نویسنده : م.ح SVM چیست؟
SVM، یک الگوریتم یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)
تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث میشود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است است که برای طبقهبندی، رگرسیون و تشخیص نقاط پرت استفاده میشود. با یافتن بهترین راه برای تفکیک دادهها به کلاس‌های مختلف کار میکند.
تاریخچه مختصر SVM
SVM در دهه 1990 اختراع شد و در دهه 2000 به دلیل توانایی آن در مدیریت دادههای پیچیده و با ابعاد بالا محبوب شد.
اهمیت SVM در یادگیری ماشین
SVM مهم است زیرا میتواند دادههای با ابعاد بالا را مدیریت کند، با اندازه‌های نمونه کوچک به‌خوبی کار میکند و در برنامه‌های مختلف، همه‌کاره است. نشان داده شده است که SVM از دیگر الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراوان
در این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد‌های یادگیری ماشین محبوب، بهتر عمل میکند.
الگوریتم SVM
مفهوم اولیه SVM
SVM یک الگوریتم یادگیری با نظارت است که برای طبقهبندی و تحلیل رگرسیون استفاده میشود. ایده اصلی SVM، یافتن ابرصفحه جداکننده بهینه است که حاشیه بین دو کلاس در یک مجموعه داده را به حداکثر برساند. حاشیه به‌عنوان فاصله بین ابرصفحه و نزدیکترین نقاط داده از هر کلاس تعریف میشود. ابرصفحه جداکننده به‌گونه‌ای انتخاب میشود که حاشیه به حداکثر برسد، که به دستیابی به عملکرد تعمیم بهتر کمک میکند.
مفهوم بردارهای پشتیبان
بردارهای پشتیبان، نقاط داده‌ای هستند که نزدیکترین به ابرصفحه جداکننده قرار دارند. آنها نقاط داده بحرانی هستند که مکان و جهت ابرصفحه را تعیین می‌کنند. بردارهای پشتیبانی مهم هستند زیرا حاشیه و مرز تصمیم را تعریف می‌کنند. الگوریتم SVM تنها از بردارهای پشتیبان برای ساختن ابرصفحه استفاده میکند و آن را از نظر محاسبات کارآمدتر میکند.
توابع هسته و انواع آنها
توابع هسته برای تبدیل دادههای ورودی از فضای ویژگی اصلی به فضای ویژگی با ابعاد بالاتر استفاده میشود. الگوریتم SVM در این فضای با ابعاد بالاتر عمل میکند تا ابرصفحه بهینه را پیدا کند. انواع مختلفی از توابع هسته در دسترس هستند، مانند خطی، چندجملهای، تابع پایه شعاعی (RBF) و سیگموئید. هر تابع هسته ویژگی‌های خاص خود را دارد و برای انواع مختلف دادهها مناسب است. عملکرد تابع هسته و قدرت آن در جدا کردن کلاس‌هایی که به‌طور خطی قابل تقسیم نیستند را می‌توانید در ویدئوی زیر مشاهده کنید:
فرمول‌بندی ریاضی SVM
فرمول ریاضی SVM شامل یافتن ابرصفحه جداکننده بهینه در فضایی با ابعاد بالا است. با توجه به مجموعه داده آموزشی با n نمونه که هریک m ویژگی دارد، الگوریتم SVM یک ابر صفحه \[w^Tx+b=0\] پیدا میکند که دادهها را به دو کلاس جدا میکند، به‌طوری که:
\[y_i(w^Tx_i+b)\geq1, \forall i \in \left\{1,2,...,n\right\}\]
جایی که برچسب کلاس نمونه است. هدف الگوریتم SVM به حداقل رساندن تابع هدف زیر است:
\[\frac{1}{2}{\left|\left|w\right|\right|}^2+C\sum^n_{i=1}{} \xi _i\]
با توجه به محدودیت‌های:
\[y_i(w^Tx_i+b)\geq1-\xi_i, \forall i \in \left\{1,2,...,n\right\}\] \[{\xi }_i\geq 0,\ \forall i \in \left\{1,2,...,n\right\}\]
که در آن یک متغیر کمکی است که امکان طبقهبندی اشتباه نقاط داده را فراهم میکند، و C پارامتر منظمسازی است که مبادله بین حداکثر کردن حاشیه و به حداقل رساندن خطای طبقهبندی را کنترل میکند.
