ما هو التعلم غير المراقب (Unsupervised Learning) في تعلم الآلة (Machine Learning)

التعلم غير المراقب في تعلم الآلة: فهم الأساسيات والتطبيقات

في عالم تعلم الآلة، يعد التعلم غير المراقب من الأدوات الحيوية، خاصة عند التعامل مع البيانات غير الموسومة. يختلف التعلم غير المراقب عن التعلم المراقب في أن النماذج تعتمد فقط على بيانات الإدخال لاكتشاف الأنماط والمعلومات المخفية دون الحاجة إلى بيانات موسومة. في هذا المقال، سنتناول مفهوم التعلم غير المراقب، منهجياته، تطبيقاته، والتطورات الحديثة التي عززت من قدراته بشكل كبير.

ما هو التعلم غير المراقب Unsupervised Learning؟

التعلم غير المراقب هو نوع من تعلم الآلة حيث تُدرَّب النماذج باستخدام مجموعات بيانات غير موسومة. تكتشف النماذج الأنماط، الهياكل، والعلاقات داخل البيانات دون أي توجيه خارجي أو ملصقات. يمكن تشبيه هذه الطريقة بعملية التعلم الطبيعية للعقل البشري عند تعرضه لبيئات أو تجارب جديدة.

في التعلم غير المراقب، الهدف الرئيسي هو العثور على الهيكل الأساسي للبيانات. يتضمن ذلك تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا، اكتشاف الارتباطات، وتقليل تعقيد البيانات عالية الأبعاد. من خلال القيام بذلك، يمكن للتعلم غير المراقب تمثيل مجموعة البيانات بشكل أكثر فهماً وإدارة.

مثال على التعلم غير المراقب

على سبيل المثال، فكر في مجموعة بيانات تحتوي على صور لمختلف الحيوانات. سيقوم خوارزمية التعلم غير المراقب، دون معرفة مسبقة بأنواع الحيوانات، بتحليل الصور وتجميعها بناءً على التشابهات البصرية. قد تكون النتيجة مجموعات من القطط، الكلاب، الطيور، إلخ، على الرغم من أن الخوارزمية لم تُخبر صراحةً ما هي هذه الحيوانات.

المهام الرئيسية في التعلم غير المراقب

يشمل التعلم غير المراقب عدة مهام أساسية، لكل منها منهجياته وتطبيقاته الفريدة. تشمل المهام الرئيسية الثلاثة: التجميع، استخراج قواعد الارتباط، وتقليل الأبعاد.

التجميع( Clustering)

التجميع هو واحدة من أكثر المهام شيوعاً وأهمية في التعلم غير المراقب. يتضمن تجميع نقاط البيانات بناءً على تشابهها. يتم استخدام هذه التقنية على نطاق واسع في مختلف المجالات، مثل تقسيم العملاء، تحليل الصور، واكتشاف الاحتيال.

أنواع التجميع ( Clustering)

1. التجميع الحصري: يُعرف أيضًا بالتجميع الصلب، حيث يتم تعيين كل نقطة بيانات إلى مجموعة واحدة فقط. خوارزمية K-means هي مثال كلاسيكي، حيث يتم تقسيم نقاط البيانات إلى عدد محدد مسبقًا من المجموعات(K.)

2. التجميع المتداخل: يُعرف أيضًا بالتجميع الناعم، حيث يمكن أن تنتمي نقطة البيانات إلى عدة مجموعات في وقت واحد بدرجات مختلفة من العضوية. يكون هذا النهج مفيدًا عندما تنتمي نقاط البيانات بطبيعتها إلى فئات متعددة.

3. التجميع الهرمي: تنشئ هذه التقنية تسلسلاً هرميًا للمجموعات. يمكن أن تكون تراكمية (نهج من الأسفل إلى الأعلى، حيث تبدأ كل نقطة بيانات كمجموعة خاصة بها وتندمج مع الآخرين) أو تقسيمية (نهج من الأعلى إلى الأسفل، تبدأ بمجموعة واحدة وتنقسم). يوفر التجميع الهرمي شجرةً شبيهةً تسمى شجرة الشجرية، توضح العلاقات بين المجموعات.

4. التجميع الاحتمالي: تجمع هذه الطريقة نقاط البيانات بناءً على احتمال الانتماء إلى كل مجموعة. النموذج المزيجي الغاوسي ((GMM هو خوارزمية شائعة للتجميع الاحتمالي، حيث يتم نمذجة نقاط البيانات كأنها تنتمي إلى واحدة من عدة توزيعات غاوسية.

استخراج قواعد الارتباط

استخراج قواعد الارتباط هو مهمة حاسمة أخرى في التعلم غير المراقب. يركز على اكتشاف العلاقات المثيرة للاهتمام بين المتغيرات في مجموعات البيانات الكبيرة. يحدد هذا النهج القائم على القواعد الأنماط الشائعة إذا-ثم، والتي تكشف كيف ترتبط المتغيرات ببعضها البعض.

