پارادایم یادگیری نیمه نظارتی و بررسی الگوریتم های نوین یادگیری عمیق در خوشه بندی

خوشه بندی یکی از بنیادی ترین مسائل در یادگیری ماشین و تحلیل داده است که هدف آن کشف ساختارهای پنهان و گروه بندی نمونه ها بر اساس شباهت درونی بدون اتکا به برچسب های از پیش تعریف شده است. با افزایش پیچیدگی داده ها در حوزه هایی مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، زیست اطلاعات و تحلیل رفتار کاربر، روش های سنتی خوشه بندی در مواجهه با داده های با بعد بالا، ساختارهای غیرخطی، و نویز عملکرد محدودی از خود نشان داده اند. در نتیجه، خوشه بندی عمیق به عنوان یک رویکرد نوظهور، با ترکیب نمایش آموزی خودکار و معیارهای خوشه بندی، توانسته است کارایی بهتری در استخراج ساختار نهفته داده ها ارائه دهد. این مقاله، ضمن مقایسه جامع پارادایم های یادگیری با نظارت، بدون نظارت و نیمه نظارتی، مروری نظاممند بر مفاهیم پایه، معماری های نوین، و معیارهای ارزیابی در خوشه بندی عمیق ارائه می کند. همچنین، چالش های کلیدی و افق های آینده این حوزه، از جمله تفسیرپذیری، مقیاس پذیری، پایداری و یادگیری خودنظارتی بررسی می شوند.

کلیدواژه ها:

یادگیری نیمه نظارتی ، خوشه بندی ، خوشه بندی عمیق ، شبکه عصبی ، یادگیری نمایش ، خودنظارتی