یادگیری قواعد انجمنی یک تکنیک یادگیری ماشینی است که از داده کاوی برای کشف روابط جالب یا "تداعی ها" در میان مجموعه ای از موارد در مجموعه داده های بزرگ استفاده می کند. این رویکرد مبتنی بر دانش یک ابزار اساسی در زمینه‌های مختلف داده‌محور، مانند تحلیل سبد بازار، استخراج استفاده از وب، تشخیص نفوذ و تولید مستمر است.
سفری به گذشته: آغاز یادگیری قوانین انجمن
یادگیری قوانین انجمن، به عنوان یک تکنیک داده کاوی، در اواسط دهه 1990 به رسمیت شناخته شد، در درجه اول به دلیل اجرای موفقیت آمیز آن در صنعت خرده فروشی. اولین الگوریتم برجسته برای تولید قوانین تداعی، «الگوریتم Apriori» بود که توسط راکش آگراوال و راماکریشنان سریکانت در سال 1994 ارائه شد.
فرو رفتن عمیق در آموزش قوانین انجمن
یادگیری قواعد انجمنی یک تکنیک یادگیری ماشینی مبتنی بر قانون است که هدف آن یافتن ارتباط ها یا همبستگی های جذاب بین مجموعه ای از موارد در مجموعه داده های بزرگ است. قوانین کشف شده اغلب به صورت عبارات «اگر-آنگاه» بیان می شوند. برای مثال، اگر مشتری نان و کره بخرد (مقدم)، احتمالاً شیر می‌خرد (در نتیجه). در اینجا «نان و کره» و «شیر» مجموعه اقلام هستند.
دو معیار اولیه برای ارزیابی قواعد در یادگیری قواعد تداعی، «حمایت» و «اطمینان» هستند. «پشتیبانی» فراوانی وقوع یک مجموعه اقلام را اندازه‌گیری می‌کند، در حالی که «اطمینان» احتمال وقوع موارد بعدی را با توجه به موارد قبلی منعکس می‌کند. معیار دیگر، «بالابر»، می‌تواند اطلاعاتی در مورد افزایش نسبت فروش نتیجه در هنگام فروخته شدن قبلی ارائه دهد.
آناتومی آموزش قواعد انجمن
یادگیری قوانین انجمنی شامل سه مرحله اصلی است:
- تولید مجموعه آیتم ها: شناسایی مجموعه ای از آیتم ها یا رویدادهایی که اغلب با هم اتفاق می افتند.
- تولید قانون: ایجاد قوانین مرتبط از این مجموعه‌ها.
- هرس با قوانین: حذف قوانینی که بعید است بر اساس اقداماتی مانند حمایت، اعتماد به نفس و بالابر مفید باشند.
اصل Apriori، که پیشنهاد می‌کند زیرمجموعه‌ای از مجموعه آیتم‌های مکرر نیز باید مکرر باشد، شالوده یادگیری قوانین تداعی را تشکیل می‌دهد. این اصل در کاهش هزینه‌های محاسباتی با هرس کردن تداعی‌های غیرمحتمل بسیار مهم است.
ویژگی های کلیدی آموزش قوانین انجمن
برخی از ویژگی های تعیین کننده یادگیری قوانین تداعی عبارتند از:
- بدون نظارت است: نیازی به اطلاعات قبلی یا داده های برچسب دار نیست.
- مقیاس پذیری: می تواند مجموعه داده های بزرگ را پردازش کند.
- انعطاف پذیری: می تواند در زمینه ها و بخش های مختلف اعمال شود.
- کشف الگوهای پنهان: می تواند تداعی ها و همبستگی هایی را آشکار کند که ممکن است بلافاصله آشکار نشوند.
انواع آموزش قواعد انجمنی
الگوریتم های یادگیری قوانین انجمن را می توان به طور کلی به دو نوع طبقه بندی کرد:
- یادگیری قوانین تداعی تک بعدی: در این نوع مقدم و نتیجه قاعده تداعی مجموعه آیتم ها هستند. معمولاً در تحلیل سبد بازار استفاده می شود.
- یادگیری قوانین تداعی چند بعدی: در اینجا قوانین می توانند شامل شرایطی بر اساس ابعاد یا ویژگی های مختلف داده باشند. این نوع اغلب در پایگاه داده های رابطه ای استفاده می شود.
