اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

روش‌های متداول یادگیری ماشینی و رویکردهای الگوریتمی رایج در آن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
گروه کامپیوتر، مجتمع آموزش عالی، بم، دانشکده مهندسی، بم، ایران
چکیده
یادگیری ماشینی زیرشاخه هوش مصنوعی (AI) است. هدف یادگیری ماشینی به طور کلی درک ساختار داده ها و جا دادن آن داده ها در مدل هایی است که برای مردم قابل درک و استفاده باشد.امروزه هر کاربر فناوری از یادگیری ماشینی بهره برده است. فناوری تشخیص چهره به پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی اجازه می‌دهد تا به کاربران کمک کنند تا عکس‌های دوستان خود را برچسب‌گذاری کرده و به اشتراک بگذارند. فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) تصاویر متن را به نوع متحرک تبدیل می کند. موتورهای توصیه، با استفاده از یادگیری ماشینی، بر اساس اولویت‌های کاربر، پیشنهاد می‌کنند چه فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی بعدی را تماشا کنید. خودروهای خودران که برای مسیریابی به یادگیری ماشینی متکی هستند ممکن است به زودی در دسترس مصرف کنندگان قرار گیرند. یادگیری ماشین یک زمینه به طور مداوم در حال توسعه است. به همین دلیل، هنگام کار با روش‌های یادگیری ماشینی یا تجزیه و تحلیل تأثیر فرآیندهای یادگیری ماشین، ملاحظاتی وجود دارد که باید در نظر داشته باشید.در این مقاله، روش‌های متداول یادگیری ماشینی یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت و رویکردهای الگوریتمی رایج در یادگیری ماشین، از جمله الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایه، یادگیری درخت تصمیم و یادگیری عمیق را بررسی خواهیم کرد . یافته هایژوهش نشان داد . با گسترش دامنه و رشته های تحصیلی و استفاده از یادگیری ماشینی در زمینه های مختلف، بسته به تغییر نیازها و پیچیدگی مسائل مختلف، انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری ماشینی پدید آمده اند که هر کدام کارایی و کاربردهای خاص خود را دارند. . بنابراین می توانید الگوریتمی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای کسب و کار شما مطابقت دارد. در برخی موارد، متخصصان از ترکیبی از این الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند، زیرا ممکن است یک الگوریتم به تنهایی نتواند مشکل خاصی را حل کند.
کلیدواژه‌ها

1.    Anand, T., Singh, V., Bali, B., Sahoo, B. M., Shivhare, B. D., & Gupta, A. D. (2020, June). Survey paper: sentiment analysis for major government decisions. In 2020 International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM) (pp. 104-109). IEEE.
2.    Angelov, P., & Soares, E. (2020). Explainable-by-design approach for covid-19 classification via ct-scan
3.    Apostolopoulos, I. D., & Mpesiana, T. A. (2020). Covid-19: automatic detection from x-ray images utilizing transfer learning with convolutional neural networks. Physical and engineering sciences in medicine43, 635-640
4.    Arif, M., Ajesh, F., Shamsudheen, S., Geman, O., Izdrui, D., & Vicoveanu, D. (2022). [Retracted] Brain Tumor Detection and Classification by MRI Using Biologically Inspired Orthogonal Wavelet Transform and Deep Learning Techniques. Journal of Healthcare Engineering2022(1), 2693621.
5.    Chen, R. C., Dewi, C., Huang, S. W., & Caraka, R. E. (2020). Selecting critical features for data classification based on machine learning methods. Journal of Big Data7(1), 52.
6.    Gao, X., Wen, J., & Zhang, C. (2019). An improved random forest algorithm for predicting employee turnover. Mathematical Problems in Engineering2019(1), 4140707.
7.    Gaye, B., Zhang, D., & Wulamu, A. (2021). Improvement of support vector machine algorithm in big data background. Mathematical Problems in Engineering2021(1), 5594899.
8.    Kaur, M., Kumar, V., Yadav, V., Singh, D., Kumar, N., & Das, N. N. (2021). Metaheuristicbased Deep COVID19 Screening Model from Chest XRay Images. Journal of healthcare engineering2021(1), 8829829.
9.    Lohani, B. P., & Thirunavukkarasan, M. (2021, November). A review: application of machine learning algorithm in medical diagnosis. In 2021 International Conference on Technological Advancements and Innovations (ICTAI) (pp. 378-381). IEEE.
10.Nassif, A. B., Shahin, I., Attili, I., Azzeh, M., & Shaalan, K. (2019). Speech recognition using deep neural networks: A systematic review. IEEE access7, 19143-19165.
11.Sahoo, B. M., Gupta, A. D., & Shivahare, B. D. (2018). Audio Visual EMG & GSR biofeedback analysis and spiritual methods for understanding human behaviour and psychosomatic disorders. Amity Journal of Computational Sciences2(1).
12.Schonlau M, Zou RY. The random forest algorithm for statisticallearning. The Stata Journal. 2020; 20(1):3-29. Doi:10.1177/1536867X20909688
13.Sethy, P. K., & Behera, S. K. (2020). Detection of coronavirus disease (covid-19) based on deep features.
14.Shivahare, B. D., & Gupta, S. K. (2021). Multi-level image segmentation using randomized spiral-based whale optimization algorithm. Recent Patents on Engineering15(5), 114-126.
15.Shivahare, B. D., & Gupta, S. K. (2016). Multilevel thresholding based image segmentation using whale optimization algorithm. image3, 4.
16.Shivahare, B. D., Singh, M., Gupta, A., Ranjan, S., Pareta, D., & Sahu, B. M. (2021, February). Survey Paper: Whale optimization algorithm and its variant applications. In 2021 International Conference on Innovative Practices in Technology and Management (ICIPTM) (pp. 77-82). IEEE.
17.Shivahare, B. D., Suman, S., Challapalli, S. S. N., Kaushik, P., Gupta, A. D., & Bibhu, V. (2022, February). Survey paper: Comparative study of machine learning techniques and its recent applications. In 2022 2nd International Conference on Innovative Practices in Technology and Management (ICIPTM) (Vol. 2, pp. 449-454). IEEE.
18.Singh, D., Kumar, V., Yadav, V., & Kaur, M. (2021). Deep neural network-based screening model for COVID-19-infected patients using chest X-ray images. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence35(03), 2151004.
19.Stamate, D., Smith, R., Tsygancov, R., Vorobev, R., Langham, J., Stahl, D., & Reeves, D. (2020). Applying deep learning to predicting dementia and mild cognitive impairment. In Artificial Intelligence Applications and Innovations: 16th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2020, Neos Marmaras, Greece, June 5–7, 2020, Proceedings, Part II 16 (pp. 308-319). Springer International Publishing.
20.Xie, W., She, Y., & Guo, Q. (2021). Research on multiple classification based on improved SVM algorithm for balanced binary decision tree. Scientific Programming2021(1), 5560465.
21.Wang, L. (2019, December). Research and implementation of machine learning classifier based on KNN. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 677, No. 5, p. 052038). IOP publishing.