۲۵ بازدید

آخرین به‌روزرسانی: ۰۶ تیر ۱۴۰۳

زمان مطالعه: ۶ دقیقه

امروزه یادگیری ماشین در زمینه‌های بسیاری از مدل‌های پیچیده کسب‌وکار گرفته تا بازشناسی تصویر کاربرد دارد. اما اغلب با داده‌های به اصطلاح «برچسب‌دار» (Labeled Data) مواجه هستیم. از طرف دیگر برچسب‌گذاری داده‌ها نیازمند تخصص انسانی است و در بیشتر مواقع داده‌ها فاقد برچسب‌های معنادار هستند. منظور از «داده بدون برچسب» (Unlabeled Data) اطلاعاتی است که طبقه‌بندی نشده و شناسه مجزایی برای تشخیص و تفکیک آن‌ها از یک‌دیگر وجود ندارد. داده‌هایی که تگ یا برچسب خاصی برای نمایش ویژگی‌ها و مشخصات خود نداشته و همین امر، کار را برای درک و تفسیر آن‌ها دشوار می‌سازد. در این مطلب از مجله فرادرس به این پرسش پاسخ می‌دهیم که داده بدون برچسب چیست و با جنبه‌های مختلف آن نیز آشنا می‌شویم. نوع ویژه‌ای از داده‌ها که بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در این مطلب، ابتدا یاد می‌گیریم داده بدون برچسب چیست و چه مزایایی دارد. سپس با اشاره به برخی از محدودیت‌ها، با نحوه استفاده از داده بدون برچسب آشنا می‌شویم. در انتهای این مطلب به معرفی کاربردهای داده بدون برچسب می‌پردازیم و به تعدادی از پرسش‌هایی که ممکن است برای افراد مبتدی در این زمینه مطرح شود پاسخ می‌دهیم.

منظور از داده بدون برچسب چیست؟

برای درک عمیق‌تر، داده بدون برچسب را مانند دسته‌ای از تصاویر نامرتب در نظر بگیرید. برخلاف یک آلبوم تصویر برچسب‌گذاری شده که هر تصویر دربرگیرنده اطلاعاتی از افراد، موقعیت مکانی یا زمان است، این دسته از تصاویر فاقد چنین محتوای افزوده‌ای هستند. البته نه اینکه غیرممکن باشد اما کسب اطلاعات ارزشمند از چنین تصاویری به مراتب دشوارتر خواهد بود. در جهان یادگیری ماشین، مدل‌های یادگیری «نظارت نشده» یا Unsupervised بیشترین استفاده را از داده بدون برچسب می‌برند. چنین الگوریتم‌هایی بدون هیچ راهنمایی قبلی، به بررسی دقیق داده‌های بدون برچسب برای کشف الگوها و تشکیل گروه‌هایی با عنوان «خوشه» می‌پردازند. در مقابل، عمده کاربرد داده برچسب‌دار در یادگیری «نظارت شده» است. نقاط داده‌ای که نقش راهنما را در فرایند یادگیری ایفا می‌کنند.

برای یادگیری بیشتر درباره مفاهیم آماری همچون داده بدون برچسب، می‌توانید فیلم آموزش مفاهیم آماری در داده کاوی فرادرس را که لینک آن در بخش زیر قرار دارد مشاهده کنید:

مزیت استفاده از داده بدون برچسب چیست؟

حالا که می‌دانیم منظور از داده بدون برچسب چیست، در این بخش و فهرست زیر به چند نمونه از مزایای استفاده از این نوع داده اشاره می‌کنیم:

• فراوانی: روزانه حجم عظیمی داده بدون برچسب در فضای آنلاین و به واسطه تعاملات دیجیتال ما تولید می‌شود. با بهره‌برداری از این اطلاعات می‌توان دانش و نگرش جامعی در موضوع مورد نظر به‌دست آورد.
• کشف الگوهای پنهان: استفاده از داده‌های بدون برچسب ما را قادر به کشف روابط و الگوهایی می‌سازد که در غیر این‌صورت و از طریق داده‌های برچسب‌دار ممکن نخواهد بود.
• مقرون به صرفه: فرایند برچسب‌گذاری اغلب پرهزینه و زمان‌بر است. از همین جهت کار کردن با داده‌های بدون برچسب باعث صرفه‌جویی در چنین هزینه‌هایی می‌شود.