چند الگوریتم یادگیری قواعد تداعی پرکاربرد عبارتند از:
| الگوریتم | شرح |
|---|---|
| پیشین | از استراتژی جستجوی وسعت اول برای محاسبه مجموعه آیتم های نامزد استفاده می کند. |
| FP-Growth | از یک رویکرد تقسیم کن برای فشرده سازی پایگاه داده به ساختار فشرده تر و فشرده تر به نام درخت FP استفاده می کند. |
| ECLAT | از استراتژی جستجوی عمق اول به جای رویکرد سنتی عرض اول الگوریتم Apriori استفاده می کند. |
آموزش قوانین انجمن مهار: استفاده، چالش ها و راه حل ها
یادگیری قواعد انجمن در زمینه های مختلفی کاربرد دارد از جمله:
- بازار یابی: شناسایی انجمن های محصول و بهبود استراتژی های بازاریابی.
- استخراج استفاده از وب: شناسایی رفتار کاربر و بهبود چیدمان وب سایت.
- تشخیص پزشکی: یافتن ارتباط بین ویژگی های بیمار و بیماری ها.
در حالی که یادگیری قوانین تداعی مزایای قابل توجهی ارائه می دهد، می تواند با مسائلی مانند:
- تعداد زیادی قوانین تولید شده: تعداد زیادی از قوانین را می توان برای پایگاه های داده بزرگ تولید کرد. این را می توان با افزایش آستانه های حمایت و اطمینان یا استفاده از محدودیت ها در طول تولید قانون کاهش داد.
- مشکل در تفسیر قوانین: در حالی که قواعد ایجاد شده می تواند نشان دهنده یک ارتباط باشد، آنها لزوماً دلالت بر علیت ندارند. تفسیر دقیق لازم است.
مقایسه با تکنیک های مشابه
در حالی که یادگیری قوانین تداعی شباهت هایی با سایر تکنیک های یادگیری ماشین و داده کاوی دارد، تفاوت های مشخصی وجود دارد:
| تکنیک | شرح | شباهت ها | تفاوت |
|---|---|---|---|
| آموزش قوانین انجمن | الگوها، تداعی ها یا همبستگی های مکرر را در میان مجموعه ای از موارد پیدا می کند | می تواند با مجموعه داده های بزرگ کار کند. نظارت نشده | مقدار هدف را پیش بینی نمی کند |
| طبقه بندی | برچسب های طبقه بندی شده را پیش بینی می کند | می تواند با مجموعه داده های بزرگ کار کند | تحت نظارت؛ یک مقدار هدف را پیش بینی می کند |
| خوشه بندی | نمونه های مشابه را بر اساس ویژگی های آنها گروه بندی می کند | نظارت نشده؛ می تواند با مجموعه داده های بزرگ کار کند | قوانین را شناسایی نمی کند. فقط داده ها را خوشه می کند |
آینده آموزش قوانین انجمن
با افزایش حجم و پیچیدگی داده ها، آینده یادگیری قوانین تداعی امیدوارکننده به نظر می رسد. پیشرفت در محاسبات توزیع شده و پردازش موازی می تواند زمان پردازش را برای یادگیری قوانین تداعی در مجموعه داده های بزرگتر تسریع کند. علاوه بر این، پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌تواند منجر به الگوریتم‌های یادگیری قوانین ارتباطی پیچیده‌تر و ظریف‌تر شود که می‌تواند ساختارها و انواع داده‌های پیچیده را مدیریت کند.
آموزش قوانین انجمن و سرورهای پروکسی
از سرورهای پروکسی می توان برای جمع آوری و جمع آوری داده های رفتار کاربر در وب سایت های مختلف استفاده کرد. این داده‌ها را می‌توان با استفاده از یادگیری قوانین ارتباطی برای درک الگوهای رفتار کاربر، بهبود خدمات و افزایش امنیت پردازش کرد. علاوه بر این، پروکسی‌ها می‌توانند جمع‌آوری داده‌ها را ناشناس کنند و از حفظ حریم خصوصی و رعایت اخلاقی اطمینان حاصل کنند.
لینک های مربوطه
برای کسانی که علاقه مند به کاوش بیشتر در مورد آموزش قوانین انجمن هستند، در اینجا چند منبع مفید وجود دارد:
