ژیر
منو موبایل

ژیر

استفاده از بهینه سازی ریاضی برای بهبود کاربرد یادگیری ماشین

برای چندین دهه، بهینه سازی ریاضی به طور گسترده توسط شرکت ها در هر اندازه و مقیاس برای رسیدگی به مشکلات پیچیده تجاری  استفاده می شود. راز قدرت ماندگاری بهینه‌سازی ریاضی این است که به طور مداوم نشان داده است که قادر به ایجاد راه‌حل‌های بهینه برای مسائل تجاری در مقیاس بزرگ و واقعی است  و در نتیجه ارزش تجاری قابل توجهی ایجاد کرده است.

با این حال، با کمال تعجب، بسیاری از دانشمندان داده درکی از اینکه بهینه سازی ریاضی چیست و چه کاری می تواند انجام دهد، ندارند. ولی چرا؟

پاسخ ساده این است: آنها احتمالاً با آن برخورد نکرده‌اند. بسیاری از دانشمندان داده، علوم کامپیوتر یا آمار را در سطح دانشگاه مطالعه می کنند  و ابزار تجزیه و تحلیل پیشرفته انتخابی آنها یادگیری ماشین است. احتمالاً با ابزارها و تکنیک‌های بهینه‌سازی ریاضی آشنایی ندارند، مگر اینکه واقعاً برخی از دوره‌های برنامه‌نویسی ریاضی را گذرانده باشند 

یادگیری ماشین و بهینه سازی ریاضی: یک دوتایی پویا

در گذشته، بهینه‌سازی ریاضی و یادگیری ماشین در کارخانجات و کارگاههای تولیدی  وجود داشت  و این ابزارهای تکنولوژیکی (و همچنین متخصصان آنها) با هم کار نمی‌کردند.

اما این وضعیت در حال شکسته شدن هستند و پارادایم در حال تغییر است: تعداد فزاینده‌ای از شرکت‌ها شروع به استفاده از بهینه‌سازی ریاضی در ترکیب با یادگیری ماشین کرده‌اند و می‌بینند که چگونه این دو فناوری می‌توانند یکدیگر را تکمیل و تقویت کنند.

اساساً، این رابطه می تواند به سه طریق عمل کند:

  1. پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین می‌توانند به عنوان ورودی برای راه‌حل‌های بهینه‌سازی ریاضی عمل کنند.
  2. راه حل های بهینه سازی ریاضی می توانند به عنوان ورودی برای پیش بینی های یادگیری ماشین عمل کنند.
  3. بهینه‌سازی ریاضی می‌تواند راه‌حل‌های بهینه برای طبقه‌بندی، پیش‌بینی و سایر مسائلی که معمولاً با استفاده از یادگیری ماشین حل می‌شوند، ایجاد کند.

این رویکرد سوم به ویژه برای دانشمندان داده جذاب است زیرا به آنها اجازه می دهد تا واقعاً از قدرت حل مسئله بهینه سازی ریاضی برای بهبود برنامه های یادگیری ماشین فعلی خود استفاده کنند.

 ممکن است تعجب کنید، چرا دانشمندان داده می خواهند از بهینه سازی ریاضی برای رسیدگی به مشکلات خود استفاده کنند؟ بهینه سازی ریاضی چه چیزی می تواند ارائه دهد که یادگیری ماشینی نمی تواند ارائه دهد؟

در این مقاله، سه مزیت کلیدی را که دانشمندان داده می توانند با استفاده از بهینه سازی ریاضی در برنامه های خود متوجه شوند، بحث خواهم کرد.