فرآیند و تکنیک‌های بهینهسازی
فرآیند بهینهسازی SVM شامل حل یک مسئله برنامه درجه دوم است که میتواند با استفاده از تکنیک‌های بهینهسازی مختلف مانند گرادیان کاهشی و برنامه‌نویسی درجه دوم حل شود. یکی از روش‌های بهینهسازی محبوب برای SVM، الگوریتم بهینهسازی حداقل متوالی (SMO) است که مسئله بهینهسازی را به مسائل فرعی کوچک‌تری تقسیم میکند که می‌توانند به‌صورت تحلیلی حل شوند.
انواع مختلف SVM
انواع مختلفی از SVM وجود دارد که می‌توان از آنها برای حل انواع مختلف مسائل استفاده کرد. رایج‌ترین انواع SVM عبارتند از SVM باینری، SVM چندکلاسه و SVM رگرسیونی. SVM باینری برای طبقهبندی دادهها به دو کلاس، SVM چند کلاسه برای طبقهبندی دادهها به بیش از دو کلاس و SVM رگرسیونی برای پیشبینی مقادیر پیوسته به‌جای کلاس‌های گسسته استفاده میشود.
کاربردهای SVM
طبقهبندی تصاویر با استفاده از SVM
SVM میتواند برای کارهای طبقهبندی تصویر مانند تشخیص اشیا و تشخیص چهره استفاده شود. در طبقهبندی تصاویر، SVM روی مجموعه داده‌ای از تصاویر برچسب‌گذاری شده آموزش داده میشود و سپس برای طبقهبندی تصاویر جدید به دسته‌های مختلف بر اساس ویژگی‌هایشان استفاده میشود؛ به‌عنوان مثال، SVM میتواند برای تمایز بین تصاویر گربه‌ها و سگ‌ها بر اساس ویژگی‌هایی مانند رنگ، بافت و شکل استفاده شود.
طبقهبندی متن با استفاده از SVM
SVM همچنین میتواند برای کارهای طبقهبندی متن مانند تجزیه و تحلیل احساسات و فیلتر کردن هرزنامه استفاده شود. در طبقهبندی متن، SVM بر روی مجموعه داده‌ای از متون برچسب‌دار آموزش داده میشود و سپس برای طبقهبندی متون جدید به دسته‌های مختلف بر اساس ویژگی‌های آنها استفاده میشود؛ به‌عنوان مثال، SVM میتواند برای طبقهبندی ایمیل‌ها به‌عنوان هرزنامه یا غیر بر اساس ویژگی‌هایی مانند وجود کلمات یا عبارات خاص استفاده شود.
تشخیص دستخط با استفاده از SVM
SVM را می‌توان برای کارهای تشخیص دستخط مانند تشخیص ارقام یا کاراکترهای دست‌نویس استفاده کرد. در تشخیص دست‌نویس، SVM بر روی مجموعه داده‌ای از تصاویر دست‌نویس برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده میشود و سپس برای تشخیص تصاویر دست‌نویس جدید بر اساس ویژگی‌های آنها استفاده میشود؛ به‌عنوان مثال، SVM میتواند برای تشخیص ارقام دست‌نویس بر اساس ویژگی‌هایی مانند شکل و جهت ارقام استفاده شود.
