با ورود به سال 2025، هوش مصنوعی (AI) به تغییر شکل صنایع و نحوه تعامل ما با فناوری ادامه می‌دهد. برای کسانی که تازه کار خود را در دنیای هوش مصنوعی آغاز می‌کنند، درک الگوریتم‌های اصلی که این حوزه را هدایت می‌کنند، ضروری است. این الگوریتم‌ها پایه‌های سیستم‌های هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند و راهنمایی برای مبتدیان فراهم می‌کنند. در اینجا به معرفی برخی از مهم‌ترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌پردازیم که هر مبتدی باید با آن‌ها آشنا شود.
-
Linear Regression
رگرسیون خطی یکی از ساده‌ترین و رایج‌ترین الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین است. این الگوریتم یک روش یادگیری نظارت‌شده است که برای مدل‌سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود. به بیان ساده، رگرسیون خطی به پیش‌بینی نتایج عددی کمک می‌کند. به دلیل سادگی و کارایی آن، این الگوریتم نقطه شروع خوبی برای مبتدیان است.
به عنوان مثال، می‌توان از رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی‌هایی مانند اندازه، مکان و تعداد اتاق خواب استفاده کرد. درک این الگوریتم برای هر کسی که به دنبال یادگیری الگوریتم‌های پیچیده‌تر در هوش مصنوعی است، حیاتی است.
2. Logistic Regression
رگرسیون لجستیک یک روش طبقه‌بندی است که برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، به ویژه زمانی که متغیر خروجی به صورت دسته‌ای باشد (مثل هرزنامه یا عدم هرزنامه، بیماری یا عدم بیماری). این الگوریتم به تخمین احتمال وقوع یک رویداد و طبقه‌بندی داده‌ها به دو گروه کمک می‌کند.
رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی باینری مناسب است و به همین دلیل یکی از الگوریتم‌های ضروری است که هر مبتدی باید برای ورود به یادگیری ماشین یاد بگیرد. این الگوریتم زمینه‌ساز استفاده از دیگر طبقه‌بندی‌کننده‌های پیشرفته مانند SVM و شبکه‌های عصبی است.
3. Decision Trees
درختان تصمیم یکی از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده هستند که برای کارهای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند. این الگوریتم داده‌ها را بر اساس ویژگی‌ها به زیرمجموعه‌هایی تقسیم می‌کند و ساختاری شبیه به درخت دارد. هر گره داخلی نمایان‌گر یک ویژگی و هر گره برگ نمایان‌گر خروجی یا طبقه‌بندی است.
درختان تصمیم به عنوان مدل‌های بصری و قابل فهم برای مبتدیان شناخته می‌شوند و معمولاً به عنوان اولین مرحله قبل از استفاده از الگوریتم‌های پیچیده‌تر مانند Random Forest یا Gradient Boosting Machine (GBM) مطرح می‌شوند.
4. K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest Neighbors (KNN) یکی از ساده‌ترین و مؤثرترین الگوریتم‌هاست که می‌تواند هم برای طبقه‌بندی و هم برای رگرسیون مورد استفاده قرار گیرد. ایده اصلی این الگوریتم این است که یک نقطه داده را به کلاس اکثریت نزدیک‌ترین همسایگان "K" خود نسبت دهد. این الگوریتم نیاز به مرحله آموزشی ندارد و به همین دلیل، ناپارامتریک محسوب می‌شود.
با این حال، KNN معمولاً برای مجموعه داده‌های بزرگ از نظر محاسباتی هزینه‌بر است. با این وجود، سادگی و تطبیق‌پذیری آن، این الگوریتم را به ابزاری مهم برای مبتدیان در دنیای هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.
5. K-means Cluster
K-means یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی داده‌ها است. این الگوریتم نقاط داده را به K خوشه متمایز تقسیم می‌کند. هر نقطه داده به خوشه‌ای اختصاص داده می‌شود که مرکز آن نزدیک‌ترین نقطه به آن است.
درک خوشه‌بندی K-means برای مبتدیان آسان است، زیرا این مدل الگوهایی را در داده‌ها شناسایی می‌کند بدون اینکه نیازی به برچسب‌گذاری قبلی خروجی‌ها باشد. کاربردهای اصلی این الگوریتم شامل تقسیم‌بندی مشتریان، فشرده‌سازی تصویر و تشخیص ناهنجاری‌ها است.
6. Neural Networks
در سال‌های اخیر، شبکه‌های عصبی و به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق به یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌ها در بین محققان و صنایع تبدیل شده‌اند. این الگوریتم‌ها با استفاده از گره‌های متصل به هم (نورون‌ها) در لایه‌های مختلف، سعی می‌کنند عملکرد مغز انسان را تقلید کنند. شبکه‌های عصبی در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، گفتار، پردازش زبان طبیعی و رانندگی مستقل عملکرد بسیار خوبی دارند.
با اینکه شبکه‌های عصبی می‌توانند پیچیده باشند، مبتدیان باید به مفاهیم اصلی مانند شبکه‌های عصبی پیش‌خور، پس‌انتشار و نقش توابع فعال‌سازی آشنا شوند. تسلط بر این مفاهیم درهای زیادی را به روی برنامه‌های پیشرفته هوش مصنوعی در سال 2025 و بعد از آن باز می‌کند.
7. Random Forests
جنگل‌های تصادفی یک روش یادگیری گروهی هستند که چندین درخت تصمیم را برای ایجاد یک مدل قوی و دقیق ترکیب می‌کنند. این الگوریتم با میانگین‌گیری پیش‌بینی‌های چند درخت، احتمال بیش از حد برازش را کاهش داده و قابلیت تعمیم مدل را بهبود می‌بخشد.
جنگل‌های تصادفی بسیار کاربردی هستند و می‌توانند هم برای طبقه‌بندی و هم برای رگرسیون استفاده شوند. این الگوریتم یک انتخاب عالی برای مبتدیانی است که به دنبال یک روش یادگیری ماشینی قابل اعتماد هستند. آن‌ها به طور گسترده در برنامه‌هایی مانند تشخیص تقلب و تشخیص پزشکی استفاده می‌شوند.
نتیجه‌گیری
برای هر کسی که به دنبال شروع یک حرفه در هوش مصنوعی یا تعمیق درک خود از این حوزه است، آشنایی با این الگوریتم‌های کلیدی ضروری است. از رگرسیون خطی ساده تا شبکه‌های عصبی پیشرفته، هر الگوریتم بینش‌های ارزشمندی درباره عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
با تسلط بر این تکنیک‌های اساسی، مبتدیان می‌توانند درک کاملی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به دست آورند و زمینه را برای کاوش در موضوعات پیچیده‌تر در آینده فراهم کنند. همان‌طور که هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می‌دهد، این الگوریتم‌ها برای توسعه راه‌حل‌های نوآورانه و هدایت موج بعدی پیشرفت‌های تکنولوژیکی اهمیت زیادی خواهند داشت.