مزیت شماره ۱: می توانید مفهوم را به مدل خود اضافه کنید

یکی از کاستی‌های راه‌حل‌های یادگیری ماشین این است که، اگرچه می‌توانند داده‌های خام را بگیرند و خروجی پیچیده‌ای تولید کنند، اما معمولاً معنا ومفهوم مسئله را در نظر نمی‌گیرند. این بدان معناست که در بسیاری از موارد، برنامه‌های یادگیری ماشینی باید چیزهایی را بیاموزند که ما قبلاً می‌دانیم. به عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی: یک برنامه یادگیری ماشینی باید ساختارها و معانی اساسی زبانی بسیاری را پردازش و درک کند (که ما قبلاً می دانیم)  و مدتی طول می کشد تا برنامه یادگیری ماشین  همه چیز را درک کند.

با بهینه‌سازی ریاضی، می‌توانید معناشناسی را در قالب قیود (در اصل قوانین و محدودیت‌ها) که در یک مدل رسمی کدگذاری شده‌اند، به مسائل اضافه کنید. این مفهومشناسی ساختاری را ارائه می‌کند که به شما کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنید که تخصص موضوع شما در مدل تعبیه شده است و راه‌حل‌هایی که ایجاد می‌کنید بی‌پیوند نیستند.

درست است که با یادگیری ماشینی، می‌توانید مفهوم را نیز به برنامه اضافه کنید، اما این یک فرآیند ساده نیست و باید به‌صورت موقتی انجام شود  زیرا این مفهوم بخشی از یک روش مشخص نیست. بهینه‌سازی ریاضی به شما این قابلیت را می‌دهد که به طور خودکار مفهوم (و در نتیجه تخصص موضوعی خود) را در برنامه‌های خود وارد کنید – و این برای دانشمندان داده بسیار ارزشمند است.

مزیت شماره ۲: می توانید تفسیرپذیری پیش بینی را بهبود بخشید

اکثر دانشمندان داده از یادگیری ماشینی به عنوان یک جعبه سیاه استفاده می کنند: آنها تصور کمی از آنچه در داخل برنامه هایشان اتفاق می افتد دارند و احتمالاً نمی توانند توضیح دهند که چرا این برنامه ها پیش بینی های خاصی را ایجاد می کنند. دانشمندان داده می‌توانند تجزیه و تحلیل ویژگی‌ها را انجام دهند و بفهمند کدام ویژگی‌ها مهم‌ترین عوامل هستند – اما آنها درک درستی از علت واقعی پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین ندارند.

در مقابل، خروجی برنامه های بهینه سازی ریاضی قابل تفسیر است. برنامه‌های بهینه‌سازی ریاضی بر روی مدل‌هایی ساخته شده‌اند که دارای وزن‌هایی هستند که با متغیرها و محدودیت‌های خاصی مرتبط هستند. این امکان تجزیه و تحلیل مدل را فراهم می کند و مشخص می کند که کدام متغیرها و محدودیت ها باعث ایجاد یک راه حل خاص می شوند.

به این ترتیب می توان از بهینه سازی ریاضی برای بهبود تفسیرپذیری پیش بینی ها استفاده کرد. داشتن راه‌حل‌های قابل تفسیر که قابل درک و اعتماد باشد – توسط دانشمندان داده و متخصصان موضوع – حیاتی است، به‌ویژه زمانی که صحبت از مشکلات طبقه‌بندی «زندگی یا مرگ» مانند پیش‌بینی مشکلات سلامتی مانند بیماری قلبی یا دیابت باشد.

با استفاده از بهینه‌سازی ریاضی برای پرداختن به مشکلات طبقه‌بندی و پیش‌بینی، دانشمندان داده می‌توانند درکی علی از آنچه در سیستم اتفاق می‌افتد به دست آورند و در خروجی آن اطمینان بیشتری کسب کنند.

مزیت شماره ۳: شما می توانید خطای پیش بینی های مبتنی بر یادگیری ماشینی را محدود کنید

درجه ای از عدم قطعیت وجود دارد که در هر پیش بینی مبتنی بر یادگیری ماشینی وجود دارد. به هر حال، این بهترین حدس در مورد شرایط آینده بر اساس داده های تاریخی است. دانشمندان داده تلاش می کنند تا خطاهای مرتبط با این پیش بینی ها را به حداقل برسانند  تا مطمئن شوند که می توانند بهترین تصمیمات تجاری ممکن را بر اساس این پیش بینی ها بگیرند.

