التعلم غير الخاضع للإشراف

التعلم غير الخاضع للإشراف هو فرع من فروع تعلم الآلة يتضمن تدريب النماذج على مجموعات بيانات لا تحتوي على مخرجات مصنفة. على عكس التعلم الخاضع للإشراف، حيث يقترن كل إدخال بمخرج مناسب، تعمل نماذج التعلم غير الخاضع للإشراف على تحديد الأنماط والهياكل والعلاقات داخل البيانات بشكل مستقل. هذا النهج مفيد بشكل خاص في تحليل البيانات الاستكشافية، حيث يكون الهدف هو استخراج رؤى أو تصنيفات من بيانات خام وغير منظمة. وتعد القدرة على التعامل مع البيانات غير المصنفة أمرًا بالغ الأهمية في العديد من الصناعات حيث يكون التصنيف اليدوي أمرًا غير عملي أو مكلفًا. ومن المهام الرئيسية في التعلم غير الخاضع للإشراف التجميع، وتقليل الأبعاد، وتعلم قواعد الارتباط.

يلعب التعلم غير الخاضع للإشراف دورًا محوريًا في اكتشاف الأنماط المخفية أو الهياكل الجوهرية داخل مجموعات البيانات. وغالبًا ما يُستخدم في السيناريوهات التي يكون فيها تصنيف البيانات غير ممكن. فعلى سبيل المثال، في تقسيم العملاء، يمكن للتعلم غير الخاضع للإشراف تحديد مجموعات عملاء متميزة بناءً على سلوك الشراء دون الحاجة إلى تسميات محددة مسبقًا. وفي علم الوراثة، يساعد في تجميع العلامات الجينية لتحديد مجموعات سكانية، مما يدعم دراسات علم الأحياء التطوري.

المفاهيم والتقنيات الأساسية

التجميع

يتضمن التجميع جمع مجموعة من الكائنات بطريقة تجعل الكائنات في نفس المجموعة (أو التجمع) أكثر تشابهًا فيما بينها مقارنة بتلك الموجودة في مجموعات أخرى. وتعد هذه التقنية أساسية لاكتشاف التجمعات الطبيعية في البيانات، ويمكن تقسيمها إلى عدة أنواع:

• التجميع الحصري: ينتمي كل عنصر بيانات إلى مجموعة واحدة فقط. خوارزمية K-means مثال رئيسي، حيث تقسّم البيانات إلى K تجمعات، يمثل كل منها متوسط نقاط التجمع.
• التجميع المتداخل: يمكن أن ينتمي عنصر البيانات إلى عدة تجمعات. خوارزمية Fuzzy K-means مثال نموذجي، حيث يُرتبط كل عنصر بدرجة عضوية في كل تجمع.
• التجميع الهرمي: يمكن أن يكون هذا النهج تراكمياً (من الأسفل للأعلى) أو تقسيمياً (من الأعلى للأسفل)، وينشئ هرمية تجمعات. يتم تصويره غالبًا باستخدام مخطط الشجرة (dendrogram)، ويُستخدم عندما يلزم تقسيم البيانات إلى بنية شجرية.
• التجميع الاحتمالي: يخصص عناصر البيانات للتجمعات بناءً على احتمال العضوية. النماذج المزيجية الغاوسية (GMMs) مثال شائع، حيث يتم تمثيل البيانات كمزيج من عدة توزيعات غاوسية.

تقليل الأبعاد

تقليل الأبعاد هو عملية تقليص عدد المتغيرات العشوائية قيد الدراسة عن طريق الحصول على مجموعة من المتغيرات الرئيسية. تساعد هذه العملية على تبسيط البيانات، مما يفيد في التصور وتحسين الكفاءة الحسابية. ومن التقنيات الشائعة:

• تحليل المكونات الرئيسية (PCA): يحول البيانات إلى مجموعة من المكونات المتعامدة، ويلتقط أكبر قدر من التباين. يُستخدم على نطاق واسع في تصور البيانات وتقليل الضوضاء.
• تحليل القيمة المفردة (SVD): يقسم المصفوفة إلى ثلاث مصفوفات أخرى، مما يكشف عن البنية الهندسية الجوهرية للبيانات. وهو مفيد بشكل خاص في معالجة الإشارات والإحصاء.
• المشفّرات التلقائية (Autoencoders): شبكات عصبية تُستخدم لتعلم ترميز فعّال من خلال تدريب الشبكة على تجاهل ضوضاء الإشارة. وتُستخدم عادة في ضغط الصور ومهام إزالة الضوضاء منها.