بیوانفورماتیک و طبقهبندی ژن با استفاده از SVM
SVM همچنین میتواند در بیوانفورماتیک و وظایف طبقهبندی ژن مانند شناسایی ژن‌های عامل بیماری یا پیشبینی عملکرد پروتئین استفاده شود. در طبقهبندی ژن، SVM بر روی مجموعه داده‌ای از ژن‌های برچسب‌دار آموزش داده میشود و سپس برای طبقهبندی ژن‌های جدید بر اساس ویژگی‌هایشان استفاده میشود؛ به‌عنوان مثال، SVM را می‌توان برای پیشبینی اینکه آیا یک ژن خاص با یک بیماری خاص بر اساس ویژگی‌هایی مانند سطوح بیان ژن و برهمکنش‌های پروتئینی مرتبط است یا خیر، استفاده کرد.
تشخیص گفتار با استفاده از SVM
SVM میتواند برای کارهای تشخیص گفتار مانند شناسایی گوینده و رونویسی گفتار به متن استفاده شود. در تشخیص گفتار، SVM بر روی مجموعه داده‌ای از نمونههای گفتار برچسب‌گذاری شده آموزش داده میشود و سپس برای شناسایی نمونههای گفتار جدید بر اساس ویژگی‌های آنها استفاده میشود؛ به‌عنوان مثال، SVM میتواند برای شناسایی یک بلندگوی خاص بر اساس ویژگی‌هایی مانند زیر و بم صدا و لهجه آنها استفاده شود.
مزایا و معایب SVM
مزایا
SVM چندین مزیت دارد که آن را به یک انتخاب محبوب برای بسیاری از وظایف یادگیری ماشین تبدیل میکند:
- SVM میتواند دادههای با ابعاد بالا را به‌راحتی مدیریت کند و در کارهایی مانند طبقهبندی تصاویر و بیوانفورماتیک موثر باشد.
- SVM با اندازه‌های نمونه کوچک مؤثر است و در مواردی که مقدار دادههای برچسب‌گذاری شده محدود است، مفید است.
- SVM میتواند دادههای غیرخطی را مدیریت کند و با استفاده از توابع هسته میتواند الگوهای پیچیده‌ای را در دادهها ثبت کند.
- SVM یک راه حل منحصربه‌فرد ارائه می‌دهد، زیرا مسئله بهینهسازی دارای حداقل جهانی منحصربه‌فرد است.
معایب
SVM با وجود مزایایی که دارد، دارای محدودیت‌ها و معایبی نیز می‌باشد:
- SVM به انتخاب تابع هسته و پارامترهای آن حساس است که میتواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد الگوریتم داشته باشد.
- SVM میتواند از نظر محاسباتی گران باشد، به‌خصوص برای مجموعه دادههای بزرگ و توابع پیچیده هسته. این مسئله میتواند آن را برای کاربردهای بلادرنگ یا موقعیت‌هایی که منابع محاسباتی محدود هستند غیرعملی کند.
- تفسیر SVM میتواند دشوار باشد، زیرا مدل حاصل توضیح واضحی از فرآیند تصمیم‌گیری ارائه نمی‌دهد.
درک این مزایا و معایب برای انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین مناسب برای یک کار مشخص مهم است.
SVM در مقابل سایر الگوریتم‌ها
مقایسه SVM با رگرسیون لجستیک
SVM و رگرسیون لجستیک هر دو الگوریتم‌های محبوبی برای کارهای طبقهبندی هستند، اما از جهات کلیدی متفاوت هستند:
- SVM میتواند دادههای غیرخطی قابل تفکیک را با استفاده از توابع هسته مدیریت کند، در حالی که رگرسیون لجستیک یک رابطه خطی بین ویژگی‌های ورودی و متغیر خروجی را فرض میکند.
- SVM نسبت به رگرسیون لجستیک حساسیت کمتری نسبت به موارد دورافتاده دارد، زیرا سعی میکند به‌جای حداقل کردن خطای طبقهبندی، حاشیه بین دو کلاس را به حداکثر برساند.
