مفهوم روش های کرنل در یادگیری ماشین

در اصل به کلاسی از الگوریتم‌ها برای تحلیل الگو و نگاشت داده‌های ورودی به فضای ویژگی با ابعاد بالا روش کرنل گفته می‌شود. از این طریق می‌توان داده‌های خطی را که در فضایی غیرخطی قرار دارند از یک‌دیگر جدا کرد. روش های کرنل در یادگیری ماشین این قابلیت را دارند تا بدون در نظر گرفتن مختصات نقاط داده، محاسبات لازم را در فضای ویژگی انجام دهند. مفهومی که با عنوان ترفند کرنل شناخته می‌شود و در بخش بعد بیشتر درباره آن توضیح می دهیم.

ترفند کرنل چیست؟

پس از شرح روش های کرنل در یادگیری ماشین، این بخش را به ارائه تعریفی از مفهوم «ترفند کرنل» (Kernel Trick) اختصاص می‌دهیم. ترفند کرنل تکنیکی هوشمندانه در یادگیری ماشین است که به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد در فضایی با ابعاد بالا و بدون محاسبه هر گونه مختصات فعالیت کنند. این رویکرد را «ترفند» می‌نامند، چرا که برای دسته‌بندی‌های پیچیده و غیرخطی نیازی به اجرا فرایند نگاشت نقاط داده به فضایی با ابعاد بالاتر ندارد.

آموزش الگوریتم SVM با فرادرس

ماشین بردار پشتیبان یا SVM از جمله محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در طبقه‌بندی و رگرسیون کاربرد دارد. این الگوریتم با ایجاد یک ابَرصفحه بهینه، داده‌ها را به بهترین شکل از هم جدا می‌کند و با استفاده از حاشیه‌های حداکثری مدل دقیقی ارائه می‌دهد. نقش کرنل‌ها در SVM بسیار حیاتی است. کرنل‌ها این الگوریتم را قادر می‌سازند تا داده‌های غیرخطی را در فضایی با ابعاد بالاتر نگاشت و به‌صورت خطی از هم جدا کند. کرنل‌های مختلف مانند خطی، چندجمله‌ای، گاوسی و سیگموئید با ویژگی‌های منحصر به فرد خود می‌توانند برای مسائل مختلف مناسب باشند.

از آنجا که درک عمیق SVM و انتخاب کرنل مناسب نیازمند تجربه عملی است، استفاده از آموزش‌های کاربردی می‌تواند بسیار مفید باشد. در همین راستا، مشاهده دو فیلم آموزشی کاربردی و جامع فرادرس را که لینک آن‌ها در بخش زیر قرار گرفته است به شما پیشنهاد می‌کنیم:

این دوره‌های آموزشی که توسط متخصصان باتجربه تهیه شده‌اند، به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم پیچیده SVM و کرنل‌ها را به شکل عملی و با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون فرا بگیرید و در پروژه‌های حقیقی به کار ببرید.

کرنل چگونه کار می کند؟

با توجه به آنچه تا اینجا یاد گرفتیم، کرنل داده‌ها را به‌طور ضمنی و از فضای ویژگی اصلی به فضایی با ابعاد بالاتر انتقال می‌دهد. عمده کاربرد کرنل زمانی است که داده‌ها به‌طور خطی قابل جداسازی نباشند. در نتیجه به‌جای اجرا محاسبات هزینه‌بر ابعاد بالا، تابع کرنل روابط یا شباهت‌های میان جفت نقاط داده را با فرض قرار داشتن در ابعاد بالاتر به‌دست می‌آورد. برای یادگیری بیشتر درباره سایر مفاهیم کاربردی، می‌توانید فیلم آموزش مفاهیم آماری فرادرس را از طریق لینک زیر مشاهده کنید:

به عنوان مثال تابع کرنل در الگوریتم SVM، ضرب داخلی جفت داده‌های ورودی را در فضای تبدیل شده محاسبه می‌کند. به این صورت روابط میان نقاط داده مشخص شده و الگوریتم SVM می‌تواند مرزهای تقسیم کننده را پیدا کند. حتی وقتی چنین دسته‌بندی در فضای ویژگی اصلی مشخص نباشد. پس از آشنایی با روش های کرنل در یادگیری ماشین و تسلط بر نحوه کارکرد کرنل، در بخش بعد از این مطلب به‌طور دقیق‌تری ارتباط میان الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و کرنل را بررسی و تحلیل می‌کنیم.