قواعد الارتباط

تعلّم قواعد الارتباط هو طريقة قائمة على القواعد لاكتشاف العلاقات المثيرة بين المتغيرات في قواعد البيانات الكبيرة. وغالبًا ما يُستخدم في تحليل سلات التسوق. وتُستخدم خوارزمية Apriori لهذا الغرض بشكل شائع، حيث تساعد في تحديد مجموعات العناصر التي تظهر معًا بشكل متكرر في المعاملات، مثل تحديد المنتجات التي يشتريها العملاء معًا غالبًا.

تطبيقات التعلم غير الخاضع للإشراف

يُستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف على نطاق واسع في مجالات متنوعة لتطبيقات مختلفة:

• تقسيم العملاء: تحديد شرائح عملاء متميزة بناءً على سلوك الشراء، ويمكن استخدامها في استراتيجيات التسويق المستهدف.
• اكتشاف الحالات الشاذة: اكتشاف القيم الشاذة في البيانات التي قد تشير إلى حالات احتيال أو أعطال في الأنظمة.
• محركات التوصية: توليد توصيات مخصصة بناءً على أنماط سلوك المستخدم.
• التعرف على الصور والصوت: تحديد وتصنيف الكائنات أو الميزات داخل الصور وملفات الصوت.
• التجميع الجيني: تحليل تسلسلات الحمض النووي لفهم الاختلافات الوراثية والعلاقات التطورية.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تصنيف وفهم كميات ضخمة من النصوص غير المنظمة، مثل المقالات الإخبارية أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.

التحديات في التعلم غير الخاضع للإشراف

رغم قوة التعلم غير الخاضع للإشراف، إلا أنه يطرح عدة تحديات:

• التعقيد الحسابي: التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة قد يكون مكلفًا من الناحية الحسابية.
• قابلية التفسير: قد يصعب تفسير نتائج نماذج التعلم غير الخاضع للإشراف لعدم وجود تسميات محددة مسبقًا.
• التقييم: بخلاف التعلم الخاضع للإشراف، حيث يمكن قياس الدقة بناءً على تسميات معروفة، يتطلب تقييم أداء النماذج غير الخاضعة للإشراف مقاييس مختلفة.
• خطر الإفراط في التخصيص: قد تلتقط النماذج أنماطًا لا تعمم بشكل جيد على بيانات جديدة.

التعلم غير الخاضع للإشراف مقابل التعلم الخاضع وشبه الخاضع للإشراف

يختلف التعلم غير الخاضع للإشراف عن التعلم الخاضع للإشراف، حيث تتعلم النماذج من بيانات مصنفة. وغالبًا ما يكون التعلم الخاضع للإشراف أكثر دقة بسبب الإرشاد الواضح الذي توفره التسميات، لكنه يتطلب كمية كبيرة من البيانات المصنفة، والتي قد يكون الحصول عليها مكلفًا.

أما التعلم شبه الخاضع للإشراف فيجمع بين النهجين، ويستخدم كمية صغيرة من البيانات المصنفة مع كمية كبيرة من البيانات غير المصنفة. ويكون هذا مفيدًا خصوصًا عندما يكون تصنيف البيانات مكلفًا، ولكن تتوفر كميات هائلة من البيانات غير المصنفة.

تعد تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف ضرورية في السيناريوهات التي يصعب فيها تصنيف البيانات، إذ تقدم رؤى وتساعد في اكتشاف أنماط غير معروفة داخل البيانات، مما يجعلها نهجًا ذا قيمة في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث تدعم تطبيقات متنوعة من تحليل البيانات الاستكشافية إلى حل المشكلات المعقدة في أتمتة الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة.

إن التوازن الدقيق بين مرونة التعلم غير الخاضع للإشراف والتحديات التي يطرحها يبرز أهمية اختيار النهج الصحيح والحفاظ على نظرة نقدية تجاه الرؤى المستخلصة منه. إن دوره المتنامي في معالجة مجموعات بيانات ضخمة وغير مصنفة يجعله أداة لا غنى عنها في حقيبة أدوات عالم البيانات الحديث.