تطبيقات استخراج قواعد الارتباط

تطبيق شائع لاستخراج قواعد الارتباط هو تحليل سلة التسوق، حيث يكون الهدف هو تحديد المنتجات التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر. على سبيل المثال، إذا كان العملاء غالبًا ما يشترون الخبز والزبدة معًا، يمكن اشتقاق قاعدة ارتباط مثل {الخبز} -> {الزبدة}.

تقليل الأبعاد

تقليل الأبعاد هو تقنية تستخدم لتقليل عدد الميزات في مجموعة البيانات. يمكن أن تكون البيانات ذات الأبعاد العالية صعبة للتصور والتحليل. يساعد تقليل الأبعاد عن طريق تحويل البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أقل مع الاحتفاظ بالخصائص المهمة.

تقنيات تقليل الأبعاد

1. تحليل المكونات الرئيسية (PCA  ) يحول PCA البيانات إلى نظام إحداثي جديد، حيث تكون أكبر التباينات بأي إسقاط للبيانات على الإحداثيات الأولى المسماة المكونات الرئيسية. تساعد هذه التقنية في تحديد الاتجاهات (المكونات الرئيسية) التي تلتقط أكبر تباين في البيانات.

2. تحليل القيمة المفردة (SVD): SVD هي تقنية تحليل المصفوفة التي تقسم المصفوفة إلى ثلاث مصفوفات أخرى، مما يبسط تعقيد البيانات عالية الأبعاد. يتم استخدامها على نطاق واسع في التطبيقات مثل ضغط الصور وتقليل الضوضاء.

تطبيقات التعلم غير المراقب

للتعلم غير المراقب مجموعة واسعة من التطبيقات عبر مختلف الصناعات. تشمل بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا:

1. اكتشاف الشذوذ: يمكن للخوارزميات التعلم غير المراقب تحديد الأنماط غير العادية أو النقاط البعيدة في البيانات. هذا مفيد بشكل خاص في اكتشاف الاحتيال، أمان الشبكات، واكتشاف الأخطاء في عمليات التصنيع.

2. محركات التوصية: عن طريق تحليل سلوك المستخدم وبيانات المعاملات، يمكن لخوارزميات التعلم غير المراقب اكتشاف الأنماط والعلاقات التي تدفع التوصيات الشخصية. يتم استخدام هذا على نطاق واسع في التجارة الإلكترونية، خدمات البث، ومنصات التواصل الاجتماعي.

3. تقسيم العملاء: تستخدم الشركات تقنيات التجميع لتقسيم العملاء بناءً على سلوك الشراء، الديموغرافيا، والسمات الأخرى. يساعد هذا في تخصيص استراتيجيات التسويق وتحسين تفاعل العملاء.

4. معالجة اللغة الطبيعية( (NLP يُستخدم التعلم غير المراقب في مختلف تطبيقات NLP، مثل نمذجة الموضوعات، تجميع النصوص، وتحليل المشاعر. يساعد ذلك في تنظيم وتصنيف كميات كبيرة من بيانات النص.

5. تحليل الصور والفيديو: تُستخدم تقنيات التجميع وتقليل الأبعاد في تقسيم الصور، التعرف على الأشياء، وتحليل الفيديو. تُعد هذه التطبيقات أساسية في مجالات مثل التصوير الطبي، القيادة الذاتية، والمراقبة.

6. البحث الجيني: في المعلوماتية الحيوية، تُستخدم خوارزميات التعلم غير المراقب لتحليل البيانات الجينية، تحديد تعبيرات الجينات، وفهم العلاقات التطورية.

التطورات في التعلم غير المراقب

شهد التعلم غير المراقب تطورات كبيرة على مر السنين، خاصة مع التقدم في التعلم العميق. وسعت هذه التطورات قدرات وتطبيقات التعلم غير المراقب بطرق عديدة:

1. التعلم العميق غير المراقب: أحدثت تقنيات التعلم العميق، مثل المشفرات الذاتية والشبكات التوليدية التنافسيةGANs))، ثورة في التعلم غير المراقب. المشفرات الذاتية هي شبكات عصبية تتعلم ترميز البيانات في مساحة ذات أبعاد أقل ثم فك تشفيرها مرة أخرى، مما يساعد في ضغط البيانات وتقليل الضوضاء. تتكون GANs من شبكتين عصبيتين (مولد ومميز) تتنافسان مع بعضهما البعض، مما يؤدي إلى توليد بيانات اصطناعية واقعية.

2. التعلم شبه المراقب: يستغل هذا النهج البيانات نفسها لتوليد الملصقات للتدريب. على سبيل المثال، في معالجة الصور، يمكن تدوير الصورة أو تعديلها، ويتعلم النموذج التنبؤ بنوع التعديل. يساعد هذا في التدريب على البيانات غير الموسومة إلى حد ما، مما يحسن أداء النموذج.

3. التعلم التمثيلي: في هذا النهج، يتعلم النموذج تمثيلات مفيدة للبيانات دون إشراف مباشر. يمكن بعد ذلك استخدام هذه التمثيلات في المهام الأخرى مثل التصنيف أو التجميع. يمثل التعلم التمثيلي خطوة مهمة نحو بناء نماذج أكثر ذكاءً واستقلالية.