ماشین بردار پشتیبان و کرنل

شاید بتوان الگوریتم ماشین بردار پشتیبان را شناخته شده‌ترین کاربرد روش های کرنل در یادگیری ماشین دانست. در ساده‌ترین حالت، الگوریتم SVM بهترین ابَرصفحه یا مرز جداکننده دو کلاس را از یک‌دیگر پیدا می‌کند. با یافتن ابرصفحه بهینه در ابعاد بالا، روش‌های کرنل امکان دسته‌بندی غیرخطی را برای SVM ممکن می‌سازند.

به عنوان مثال کرنل RBF یا گاوسی در مسائلی که رابط میان ویژگی‌ها و برچسب‌های کلاسی غیرخطی است کاربرد دارد. ایجاد مرزهای تصمیم پیچیده و درک بهتر ساختار داده با بهره‌گیری از کرنل RBF در الگوریتم SVM امکان پذیر است. دیتاستی را در نظر بگیرید که در آن کلاس‌ها به‌طور خطی قابل جداسازی نیستند. در حالی که الگوریتم SVM خطی نمی‌تواند ابرصفحه‌ای برای جداسازی پیدا کند، اعمال کرنل RBF باعث می‌شود تا داده‌ها به فضایی با ابعاد بالاتر نگاشت شده و عملکرد دسته‌بندی نهایی ارتقا یابد. در مطلب زیر از مجله فرادرس به‌طور مفصل درباره الگوریتم ماشین بردار پشتیبان توضیح داده‌ایم:

کاربرد روش های کرنل در یادگیری ماشین

حالا که می‌دانیم منظور از روش های کرنل در یادگیری ماشین چیست و چه نقشی در الگوریتم ماشین بردار پشتیبان دارند، در این بخش و فهرست زیر چند مورد از کاربردهای روش‌های کرنل را معرفی می‌کنیم:

1. بازشناسی تصویر: از روش‌های کرنل بسیار در کاربرد بازشناسی تصویر استفاده می‌شود. برای نمونه در بازشناسی دست‌خط و دسته‌بندی دقیق‌تر، کرنل هر پیکسل را به فضایی با ابعاد بالاتر انتقال می‌دهد. سیستم با استفاده از کرنل‌هایی مانند RBF و در نتیجه یافتن الگوهای پیچیده در داده‌های پیکسلی، می‌تواند میان ارقام مختلف تمایز قائل شود.
2. بیوانفورماتیک: روش‌های کرنل در بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های ژنتیکی کاربرد دارند. به این صورت که داده‌های ترتیبی به فضایی با ابعاد بالا نگاشت شده و کرنل‌ها شناسایی الگو و کشف روابط پنهان میان داده‌ها را که در فضا اولیه مشخص نیست تسهیل می‌کنند. فرایندی لازم و مهم در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها و همچنین «تحلیل بیان ژن» (Gene Expression Analysis).
3. دسته‌بندی متن: در پردازش زبان طبیعی، کاربرد کرنل‌ها به دسته‌بندی اسناد خلاصه می‌شود. نحوه کار به این شکل است که با اسفاده از ترفند کرنل امکان بررسی و مدیریت داده متنی ممکن شده و دقت الگوریتم‌های دسته‌بندی متن افزایش می‌یابد. برای مثال تابع چندجمله‌ای قادر است تا رابطه میان واژگان و عبارات مختلف را کشف کرده و به دسته‌بندی دقیق‌تر و بهتری از اسناد متنهی شود.

