաժամկետ խնդիրների լուծման հնարավորություններ։ Մեքենայական ուսուցման այս բազմազանությունը թույլ է տալիս կիրառել այն տարբեր ոլորտներում՝ առողջապահությունից և ֆինանսներից մինչև ավտոմոբիլային, կրթական և արդյունաբերական ոլորտներ, ինչն անպատճառ դարձնում է այն ժամանակակից տեխնոլոգիական աշխարհի առանցքային գործիքը՝ արդյունավետության և նորարարության բարձրացման համար։

Բաժանորդագրվեք՝ մշտապես տեղեկացված լինելու համար

Բաժանորդագրվիր