آموزش انتخاب مدل های یادگیری ماشین با فرادرس

تا اینجا به‌خوبی می‌دانیم که یادگیری نظارت نشده یکی از انواع مهم الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. در این رویکرد، داده‌ها فاقد هر گونه برچسب یا نشانی هستند و هدف اصلی، کشف الگوها و ساختار پنهانی است که میان داده‌های خام وجود دارد. مدل‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد از جمله مدل‌ها و همچنین کاربردهای یادگیری نظارت نشده به حساب می‌آیند. داده‌های بدون برچسب در یادگیری نظارت نشده نقش اساسی دارند. از آنجا که برچسب یا هدفی برای مدل تعریف نشده است، وظیفه کشف روابط و الگوهای موجود در داده‌ها بر عهده الگوریتم است. ویژگی که باعث می‌شود تا مدل‌های یادگیری نظارت نشده در کاربردهایی همچون طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی اطلاعات و شناسایی «نمونه‌های پرت» (Outliers) و ناهنجار بسیار کارآمد باشند.

با توجه به اهمیت زبان برنامه‌نویسی پایتون در حوزه یادگیری ماشین، پلتفرم فرادرس دوره‌های جامع و کاربردی را در قالب فیلم‌های آموزشی تهیه کرده است که با بهره‌گیری از آن‌ها می‌توانید همزمان با مسلط شدن بر مفاهیم پایه یادگیری ماشین، نحوه انتخاب مدل مناسب را برای مسئله یا پروژه خود یاد بگیرید. برای مشاهده این فیلم‌های آموزشی می‌توانید به لینک‌های زیر مراجعه کنید:

محدودیت های استفاده از داده بدون برچسب چیست؟

تنها اینکه بدانیم داده بدون برچسب چیست و چه مزایایی دارد کافی نیست و برای استفاده آگاهانه، باید از محدودیت‌های داده بدون برچسب نیز مطلع باشیم. به همین منظور در فهرست زیر اشاره مختصری به برخی از محدودیت‌ها داشته‌ایم:

• پیچیدگی بیشتر: به‌طور معمول، الگوریتم‌های یادگیری نظارت نشده به داده‌های زیادی برای شناسایی دقیق و کشف الگوهای پنهان نیاز دارند. همزمان با افزایش تعداد داده‌ها، پیچیدگی محاسباتی و نیاز به حافظه الگوریتم‌ها بیشتر می‌شود.
• کیفیت پایین: اگر داده‌ها به اصطلاح «نویزی» یا غیرمرتبط باشند، مدل با یادگیری الگوهای نادرست، نتایج نامطلوب یا بی‌فایده‌ای را نتیجه می‌دهد. همچنین مدل‌های یادگیری نظارت نشده در معرض «بیش‌برازش» قرار دارند. به ویژه اگر دیتاست مورد نظر ما پیچیده و حجیم باشد. مشکل بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل به‌جای ساختار کلی، جزییات بی‌اهمیت داده‌ها را یاد بگیرد. در نتیجه دقت پیش‌بینی نمونه‌های جدید کاهش می‌یابد.
• تفسیر دشوار: خروجی مدل‌های یادگیری نظارت نشده اغلب به شکل چند گروه یا مجموعه مختلف است که شاید تفسیر آن‌ها چالش‌انگیز باشد. به ویژه اگر دیتاست ابعاد بالایی داشته یا روابط پیچیده‌ای میان داده‌ها برقرار باشد.
• نبود «پاسخ مرجع» (Ground Truth): بدون داده‌های برچسب‌گذاری شده، راه‌حل قطعی و مطمئنی برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری نظارت نشده وجود ندارد. در نتیجه به‌راحتی نمی‌توان دقت یا کاریی مدل را اندازه گرفت.

چگونه می توان از داده بدون برچسب استفاده کرد؟

همان‌طور که تا اینجا یاد گرفتیم، بیشترین کاربرد داده بدون برچسب در یادگیری ماشین نظارت نشده است. اغب از الگوریتم‌هایی مانند خوشه‌بندی K-Means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی و «تحلیل مؤلفه اصلی» (Principal Component Analysis | PCA) برای شناسایی الگو و استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها استفاده می‌شود. به عنوان مثال با پیاده‌سازی الگوریتم PCA می‌توان همزمان با حفظ اطلاعات مهم، داده‌ها را به اجزای ساده‌تری شکست و اجرای ارزیابی‌های بعدی را تسهیل کرد. مطلب کامل‌تری با موضوع یادگیری نظارت نشده در مجله فرادرس منتشر شده است که می‌توانید آن را از طریق لینک زیر مطالعه کنید:

کاربرد های داده بدون برچسب

پس از آنکه یاد گرفتیم داده بدون برچسب چیست، چه مزایا و محدودیت‌هایی دارد و چگونه مورد استفاده قرار می‌گیرد، حال زمان خوبی است تا در این بخش از مطلب مجله فرادرس به معرفی برخی از کاربردهای داده بدون برچسب بپردازیم. این کاربردها عبارت‌اند از:

• بخش‌بندی مشتریان: کسب‌وکارها می‌توانند با بررسی سابقه خرید مشتری و دیگر اطلاعات جمعیت‌شناختی، گروه‌های مختلف و اولویت کاربران را شناسایی کنند.
• تشخیص ناهنجاری: یک سیستم تشخیص ناهنجاری قادر است حملات DDoS را رهگیری کرده و با در جریان گذاشتن تیم امنیت سایبری، از زیرساخت شبکه محافظت کند.
• تشخیص کلاهبرداری: به موسسات مالی و بانک‌ها این امکان داده می‌شود تا الگوها و تراکنش‌های مشکوک به فعالیت‌های خرابکارانه را پیگیری کنند.
• بازشناسی تصویر و ویدیو: با بهره‌گیری از داده‌های بدون برچسب می‌توان مدل‌های یادگیری ماشین را برای تشخیص اشیاء، صحنه‌ها یا الگوهای موجود در تصاویر و ویدیوها آموزش داد.

سوالات متداول

آشنایی کامل با داده‌های بدون برچسب فرایندی زمان‌بر است و امکان دارد در ابتدا پرسش‌های متعددی در ذهن شما شکل بگیرد. به همین خاطر، در این بخش به چند نمونه از سوالات متداول درباره داده بدون برچسب پاسخ می‌دهیم.

آیا اهمیت داده بدون برچسب کمتر از داده برچسب گذاری شده است؟

پاسخ قاطعی برای این پرسش وجود ندارد. با وجود اینکه در بیشتر اوقات تفسیر و به‌کارگیری داده‌های برچسب‌دار راحت‌تر است، داده‌های بدون برچسب نیز قادر به کشف الگوها و جریان‌هایی هستند که از دید داده‌های برچسب‌گذاری شده پنهان است.

تفاوت میان داده بد و داده بدون برچسب چیست؟

در حالی که داده بدون برچسب فاقد هر گونه تگ یا شناسه است، همچنان اطلاعات ارزشمندی را دربرمی‌گیرد. اما داده‌ای را به اصطلاح «بد» می‌نامیم که نامرتبط، نادرست یا قدیمی بوده و به نتیجه‌گیری‌های اشتباهی منجر شود.

چه تفاوتی میان داده بدون ساختار و داده بدون برچسب وجود دارد؟

داده بدون برچسب یعنی مجموعه‌ای از اطلاعات که الگو و نشانه‌ای برای تعریف آن وجود ندارد. اما «داده بدون ساختار» (Unstructured Data) به اطلاعاتی گفته می‌شود که فاقد چارچوب منظم یا فرمت مشخصی مانند متن، تصویر یا ویدیو هستند. به‌طور معمول، پردازش و تجزیه و تحلیل چنین داده‌هایی نیازمند یک‌سری ابزار و تکنیک ویژه است.

آیا می توان داده بدون برچسب را برچسب گذاری کرد؟

بله با استفاده از فرایندی تحت عنوان «برچسب‌گذاری» (Data Annotation)، می‌توان به داده‌ها برچسب اضافه کرد. اما باید توجه داشته باشید که برچسب‌گذاری فرایندی زمان‌بر و پرهزینه است.

مدل‌های یادگیری نظارت شده توانایی بهره‌گیری از داده‌های بدون برچسب را ندارند و به همین خاطر، فرایند برچسب‌گذاری از اهمیت زیادی برخوردار است. مرحله‌ای از پیش پردازش داده‌ها که با اضافه کردن برچسب یا کلاس مربوط به هر نمونه، دیتاست را برای آموزش مدل آماده می‌کند. اما پیش پردازش شامل مراحل متنوعی همچون پاک‌سازی داده، حذف نمونه‌های پرت و جایگذاری داده‌های گمشده است که هر کدام کاربرد خاص خود را دارند.

برای کسب دانش عملی در زمینه پیش پردازش داده‌ها، تماشا فیلم‌های آموزشی می‌تواند گزینه مناسبی باشد. از همین جهت، مجموعه فرادرس دوره‌های مرتبطی را با این حوزه تولید کرده است که مشاهده آن‌ها را به ترتیبی که در ادامه آورده شده است به شما پیشنهاد می‌کنیم:

جمع‌بندی

با وجود دشواری در استفاده و کاربرد کمتر نسبت به داده‌های برچسب‌دار، داده‌های بدون برچسب همچنان سهم خود را در پروژه‌های یادگیری ماشین حفظ کرده‌اند. همان‌گونه که در این مطلب از مجله فرادرس خواندیم و به پرسش داده بدون برچسب چیست پاسخ دادیم، عمده کاربرد این قبیل از داده‌ها در مسائل یادگیری نظارت نشده خلاصه می‌شود. مسائلی که در آن‌ها هدف، یافتن الگو و یا روابط میان بخش‌های مختلف مجموعه‌داده است. با این حال بسیاری از تیم‌های عملیاتی در حوزه علم داده، زمان زیادی را صرف برچسب‌گذاری و استفاده موثر از داده‌های بدون برچسب می‌کنند.