انواع یادگیری ماشین: Supervised ،Unsupervised و Reinforcement
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) محسوب می‌شود که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها بیاموزند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، عملکرد خود را بهبود بخشند. در مقاله‌های قبلی «وبلاگ دایا زیست فناوران»، با مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و اهمیت یادگیری ماشین در علوم زیستی و پزشکی آشنا شدیم. در این مقاله، قصد داریم انواع یادگیری ماشین را معرفی و بررسی کنیم.
چرا شناخت انواع یادگیری ماشین مهم است؟
در علوم زیستی و پزشکی، داده‌های گوناگونی از تصاویر پزشکی گرفته تا داده‌های ژنتیکی و سوابق کلینیکی بیمارستان‌ها تولید می‌شود. هر یک از این داده‌ها ممکن است نیازمند روش خاصی از یادگیری ماشین باشد تا بتواند الگوهای پنهان را کشف یا پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد. در ادامه همین مسیر، درک تفاوت میان Supervised Learning، Unsupervised Learning و Reinforcement Learning به ما کمک می‌کند تشخیص دهیم با توجه به مسئله و پروژه‌ای که قصد انجام آن را داریم، چه زمانی باید از هر روش استفاده کنیم.
Supervised Learning یا یادگیری تحت نظارت
در Supervised Learning، مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده (Labeled Data) در اختیار مدل قرار می‌گیرد. به‌عبارت دیگر، ما داده‌های ورودی (Input) و خروجی هدف (Output) را به سیستم نشان می‌دهیم و مدل می‌آموزد چگونه از ورودی‌ها به خروجی درست برسد. این خروجی می‌تواند یک مقدار عددی (Regression) یا یک دسته‌بندی (Classification) باشد. مسائل یادگیری نظارت شده اغلب با هدف پیش‌بینی یک مورد خاص انجام می‌شوند.
- Classification: در علوم زیستی، مثال رایج برای Classification، تشخیص وجود یا عدم وجود یک بیماری بر اساس داده‌های آزمایشگاهی یا تصاویر پزشکی است. برای نمونه، داده‌های مربوط به توده‌های سرطانی (Cancer Tumors) ممکن است به دو دستهٔ «خوش‌خیم (Benign)» و «بدخیم (Malignant)» طبقه‌بندی شوند.
- Regression: اگر خروجی ما مقداری پیوسته باشد (مثلاً پیش‌بینی سطح قند خون یا فشار خون بر اساس داده‌های فرد)، از الگوریتم‌های Regression استفاده می‌کنیم.
پس با توجه به نوع خروجی که قصد پیش‌بینی آن را داریم، لازم است الگوریتم مناسب را انتخاب کنیم.
چند نمونه از الگوریتم‌های معروف Supervised Learning
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Support Vector Machines (SVM)
- Random Forest
Unsupervised Learning یا یادگیری بدون نظارت
در Unsupervised Learning، ما داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data) را در اختیار مدل قرار می‌دهیم و مدل تلاش می‌کند ساختار یا الگوهایی پنهان در داده را بیابد. در این روش، دیگر خبری از خروجی یا کلاس مشخصی نیست و سیستم باید به‌تنهایی به کشف الگوها بپردازد. دو دسته مهم از الگوریتم‌های Unsupervised Learning عبارتند از:
- Clustering: مدل داده‌ها را بر اساس شباهت‌ها یا فاصله‌های میان آن‌ها، به خوشه‌های مختلفی تقسیم می‌کند.
- Dimensionality Reduction: مدل به دنبال کاهش تعداد ابعاد داده (Features) است تا پردازش داده‌ها آسان‌تر و تفسیر آن‌ها ممکن‌تر شود.
مثال در علوم پزشکی و زیست‌شناسی
فرض کنید مجموعه‌ای از داده‌های مربوط به بیان ژن (Gene Expression) در اختیار داریم، اما نمی‌دانیم این داده‌ها به چه دسته‌بندی‌هایی قابل تفکیک هستند. با به‌کارگیری الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) مانند K-Means، می‌توانیم مشاهده کنیم که گروه‌های خاصی از ژن‌ها الگوی بیان مشابهی دارند و احتمالا در یک مسیر بیولوژیکی مشترک دخیل هستند. همچنین، می‌توانیم بیمارانی را که الگوی بیانی خاصی دارند در یک خوشه قرار دهیم و به دنبال کشف رابطه احتمالی با علائم بالینی یا پیش‌آگهی بیماری باشیم.
