التعلم غير الخاضع للإشراف

التعلم غير الخاضع للإشراف، والذي يُعرف أيضاً بتعلم الآلة غير الخاضع للإشراف، هو نوع من تقنيات تعلم الآلة (ML) التي تتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات بدون استجابات معنونة. على عكس التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تدريب النموذج على بيانات تحتوي على مدخلات وعلامات مخرجات مقابلة، يهدف التعلم غير الخاضع للإشراف إلى تحديد الأنماط والعلاقات داخل البيانات بدون معرفة مسبقة بما يجب أن تكون عليه هذه الأنماط.

الخصائص الرئيسية للتعلم غير الخاضع للإشراف

• لا توجد بيانات معنونة: البيانات المستخدمة لتدريب نماذج التعلم غير الخاضع للإشراف غير معنونة، أي أن بيانات الإدخال لا تحتوي على تسميات أو فئات محددة مسبقاً.
• اكتشاف الأنماط: الهدف الأساسي هو كشف الأنماط أو التجمعات أو الهياكل المخفية داخل البيانات.
• التحليل الاستكشافي: يُستخدم غالباً في تحليل البيانات الاستكشافي لكشف الأنماط، واكتشاف الشذوذ، وتحسين جودة البيانات باستخدام تقنيات وأدوات بصرية، حيث يكون الهدف فهم البنية الأساسية للبيانات.

التطبيقات الشائعة

يُستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف على نطاق واسع في العديد من التطبيقات، بما في ذلك:

• تقسيم العملاء: تجميع العملاء بناءً على سلوك الشراء أو المعلومات الديموغرافية لتحسين استهداف الحملات التسويقية.
• التعرف على الصور: تحديد وتصنيف الأشياء داخل الصور بدون تسميات محددة مسبقاً.
• اكتشاف الشذوذ: اكتشاف الأنماط غير العادية أو القيم الشاذة في البيانات، وهو مفيد في اكتشاف الاحتيال والصيانة التنبؤية.
• تحليل سلة السوق: إيجاد العلاقات بين المنتجات التي يتم شراؤها معاً لتحسين المخزون واستراتيجيات البيع المتقاطع.

الطرق الرئيسية في التعلم غير الخاضع للإشراف

التجميع

التجميع هو تقنية تُستخدم لتجميع نقاط البيانات المتشابهة معاً. من خوارزميات التجميع الشائعة:

• تجميع K-Means: يقسم البيانات إلى K مجموعات مميزة بناءً على المسافة بين نقاط البيانات ومراكز المجموعات.
• التجميع الهرمي: يبني تسلسلاً هرمياً من التجمعات إما بدمج التجمعات الصغيرة تدريجياً (تجميع تصاعدي) أو بتقسيم التجمعات الكبيرة تدريجياً (تجميع تنازلي).

الارتباط

تكشف خوارزميات الارتباط عن القواعد التي تصف أجزاء كبيرة من البيانات. مثال شائع هو تحليل سلة السوق، حيث يكون الهدف إيجاد علاقات بين المنتجات المختلفة التي يتم شراؤها معاً.

تقليل الأبعاد

تقنيات تقليل الأبعاد تقلل عدد المتغيرات قيد الدراسة. من الأمثلة:

• تحليل المكونات الرئيسية (PCA): يحول البيانات إلى مجموعة من المكونات المتعامدة التي تمثل أكبر قدر من التباين.
• المشفّرات التلقائية: شبكات عصبية تُستخدم لتعلم ترميزات فعالة لبيانات الإدخال، ويمكن استخدامها في مهام مثل استخراج الميزات.

كيف يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف

يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف الخطوات التالية:

1. جمع البيانات: جمع مجموعة بيانات كبيرة، غالباً ما تكون غير منظمة، مثل النصوص أو الصور أو بيانات المعاملات.
2. المعالجة المسبقة: تنظيف البيانات وتطبيعها لضمان ملاءمتها للتحليل.
3. اختيار الخوارزمية: اختيار خوارزمية تعلم غير خاضع للإشراف مناسبة بناءً على التطبيق المحدد ونوع البيانات.
4. تدريب النموذج: تدريب النموذج على مجموعة البيانات بدون أي مخرجات معنونة.
5. اكتشاف الأنماط: تحليل مخرجات النموذج لتحديد الأنماط أو التجمعات أو العلاقات.

الفوائد والتحديات

الفوائد

• عدم الحاجة إلى بيانات معنونة: يقلل من الجهد والتكلفة المرتبطة بعملية عنونة البيانات.
• التحليل الاستكشافي: مفيد للحصول على رؤى من البيانات واكتشاف أنماط غير معروفة.

التحديات

• قابلية التفسير: قد تكون نتائج نماذج التعلم غير الخاضع للإشراف صعبة التفسير أحياناً.
• قابلية التوسع: قد تواجه بعض الخوارزميات صعوبة في التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة جداً.
• التقييم: بدون بيانات معنونة، قد يكون من الصعب تقييم أداء النموذج بدقة.