انواع یادگیری در هوش مصنوعی: بررسی جامع مبانی نظری، الگوریتم ها و کاربردهای تخصصی

این مقاله با هدف ارائه یک مرور جامع و تخصصی از انواع یادگیری در هوش مصنوعی تدوین شده است. در این پژوهش، ابتدا به بررسی تحولات تاریخی و اصول بنیادی هوش مصنوعی پرداخته شده و سپس سه رویکرد اصلی یادگیری که شامل یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی می باشد، به تفصیل مورد تحلیل قرار گرفته اند. بخش روش شناسی شامل تشریح مدل های ریاضی، الگوریتم های پایه، محیط های پیاده سازی و ابزارهای نرم افزاری بکار رفته در پیاده سازی سیستم های هوشمند است. علاوه بر این، در این مقاله تابع ریاضی خاصی به عنوان نمونه از یک مدل بهینه سازی ارائه شده است. نتایج حاصل از مطالعات موردی و شبیه سازی های گسترده نشان از قابلیت های بالای هر یک از این رویکردها از منظر دقت، پیچیدگی محاسباتی و زمان همگرایی دارد. در نهایت، چالش های موجود و پیشنهاداتی جهت پژوهش های آینده جهت ارتقای عملکرد سیستم های هوشمند مطرح گردیده است.

کلیدواژه ها:

یادگیری نظارت شده ، یادگیری بدون نظارت ، یادگیری تقویتی ، هوش مصنوعی ، الگوریتم های یادگیری ، شبکه های عصبی ، تابع بهینه سازی