در تصویربرداری پزشکی نیز گاه نیاز داریم از Dimensionality Reduction استفاده کنیم تا ویژگی‌های پرتعداد تصویری را در فضای کوچک‌تری نمایش دهیم. روش‌هایی مانند Principal Component Analysis (PCA) در چنین مواقعی مفید هستند و می‌توانند پردازش تصویر را تسریع کنند.
چند نمونه از الگوریتم‌های معروف Unsupervised Learning
- K-Means Clustering
- Principal Component Analysis (PCA)
- t-SNE
Reinforcement Learning یا یادگیری تقویتی
Reinforcement Learning رویکردی متفاوت در مقایسه با دو روش پیشین است. در این شیوه، یک «عامل هوشمند (Agent)» در یک محیط (Environment) عمل (Action) انجام می‌دهد و بازخورد خود را به شکل «پاداش (Reward)» یا «تنبیه (Penalty)» دریافت می‌کند. هدف عامل این است که با گذر زمان و بر اساس تجربیات کسب‌شده، تابع سیاست (Policy) خود را به‌گونه‌ای تنظیم کند که مجموع پاداش دریافتی به حداکثر برسد.
این روش در موقعیت‌هایی مفید است که برچسب‌گذاری داده‌ها پرهزینه یا سخت است و همچنین زمانی که سیستم نیاز به تصمیم‌گیری ترتیبی (Sequential Decision Making) دارد. برای نمونه، اگر یک ربات در آزمایشگاه بخواهد واکنش‌های شیمیایی یا مهندسی بافت را به شکل خودکار انجام دهد، می‌تواند با دریافت بازخوردهای موفق یا ناموفق، یاد بگیرد مسیر بهینه را انتخاب کند.
مثال در حوزه پزشکی
- تنظیم دوز دارو: تصور کنید در آی‌سی‌یو برای کنترل قند خون بیماران دیابتی، باید مقدار انسولین بهینه در هر لحظه تنظیم شود. مدل Reinforcement Learning می‌تواند با دریافت پاداش (بهبود وضعیت بیمار) یا تنبیه (افزایش قند خون یا افت خطرناک آن)، استراتژی تزریق دارو را در طول زمان بهبود بخشد.
چند نمونه از الگوریتم‌های معروف Reinforcement Learning
- Q-Learning
- Deep Q-Networks (DQN)
- Policy Gradient Methods
در سال‌های اخیر، ترکیب Reinforcement Learning و Deep Learning رشد چشمگیری داشته و سیستم‌هایی ایجاد کرده‌اند که می‌توانند تصمیم‌های پیچیده را در محیط‌های واقعی یا شبیه‌سازی‌های پیشرفته اتخاذ کنند.
چالش‌ها و نکات کلیدی انواع یادگیری ماشین
- داده‌های ناکافی یا ناهمگون: در یادگیری تحت نظارت، نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده است و فرایند برچسب‌گذاری در پزشکی ممکن است هزینه‌بر یا زمان‌بر باشد.
- کیفیت داده‌ها: در هر سه روش، کیفیت و سلامت داده‌ها تعیین‌کننده است. داده‌های نویزی، ناقص یا مغشوش، موجب افت عملکرد مدل می‌شوند.
- تفسیرپذیری مدل: به‌خصوص در فضای پزشکی، بسیار مهم است که بدانیم الگوریتم بر چه اساسی تصمیم‌گیری کرده است. برخی الگوریتم‌ها ممکن است همچون جعبه سیاه (Black Box) عمل کنند و تفسیر دلایل یک پیش‌بینی، دشوار شود.
- مسائل اخلاقی و حریم خصوصی: دسترسی به داده‌های بیماران برای آموزش مدل‌ها، مستلزم رعایت حقوق بیمار و ملاحظات اخلاقی و قانونی است.
نتیجه‌گیری
در این مقاله، نگاهی کلی به انواع یادگیری ماشین داشتیم و سه رویکرد اصلی Supervised Learning، Unsupervised Learning و Reinforcement Learning را معرفی کردیم. در علوم زیستی و پزشکی، هر سه این روش‌ها اهمیت فراوان دارند و مکمل یکدیگر برای درک بهتر داده‌های حجیم، کشف الگوهای پنهان و تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر هستند.
ما در «دایا زیست فناوران» آموزش‌های تخصصی و شخصی‌سازی شده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای مخاطبین علوم زیستی و پزشکی ارائه کرده‌ایم. مبانی یادگیری ماشین برای افرادی که تمایل دارند بیشتر در مورد این حوزه بدانند و مسترکلاس یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، برای علاقمندانی که قصد دارند به شکل جدی و تخصصی وارد مسیر هوش مصنوعی شوند، توصیه می‌گردند.