مشکل این است که دانشمندان داده اغلب نمی‌دانند این پیش‌بینی‌ها چقدر با حداقل خطای کل فاصله دارند، زیرا مدل‌های پیش‌بینی‌کننده سنتی نمی‌توانند به درستی محدودیت‌ها را مدیریت کنند و معمولاً به اکتشافات متکی هستند. با استفاده از این اکتشافات، دانشمندان داده نمی دانند که چقدر به حداقل خطای کل نزدیک هستند.

با در نظر گرفتن مسئله اصلی و وارد کردن آن به یک حل‌کننده بهینه‌سازی ریاضی، دانشمندان داده می‌توانند دقیقاً تعیین کنند که چقدر به یک راه‌حل بهینه نزدیک هستند. به عنوان مثال، اگر کل خطای حاصل از یک رویکرد اکتشافی ممکن است ۶۰٪ از حداقل خطای کل فاصله داشته باشد، به این معنی است که مدل جای کار دارد و باید بهینه تر شود.

با استفاده از بهینه سازی ریاضی برای تعیین این شکاف ، دانشمندان داده می توانند خطای پیش بینی های خود را محدود کرده و به حداقل برسانند. این به آنها امکان می دهد از صحت پیش بینی هایشان اطمینان حاصل کنند.

کشف احتمالات

امروزه بسیاری از دانشمندان داده از یادگیری ماشینی مانند یک آچار فرانسه استفاده می کنند که برای هر مشکلی استفاده می کنند، اما همانطور که کنفوسیوس گفت: “شما نباید از توپ برای کشتن مگس استفاده کنید.” در واقع، یادگیری ماشین یک ابزار تکنولوژیکی قدرتمند است، اما لزوما بهترین راه حل برای هر مشکل تجاری نیست.

برای رسیدگی به بسیاری از مشکلات پیچیده مختلف در دنیای امروز ما و افزایش کاربردهای یادگیری ماشینی، دانشمندان داده را تشویق می‌کنم تا فناوری‌های جدید تحلیلی پیشرفته را به جعبه ابزار خود اضافه کنند.

اگرچه بهینه‌سازی ریاضی یک فناوری جاافتاده و بالغ با سابقه بیش از ۷۰ سال است، اما برای بسیاری از دانشمندان داده ابزار جدیدی است – و ما معتقدی که ما تازه شروع به کشف تمام راه‌های ممکن برای ادغام و استفاده از بهینه‌سازی ریاضی و یادگیری ماشین با هم کرده‌ایم. 

منبع

مطالب مرتبط
کاربرد هوش مصنوعی در 2024

کاربرد هوش مصنوعی در ۲۰۲۴

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از فناوری‌های پیشرو در دنیای امروز، نقش بسزایی در بهبود و تحول صنایع مختلف …

2 دقیقه مطالعه مشاهده
مدل ChatGPT Edu

ChatGPT Edu هوش مصنوعی جدید OpenAI برای دانشگاه‌ها و مدارس

مدل ChatGPT Edu به GPT-4o دسترسی دارد و در تفسیر متن، کدنویسی، ریاضیات و تحلیل داده‌ها نسبت به مدل‌های قبلی …

< 1 دقیقه مطالعه مشاهده
GPT-5

عملکرد GPT-5 (جی پی تی ۵)می‌تواند شبیه یک «مغز مجازی» باشد

سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، اخیراً اظهار داشته است که مدل GPT-5 (جی پی تی ۵) می‌تواند عملکردی مشابه یک «مغز …

2 دقیقه مطالعه مشاهده

دیدگاهتان را بنویسید