مزایا و معایب و ویژگی های الگوریتم های یادگیری ماشین - Machine learning (نظارت شده - نیمه نظارتی - نطارت نشده) برای پیاده سازی مدل هوش مصنوعی

یادگیری ماشین به عنوان زیرشاخه ای از هوش مصنوعی (AI)، روش های گوناگونی را برای استخراج الگوها و پیش بینی ها از داده ها ارائه می دهد. به طور کلی، این روش ها به سه دسته اصلی تقسیم می شوند: 1. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): مدل از داده های برچسب خورده برای یادگیری روابط ورودی و خروجی استفاده می کند. 2. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning): در این روش داده ها بدون برچسب هستند و الگوریتم به تنهایی به جستجوی ساختارهای پنهان می پردازد. 3. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning): ترکیبی از داده های برچسب خورده و نا برچسب عمل می کند تا دقت مدل را بهبود بخشد، به خصوص در مواقعی که برچسب گذاری کل داده ها از لحاظ اقتصادی یا زمانی امکان پذیر نباشد. هدف این مقاله ارائه ی تحلیل عمیق از مزایا و معایب هر یک از این رویکردها، بررسی ویژگی های کلیدی آن ها و ارائه ی مثال های عملی از پیاده سازی در صنایع مختلف مانند بهداشت، مالی و بازاریابی است.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، مدل سازی ، هوش مصنوعی ، الگوریتم های یادگیری ماشین ، پایتون ،