- SVM میتواند دادههای با ابعاد بالا را کارآمدتر از رگرسیون لجستیک مدیریت کند، به‌خصوص زمانی که تعداد ویژگی‌ها بسیار بیشتر از تعداد نمونه‌ها باشد.
مقایسه SVM با درخت‌های تصمیم
درخت‌های تصمیم و SVM هر دو الگوریتم‌های محبوبی برای کارهای طبقهبندی هستند، اما در برخی موارد کلیدی با هم تفاوت دارند:
- درخت‌های تصمیم بیشتر از SVM قابل تفسیر هستند، زیرا فرآیند تصمیم‌گیری واضحی را ارائه می‌دهند که قابل تجسم و درک است.
- SVM میتواند دادههای غیرخطی قابل تفکیک را با استفاده از توابع هسته مدیریت کند، در حالی که درخت‌های تصمیم فقط می‌توانند دادههای قابل جداسازی خطی را مدیریت کنند.
- SVM نسبت به درختان تصمیم کمتر مستعد بیش از حد برازش است، زیرا سعی میکند به‌جای ایجاد یک مرز تصمیم‌گیری پیچیده که کاملاً متناسب با دادههای آموزشی باشد، حاشیه بین دو کلاس را به حداکثر برساند.
مقایسه SVM با شبکه‌های عصبی
شبکه‌های عصبی و SVM هر دو الگوریتم‌های محبوبی برای کارهای طبقهبندی هستند، اما در برخی موارد کلیدی با هم تفاوت دارند:
- شبکه های عصبیشبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) چیست؟
این مقاله عالی به معرفی شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) پرداخته، همچنین الگوریتم شبکه عصبی، انواع و کاربرد و تاریخچه شبکه های عصبی بررسی شده می‌توانند دادههای غیرخطی قابل تفکیک را با استفاده از لایه‌های پنهان و توابع فعال‌سازی غیرخطی مدیریت کنند، در حالی که SVM از توابع هسته برای تبدیل ویژگی‌های ورودی به فضایی با ابعاد بالاتر که در آن جداسازی خطی امکان‌پذیر است، استفاده میکند. - شبکه‌های عصبی می‌توانند طیف وسیع‌تری از وظایف مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی را انجام دهند، در حالی که SVM عمدتاً برای کارهای طبقهبندی استفاده میشود.
- SVM نسبت به شبکه‌های عصبی، به‌ویژه برای مجموعه دادههای کوچک، کمتر مستعد بیش از حد برازش است، زیرا سعی میکند به‌جای برازش کامل دادههای آموزشی، حاشیه بین دو کلاس را به حداکثر برساند.
درک این تفاوت ها برای انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین مناسب برای یک کار مشخص و برای درک نقاط قوت و ضعف هر الگوریتم مهم است.