4. التعلم التوليدي: تتعلم النماذج التوليدية أنماط البيانات الأصلية ويمكنها توليد بيانات جديدة تشبه مجموعة البيانات الأصلية. يتم استخدام هذا على نطاق واسع في التطبيقات مثل توليد الصور، إنتاج الموسيقى، وتصميم الأدوية.

الأسئلة الشائعة

1. ما هو التعلم غير المراقب في تعلم الآلة؟

   التعلم غير المراقب هو نوع من تعلم الآلة حيث يستخدم نموذج لاكتشاف الهيكل الأساسي لمجموعة البيانات باستخدام ميزات الإدخال فقط، دون الحاجة إلى معلم لتصحيح النموذج.

2. ما هي المهام الرئيسية للتعلم غير المراقب؟

   تشمل المهام الرئيسية للتعلم غير المراقب التجميع، استخراج قواعد الارتباط، وتقليل الأبعاد.

3. ما هو التجميع في التعلم غير المراقب؟

   التجميع هو نوع من التعلم غير المراقب حيث يتم تجميع البيانات غير الموسومة بناءً على تشابهها واختلافها. يساعد ذلك في تحديد مجموعات ذات خصائص متشابهة.

4. ما هو استخراج قواعد الارتباط في التعلم غير المراقب؟

   استخراج قواعد الارتباط هو نوع من التعلم غير المراقب يستخدم نهجًا قائمًا على القواعد لاكتشاف العلاقات المثيرة للاهتمام بين الميزات في مجموعة البيانات. يتم استخدامه بشكل شائع لتحليل سلة التسوق.

5. ما هو تقليل الأبعاد في التعلم غير المراقب؟

   تقليل الأبعاد هو تقنية تستخدم في التعلم غير المراقب لتحويل البيانات من مساحات ذات أبعاد عالية إلى مساحات ذات أبعاد أقل دون التضحية بالخصائص الهامة في البيانات الأصلية. يساعد ذلك في تبسيط مشكلة النمذجة.

6. ما هي بعض تطبيقات التعلم غير المراقب؟

   تشمل بعض تطبيقات التعلم غير المراقب معالجة اللغة الطبيعية، تحليل الصور والفيديو، اكتشاف الشذوذ، تقسيم العملاء، ومحركات التوصية.

7. كيف يمكن استخدام PCA لتقليل الأبعاد في التعلم غير المراقب؟

   PCA هو خوارزمية شائعة الاستخدام لتقليل الأبعاد في التعلم غير المراقب. تسعى لتحويل البيانات من مساحات ذات أبعاد عالية إلى مساحات ذات أبعاد أقل دون التضحية بالخصائص الهامة في البيانات الأصلية. يساعد ذلك في تبسيط مشكلة النمذجة وتسهيل تصور البيانات.

8. كيف تطور التعلم غير المراقب في السنوات الأخيرة؟

   شهد التعلم غير المراقب تطورات كبيرة، لا سيما مع التقدم في التعلم العميق. تطورت نماذج التعلم العميق غير المراقب بشكل ملحوظ في التعرف على الأنماط وتفسير البيانات. كانت الابتكارات في النماذج التوليدية، التعلم شبه المراقب، والتكامل مع التعلم التعزيزي ملحوظة أيضًا. توسعت هذه التطورات في تطبيق التعلم غير المراقب في سيناريوهات معقدة مثل تحليل البيانات ذات الأبعاد العالية، توليد البيانات الواقعية، وأنظمة اتخاذ القرارات الذاتية.

9. ما هي الفروقات بين التعلم المراقب، التعلم غير المراقب، والتعلم شبه المراقب؟

   يتضمن التعلم المراقب تدريب نموذج على مجموعة بيانات موسومة، حيث يتم إقران كل مثال مع تسمية الناتج. من ناحية أخرى، يتعامل التعلم غير المراقب مع البيانات غير الموسومة، ويركز على تحديد الأنماط والهياكل داخل البيانات. يجمع التعلم شبه المراقب بين عناصر كل منهما، باستخدام كمية صغيرة من البيانات الموسومة جنبًا إلى جنب مع مجموعة أكبر من البيانات غير الموسومة، وهو مفيد بشكل خاص عندما يكون الحصول على البيانات الموسومة مكلفًا أو يستغرق وقتًا طويلاً.

10. ما هي النماذج التوليدية في التعلم غير المراقب وكيف تُستخدم؟

    النماذج التوليدية في التعلم غير المراقب هي خوارزميات تتعلم توليد نقاط بيانات جديدة تشبه بيانات الإدخال. تلتقط هذه النماذج التوزيع والأنماط لمجموعة البيانات المدخلة لإنتاج أمثلة بيانات اصطناعية جديدة. يتم استخدامها بشكل واسع في التطبيقات المختلفة، مثل توليد الصور والفيديو، اكتشاف الأدوية، وتوليد البيانات الواقعية لتدريب نماذج تعلم الآلة الأخرى.