هوش مصنوعی (AI) از روش‌های مختلفی برای تحلیل و ارزیابی داده‌ها استفاده می‌کند که هر کدام کاربردهای خاص خود را دارند. در ادامه، هر یک از این روش‌ها را با جزئیات بیشتر و مثال‌های کاربردی توضیح می‌دهیم.

خوشه‌بندی (Clustering)

تعریف:  
خوشه‌بندی یک روش یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) است که داده‌ها را بر اساس شباهت‌های ذاتی به گروه‌های مجزا تقسیم می‌کند. هر خوشه شامل داده‌هایی است که به یکدیگر شبیه‌تر هستند و به داده‌های خوشه‌های دیگر کمتر شباهت دارند.

الگوریتم‌های معروف:  
- K-Means: داده‌ها را به k خوشه تقسیم می‌کند.  
- DBSCAN: خوشه‌ها را بر اساس تراکم نقاط شناسایی می‌کند.  
- Hierarchical Clustering: خوشه‌ها را به صورت سلسله‌مراتبی ایجاد می‌کند.

مثال‌های کاربردی:  
- بازاریابی: گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید.  
- زیست‌شناسی: طبقه‌بندی گونه‌های گیاهی یا جانوری بر اساس ویژگی‌های مشترک.  
- تصویربرداری پزشکی: تشخیص ناهنجاری‌ها در تصاویر MRI.

طبقه‌بندی (Categorization)

تعریف:  
طبقه‌بندی یک روش یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) است که در آن مدل، داده‌ها را بر اساس برچسب‌های از پیش تعیین‌شده در کلاس‌های مختلف دسته‌بندی می‌کند.

الگوریتم‌های معروف:  
- درخت تصمیم (Decision Tree)  
- ماشین بردار پشتیبان (SVM)  
- شبکه‌های عصبی (Neural Networks)  

مثال‌های کاربردی:  
- تشخیص اسپم: طبقه‌بندی ایمیل‌ها به «اسپم» یا «غیراسپم».  
- تشخیص بیماری: پیش‌بینی ابتلا به دیابت بر اساس داده‌های بیمار.  
- پردازش تصویر: تشخیص اشیا در عکس‌ها (مثلاً «سگ» vs «گربه»).

تشخیص شباهت (Checking Similarity)

تعریف:  
این روش میزان شباهت بین دو یا چند داده را اندازه‌گیری می‌کند و در کاربردهایی مانند جستجو، توصیه‌گرها و تشخیص تقلب استفاده می‌شود.

روش‌های محاسبه شباهت:  
- فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance)  
- کسینوس شباهت (Cosine Similarity): برای مقایسه اسناد متنی.  
- Jaccard Index: برای مقایسه مجموعه‌ها.

مثال‌های کاربردی:  
- سیستم‌های توصیه‌گر: پیشنهاد فیلم‌های مشابه در Netflix بر اساس سلیقه کاربر.  
- تشخیص سرقت ادبی: مقایسه شباهت متون.  
- بیومتریک: تشخیص چهره یا اثر انگشت.

جمع‌آوری شواهد (Amassing Evidence)

تعریف:  
در این روش، هوش مصنوعی با جمع‌آوری داده‌ها و شواهد از منابع مختلف، به تأیید یا رد یک فرضیه می‌پردازد. این فرآیند اغلب در سیستم‌های استنتاجی یا تحلیل‌های پیش‌بینانه استفاده می‌شود.

روش‌ها:  
- استنتاج بیزی (Bayesian Inference): ترکیب شواهد جدید با دانش قبلی.  
- شبکه‌های عصبی عمیق: تحلیل داده‌های پیچیده مانند تصاویر پزشکی.  

مثال‌های کاربردی:  
- پزشکی: تشخیص سرطان بر اساس ترکیب نتایج آزمایش‌های مختلف.  
- امنیت سایبری: شناسایی حمله‌های هکری با تحلیل الگوهای ترافیک شبکه.  
- هوش مصنوعی گوگل: رتبه‌بندی صفحات وب بر اساس شواهد مرتبط‌بودن به جستجوی کاربر.

این روش‌ها به هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا از داده‌های خام، اطلاعات معنادار استخراج کند و تصمیم‌های هوشمندانه بگیرد. انتخاب روش مناسب به نوع داده و هدف مسئله بستگی دارد.

*دانشجوی دکتری مهندسی کامپیوتر و مدرس دانشگاه

انتهای پیام/