پیاده سازی SVM در پایتون و متلب
پیاده سازی SVM در پایتون
# کتابخانه های مورد نیاز را وارد کنید
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# داده های نمونه تولید کنید
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, n_informative=2, n_classes=2, random_state=42)
# داده ها را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# یک شی طبقه بندی کننده SVM ایجاد کنید
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# طبقه بندی کننده SVM را روی داده های آموزشی آموزش دهید
clf.fit(X_train, y_train)
# کلاس های داده های آزمون را پیش بینی کنید
y_pred = clf.predict(X_test)
# دقت طبقه بندی کننده را محاسبه کنید
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# دقت طبقه بندی کننده را چاپ کنید
print("Accuracy:", accuracy)
پیاده سازی SVM در متلب
% مجموعه داده را بارگیری کنید
load fisheriris
% داده ها را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید
cv = cvpartition(species, 'Holdout', 0.3);
X_train = meas(cv.training,:);
y_train = species(cv.training,:);
X_test = meas(cv.test,:);
y_test = species(cv.test,:);
% یک شی طبقه بندی کننده SVM ایجاد کنید
svm = fitcsvm(X_train, y_train, 'KernelFunction', 'linear');
% طبقه بندی کننده SVM را روی داده های آموزشی آموزش دهید
svm = fitPosterior(svm);
% کلاس های داده های آزمون را پیش بینی کنید
y_pred = predict(svm, X_test);
% دقت طبقه بندی کننده را محاسبه کنید
accuracy = sum(y_test==y_pred)/length(y_test);
% دقت طبقه بندی کننده را چاپ کنید
disp(['Accuracy:', num2str(accuracy)]);
جمع‌بندی
در این مقاله به مبانی SVM، الگوریتم آن و کاربردهای مختلف در زمینه یادگیری ماشین پرداخته‌ایم؛ ما همچنین مزایا و معایب SVM را مورد بحث قرار دادیم و آن را با سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین مقایسه کردیم. علاوه بر این، ما یک نمای کلی از پیاده‌سازی SVM در پایتون و متلب ارائه کردیم. SVM یک الگوریتم قدرتمند است که میتواند برای کارهای طبقهبندی و رگرسیون استفاده شود. در مدیریت دادههای با ابعاد بالا و حجم نمونه کوچک موثر است. با این حال، به انتخاب دقیق عملکرد هسته و تنظیم ابرپارامترها نیاز دارد. علی‌رغم محدودیت‌هایش، SVM به‌دلیل توانایی آن در مدیریت مجموعه دادههای پیچیده و دستیابی به دقت بالا، به یک الگوریتم یادگیری ماشین محبوب تبدیل شده است. این یک ابزار ارزشمند در زمینه یادگیری ماشین و علم داده است.
SVM چیست و چگونه کار میکند؟
ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) یک الگوریتم یادگیری ماشین است که برای کارهای طبقهبندی و رگرسیون استفاده میشود. با یافتن یک ابرصفحه که حاشیه بین دو دسته از نقاط داده را به حداکثر میرساند، کار میکند. ابرصفحهای که حاشیه را به حداکثر میرساند، ابرصفحه جداکننده بهینه نامیده می شود. SVM با به حداقل رساندن خطای طبقهبندی و به حداکثر رساندن حاشیه، این ابرصفحه را پیدا میکند.
مزایای استفاده از SVM چیست؟
SVM چندین مزیت دارد، مانند توانایی آن در مدیریت دادههای با ابعاد بالا، اثربخشی آن در اندازه نمونههای کوچک، و توانایی آن در مدیریت دادههای خطی و غیر خطی. SVM همچنین دارای یک پایه نظری قوی است که به توضیح رفتار و عملکرد آن کمک میکند.
معایب استفاده از SVM چیست؟
SVM همچنین دارای معایبی است، مانند حساسیت آن به انتخاب هسته و پیچیدگی محاسباتی فرآیند بهینهسازی؛ SVM همچنین میتواند به انتخاب ابرپارامترها مانند پارامتر منظمسازی و پارامتر هسته حساس باشد.
چگونه تابع هسته مناسب را در SVM انتخاب میکنید؟
انتخاب تابع هسته مناسب در SVM به ماهیت دادهها و مشکل حل شده بستگی دارد. برخی از توابع هسته معمولاً مورد استفاده شامل خطی، چندجملهای، تابع پایه شعاعی (RBF) و سیگموئید هستند. هسته خطی برای دادههای قابل جداسازی خطی استفاده میشود، در حالی که هستههای چندجملهای و RBF برای دادههای غیرخطی استفاده میشوند.
برخی از کاربردهای محبوب SVM کدامند؟
SVM با موفقیت در زمینههای مختلف از جمله طبقهبندی تصاویر، طبقهبندی متن، تشخیص دستخط، بیوانفورماتیک و تشخیص گفتار استفاده شده است. SVM همچنین معمولاً در امور مالی برای امتیازدهی اعتبار، کشف تقلب و پیشبینی قیمت سهام استفاده میشود.