نحوه انتخاب کرنل مناسب

انتخاب تابع کرنل مناسب برای موفقیت روش‌های کرنل مهم است. هیچ راهکار کاملی وجود نداشته و این انتخاب به نوع مسئله و دیتاست بستگی دارد. برخی از مواردی که باید توجه داشته باشید عبارت‌اند از:

• دانش زمینه‌ای: آشنایی عمیق با دامنه مسئله در انتخاب کرنل موثر است. برای مثال کرنل‌های چندجمله‌ای مناسب داده‌هایی با روابط چندجمله‌ای هستند.
• اعتبارسنجی متقابل: آزمودن کرنل‌های مختلف و استفاده از اعتبارسنجی متقابل می‌تواند در انتخاب کرنل با بهترین عملکرد تاثیرگذار باشد.
• تنظیم پارامتر: پارامترهای کرنل نقش مهمی در عملکرد مدل دارند. بهینه‌سازی این پارامترها با بهره‌گیری از تکنیک‌های تنظیم ابرپارامتر مانند «جستجوی مشبک» (Grid Search) قابل انجام است.

امروزه روش‌های کرنل جایگاه ویژه‌ای در حل مسائل دسته‌بندی داده‌ها پیدا کرده‌اند. این روش‌ها در پردازش متن، از تحلیل احساسات گرفته تا دسته‌بندی اسناد و همچنین در پردازش تصویر، از تشخیص اشیا تا شناسایی چهره، کاربرد گسترده‌ای دارند. برای پیاده‌سازی این روش‌ها، متخصصان از زبان برنامه‌نویسی پایتون با کتابخانه‌های متنوع و یا نرم‌افزار متلب با ابزارهای تخصصی استفاده می‌کنند.

اگر شما هم علاقه‌مند به تقویت مهارت‌های خود در این زمینه و آمادگی برای ورود به بازار کار هستید، می‌توانید از فیلم‌های آموزشی فرادرس که در ادامه آمده است بهره‌مند شوید:

پیاده سازی روش های کرنل در یادگیری ماشین

برای رسیدن به درکی بهتر از کاربرد عملی روش‌های کرنل، در این بخش مثالی را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه محبوب یادگیری ماشین یعنی Scikit-learn پیاده‌سازی می‌کنیم. همان‌طور که در قطعه کد زیر ملاحظه می‌کنید، از الگوریتم SVM و کرنل RBF برای طبقه‌بندی دیتاستی ساده کمک گرفته‌ایم:

1import numpy as np
2from sklearn import datasets
3from sklearn.model_selection import train_test_split
4from sklearn.svm import SVC
5from sklearn.metrics import accuracy_score
6
7# Load dataset
8iris = datasets.load_iris()
9X = iris.data
10y = iris.target
11
12# Split data into training and test sets
13X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
14
15# Create and train the SVM model with RBF kernel
16model = SVC(kernel='rbf', gamma='scale')
17model.fit(X_train, y_train)
18
19# Make predictions
20y_pred = model.predict(X_test)
21
22# Evaluate the model
23accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
24print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

خروجی به شرح زیر است:

Accuracy: 100.00%

در این مثال ابتدا دیتاست گیاه زنبق یا همان Iris بارگذاری و پس از تقسیم داده‌ها به دو مجموعه آموزشی و آزمون، مدل SVM با کرنل RBF آموزش می‌بیند. دقت بالا مدل بیانگر کارایی روش‌های کرنل در مسائل طبقه‌بندی است.

جمع‌بندی

وقتی از مفهوم کرنل در یادگیری ماشین می‌گوییم، در واقع به رویکردی بسیار مهم برای مدیریت داده‌های پیچیده و غیرخطی به‌شیوه‌ای موثر از نظر محاسباتی اشاره داریم. در این مطلب از مجله فرادرس یاد گرفتیم کرنل چیست، روش های کرنل در یادگیری ماشین چگونه تعریف می‌شوند و علاوه‌بر کاربردها با نحوه پیاده‌سازی روش‌های کرنل نیز آشنا شدیم. روش‌هایی که فهم عمیق آن‌ها به شناخت بهتر داده‌ها کمک می‌کند.