أبحاث حول التعلم غير الخاضع للإشراف

التعلم غير الخاضع للإشراف هو فرع من تعلم الآلة يتضمن استخراج الأنماط من البيانات دون وجود استجابات مصنفة. وقد شهد هذا المجال أبحاثًا واسعة في تطبيقات ومنهجيات متنوعة. فيما يلي بعض الدراسات البارزة:

1. الشبكة التمهيدية متعددة الطبقات للتعرف غير الخاضع للإشراف على المتحدثين

   • المؤلف: شياو-لي جانغ
   • تاريخ النشر: 21 سبتمبر 2015
   • الملخص: تستكشف هذه الدراسة تطبيق شبكة تمهيدية متعددة الطبقات (MBN) في التعرف غير الخاضع للإشراف على المتحدثين. يشمل الأسلوب استخراج متجهات فائقة من نموذج خلفية عالمي غير خاضع للإشراف. ثم تخضع هذه المتجهات لعملية تقليل الأبعاد باستخدام MBN قبل تجميع البيانات منخفضة الأبعاد للتعرف على المتحدثين. تشير النتائج إلى فعالية الطريقة مقارنة بتقنيات غير خاضعة وخاضعة للإشراف.
   • اقرأ المزيد

2. التعلم الفوقي غير الخاضع للإشراف: نهج خاضع للإشراف للتعلم غير الخاضع للإشراف

   • المؤلفون: فيكاس ك. جارج، آدم تاومان كالي
   • تاريخ النشر: 3 يناير 2017
   • الملخص: يقدم هذا البحث نموذجًا جديدًا يقلل التعلم غير الخاضع للإشراف إلى التعلم الخاضع للإشراف. يتضمن ذلك الاستفادة من رؤى من المهام الخاضعة للإشراف لتحسين اتخاذ القرار غير الخاضع للإشراف. تم تطبيق الإطار على التجميع، واكتشاف القيم الشاذة، والتنبؤ بالتشابه، مع تقديم حدود PAC-agnostic وتجاوز مبرهنة الاستحالة لكلينبرج في التجميع.
   • اقرأ المزيد

3. التنبؤ البنيوي القائم على البحث غير الخاضع للإشراف

   • المؤلف: هال داومي الثالث
   • تاريخ النشر: 28 يونيو 2009
   • الملخص: تعدل هذه الدراسة خوارزمية Searn للتنبؤ البنيوي لتناسب مهام التعلم غير الخاضع للإشراف. وتُظهر أن التعلم غير الخاضع للإشراف يمكن إعادة صياغته كتعلم خاضع للإشراف، خاصة في نماذج تحليل الجمل التحويلية. كما تربط الدراسة بين Searn غير الخاضع للإشراف وخوارزمية التوقع-التعظيم، بالإضافة إلى امتداد شبه خاضع للإشراف.
   • اقرأ المزيد

4. تعلم التمثيل غير الخاضع للإشراف لسلاسل الزمن: مراجعة شاملة

   • المؤلفون: تشيانون مينغ، هانغوي كيان، يونغ ليو، يونغ هوي شو، تشي شن، ليزين كوي
   • تاريخ النشر: 3 أغسطس 2023
   • الملخص: تستعرض هذه الورقة بشكل شامل تعلم التمثيل غير الخاضع للإشراف لسلاسل الزمن، مع التركيز على التحديات الناتجة عن نقص التعليقات التوضيحية. تم تطوير مكتبة موحدة ULTS لتسهيل التنفيذ السريع وتقييم النماذج. تبرز الدراسة الأساليب الحديثة في التعلم التبايني وتناقش التحديات المستمرة في هذا المجال.
   • اقرأ المزيد

5. CULT: التعلم غير الخاضع للإشراف المستمر باستخدام كشف البيئة المبني على النمطية

   • المؤلف: أوليفر دانيلز-كوش
   • تاريخ النشر: 17 يوليو 2022
   • الملخص: يقدم CULT إطارًا للتعلم غير الخاضع للإشراف المستمر، ويستخدم كشف البيئة استنادًا إلى النمطية. يركز على التكيف مع تغير توزيعات البيانات مع مرور الوقت دون إشراف خارجي. يعزز هذا الأسلوب قدرة النماذج على التكيف والتعميم في البيئات الديناميكية.
   • اقرأ المزيد