تقریبا تمام الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس مفاهیم جبر خطی و برداری استوار است. از این رو استفاده از GPU در آنها بسیار مرسوم است. اما روش‌هایی که در زیر به آن اشاره می‌کنم روش‌هایی معمول در هوش مصنوعی است که به کار گرفته می‌شوند.

k-نزدیکترین همسایه (k-NN)

• اصل: یک نقطه داده را بر اساس کلاس های نزدیکترین همسایگان آن در فضای برداری طبقه بندی می‌کند.
• ایده کلیدی: معیارهای فاصله (به عنوان مثال، اقلیدسی، منهتن، شباهت کسینوس) برای تعیین "نزدیک" استفاده می‌شود.
• مزایا: ساده، موثر برای مجموعه داده های کوچکتر و غیر پارامتریک.
• محدودیت‌ها: از نظر محاسباتی برای مجموعه داده های بزرگ بسیار پر هزینه است.

 ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)

• اصل: ابر صفحه بهینه را پیدا می کند که طبقات را در فضای برداری با حداکثر حاشیه جدا می کند.
• ترفند هسته: می تواند داده ها را در فضاهای با ابعاد بالاتر برای جداسازی غیر خطی نمایش دهد.
• مزایا: با داده های با ابعاد بالا به خوبی کار می کند و روابط غیر خطی را مدیریت می کند.
• محدودیت ها: حساس به انتخاب هسته و پارامترها.

بیز ساده لوح

• اصل: بر اساس قضیه بیز با فرض استقلال بین ویژگی ها.
• نقش فضای برداری: احتمالات ویژگی را در فضایی ساده شده نشان می دهد.
• مزایا: سریع، کارآمد برای داده های با ابعاد بالا و موثر برای طبقه بندی متن.
• محدودیت‌ها: استقلال بین ویژگی ها را فرض می کند که ممکن است همیشه برقرار نباشد.

رگرسیون لجستیک

• اصل: از یک مرز تصمیم خطی برای پیش بینی احتمالات عضویت در کلاس استفاده می کند.
• نقش فضای برداری: وزن‌هایی را برای هر بردار ویژگی پیدا می‌کند تا احتمال را به حداکثر برساند.
• مزایا: ساده و قابل تفسیر.
• محدودیت‌ها: محدود به مرزهای خطی است مگر اینکه با استفاده از مهندسی ویژگی تبدیل شوند.

پرسپترون

• اصل: یک طبقه بندی خطی که وزن ها را به طور مکرر بر اساس طبقه بندی اشتباه تنظیم می کند.
• نقش فضای برداری: پارامترهای هایپرپلان را به روز می کند تا با جداسازی داده ها هماهنگ شود.
• مزایا: سبک و پایه برای شبکه های عصبی.
• محدودیت‌ها: فقط برای داده های قابل جداسازی خطی کار می کند.

درختان تصمیم (و مجموعه هایی مانند جنگل های تصادفی)

• اصل: پارتیشن بندی بازگشتی فضای برداری بر اساس آستانه ویژگی.
• مزایا: جداسازی خطی و غیر خطی را انجام می دهد.
• محدودیت‌ها: می‌تواند بدون هرس یا تکنیک‌های گروهی بیش از حد مناسب شود.

تحلیل تشخیصی خطی (LDA)

• اصل: داده ها را بر روی یک فضای برداری با ابعاد پایین تر برای به حداکثر رساندن قابلیت تفکیک کلاس ها پروژه می دهد.
• نقش فضای برداری: ترکیب خطی ویژگی ها را برای کاهش ابعاد و طبقه بندی پیدا می کند.
• مزایا: برای کلاس های توزیع شده به خوبی کار می کند.
• محدودیت ها: توزیع گاوسی و کوواریانس برابر را فرض می کند.

k-Means (برای طبقه بندی غیر مستقیم از طریق خوشه بندی)

• اصل: داده ها را در k خوشه گروه بندی می کند، سپس برچسب ها را بر اساس نزدیکترین مرکز خوشه اختصاص می دهد.
• نقش فضای برداری: نقاط داده بر اساس نزدیکی به مراکز خوشه طبقه بندی می شوند.
• مزایا: ساده و موثر برای مشکلات بدون نظارت.
• محدودیت ها: حساس به اولیه سازی و مفروضات خوشه ای.

طبقه بندی بر اساس تشابه کسینوس

• اصل: کسینوس زاویه بین بردارها را برای تعیین شباهت اندازه می‌گیرد.
• کاربردها: اغلب در طبقه بندی متن استفاده می شود (به عنوان مثال، بردارهای TF-IDF).
• مزایا: برای داده های پراکنده با ابعاد بالا موثر است.
• محدودیت ها: به داده های به خوبی نرمال شده نیاز دارد.

شبکه های عصبی (نسخه های کم عمق)

• اصل: از لایه های پرسپترون برای طبقه بندی داده ها در فضای برداری استفاده می کند.
• نقش فضای برداری: تبدیل ها را برای نقشه داده ها به مناطق قابل تفکیک اعمال می کند.
• مزایا: می‌تواند مرزهای پیچیده را تقریبی کند.
• محدودیت ها: از نظر محاسباتی گران است و می‌تواند overfit باشد.

خلاصه

این الگوریتم‌ها اساس یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند، به‌ویژه در سناریوهایی که شامل داده‌های مبتنی بر برداری است. انتخاب الگوریتم به ویژگی های داده، منابع محاسباتی و الزامات برنامه بستگی دارد.

این روش‌ها رو از ChatGPT گرفتم. تمام موارد رو نتونستم به صورت مستقیم خودم تست کنم. هر کدوم رو که تست کنم، به صورت بلاگ اضافه می‌کنم و لینکش رو می‌گذارم برای اطلاعات بیشتر.