تحلیل مقایسه ای الگوریتم های یادگیری ماشین در تحلیل داده ها: دسته بندی، کاربردها و چالش ها

با رشد فزاینده ی داده های دیجیتال در حوزه هایی چون سلامت، مالی، صنعت کشاورزی و آموزش، الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان ابزاری کلیدی در تحلیل، پیش بینی و تصمیم گیری هوشمند مطرح شده اند. این مقاله با رویکردی مروری و تحلیلی به بررسی و دسته بندی الگوریتم های یادگیری ماشین در پنج گروه اصلی شامل یادگیری نظارتی، بدون نظارت، نیمه نظارتی، تقویتی و ترکیبی می پردازد. سپس با مرور مطالعات اخیر از سال ۲۰۲۱ تا ۲۰۲۵، عملکرد این الگوریتم ها در حوزه های کاربردی مختلف تحلیل می شود. یافته ها نشان می دهد که انتخاب الگوریتم مناسب به نوع داده هدف تحلیل و شرایط اجرایی وابسته است؛ به طوری که مدل های عمیق مانند CNN و BERT در تحلیل تصاویر پزشکی و داده های متنی عملکرد بهتری دارند، در حالی که مدل های کلاسیکی مانند درخت تصمیم و رگرسیون لجستیک در داده های ساختاریافته با حجم پایین موثرترند. همچنین، چالش هایی نظیر داده های نامتوازن، تفسیر ناپذیری مدل ها، و هزینه های محاسباتی بالا، از جمله موانع توسعه ی این الگوریتم ها هستند. در پایان، پیشنهاداتی برای پژوهش های آتی شامل توسعه الگوریتم های تفسیر پذیر یادگیری، تطبیقی استفاده از AutoML و ترکیب یادگیری ماشین با فناوری هایی چون اینترنت اشیا و یادگیری فازی ارائه شده است. این مقاله تلاش دارد تصویری روشن از ظرفیت ها، محدودیت ها و مسیرهای آینده الگوریتم های یادگیری ماشین در تحلیل داده ها ترسیم کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، تحلیل داده ، الگوریتم ، طبقه بندی داده ها بزرگ ، هوش مصنوعی