مطالب

آخرین اخبار ما را مطالعه کنید
24 دی

الگوریتمهای هوش مصنوعی

علی اکبر فیروز مکان الگوریتمهای هوش مصنوعی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی (Artificial Intelligence Algorithms) مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌هایی هستند که برای حل مسائل و انجام وظایف مختلف در حوزه‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و غیره به کار می‌روند. در ادامه به دسته‌بندی‌های مختلف این الگوریتم‌ها و نمونه‌هایی از آنها می‌پردازیم:

۱. الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)

این الگوریتم‌ها به کامپیوترها کمک می‌کنند تا از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند.

الف) یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning):

مدل با داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند.

  • رگرسیون خطی (Linear Regression): پیش‌بینی مقادیر پیوسته.
  • رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): دسته‌بندی داده‌ها.
  • درخت تصمیم‌گیری (Decision Trees): دسته‌بندی و پیش‌بینی.
  • ماشین بردار پشتیبان (SVM): جدا کردن داده‌ها با یک مرز خطی یا غیرخطی.
  • شبکه‌های عصبی (Neural Networks): یادگیری الگوهای پیچیده.

ب) یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning):

مدل با داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بیند.

  • خوشه‌بندی K-Means: گروه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مشابه.
  • تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): کاهش ابعاد داده‌ها.
  • الگوریتم‌های انجمنی (Association Rule Learning): یافتن الگوهای ارتباطی در داده‌ها.

ج) یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

مدل با آزمون و خطا در محیط، استراتژی بهینه را یاد می‌گیرد.

  • Q-Learning: یادگیری سیاست بهینه برای یک عامل.
  • Deep Q-Networks (DQN): ترکیب یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی.

۲. الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی

این الگوریتم‌ها برای یافتن بهترین راه‌حل یا نزدیک‌ترین راه‌حل ممکن طراحی شده‌اند.

  • جستجوی A*: یافتن کوتاه‌ترین مسیر.
  • الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm): شبیه‌سازی تکامل طبیعی.
  • الگوریتم شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing): بهینه‌سازی تدریجی.
  • الگوریتم‌های تپه‌نوردی (Hill Climbing): جستجوی راه‌حل بهینه.
  • الگوریتم کلونی مورچه‌ها (Ant Colony Optimization): شبیه‌سازی رفتار مورچه‌ها در جستجوی مسیر.

۳. الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)

این دسته شامل روش‌هایی است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کنند.

  • شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks - CNNs): تحلیل تصاویر و ویدئوها.
  • شبکه‌های بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs): پردازش داده‌های ترتیبی.
  • شبکه‌های مولد متخاصم (GANs): تولید داده‌های جدید (تصاویر، صداها و غیره).
  • ترانسفورمرها (Transformers): پردازش زبان طبیعی (مانند GPT و BERT).

۴. الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)

  • مدل‌های مبتنی بر بردار کلمات (Word2Vec, GloVe): نمایش کلمات به صورت بردار.
  • ترانسفورمرها (Transformers): مثل BERT و GPT برای ترجمه، خلاصه‌سازی و تولید متن.
  • تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): استخراج احساسات از متن.

۵. الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

  • تشخیص اشیاء (Object Detection): شناسایی اشیاء در تصاویر (YOLO، SSD).
  • تشخیص چهره: یافتن و شناسایی چهره‌ها در تصاویر.
  • تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation): جدا کردن اجزای مختلف تصویر.

۶. الگوریتم‌های سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

  • فیلترسازی مشارکتی (Collaborative Filtering): پیشنهاد بر اساس کاربران مشابه.
  • فیلترسازی مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering): پیشنهاد بر اساس شباهت آیتم‌ها.

۷. الگوریتم‌های مبتنی بر احتمالات و آمار

  • فیلتر کالمن (Kalman Filter): تخمین حالت سیستم‌ها.
  • مدل مخفی مارکوف (HMM): مدل‌سازی داده‌های ترتیبی.
  • مدل‌های بیزین (Bayesian Models): تخمین بر اساس احتمالات.