روش های کرنل یک کلاس قدرتمند از الگوریتم ها هستند که در یادگیری ماشین برای تحلیل الگو استفاده می شوند. آن ها به طور ویژه در حل مسائل غیرخطی با استفاده از طبقه بندی کننده های خطی موثر هستند. معروف ترین و پرکاربردترین الگوریتم در این کلاس، ماشین بردار پشتیبان است.
هدف اصلی تجزیه و تحلیل الگو، کشف و درک انواع مختلف روابط در مجموعه داده ها است. این روابط می توانند اشکال مختلفی داشته باشند، مانند خوشه ها، همبستگی ها و طبقه بندی ها. با استفاده از روش های کرنل، می توانیم این روابط را حتی در مجموعه داده های پیچیده و غیرخطی به طور موثر شناسایی و مطالعه کنیم.
همان طور که گفته شد، یکی از مزایای کلیدی روش های کرنل، به ویژه در ماشین بردار پشتیبان، توانایی آن ها در رسیدگی به مسائل غیرخطی با استفاده از طبقه بندی کننده های خطی است. طبقه بندی کننده های خطی سنتی تنها می توانند نقاط داده را با استفاده از مرزهای تصمیم خطی جدا کنند، که ممکن است برای مجموعه های داده با روابط غیرخطی کافی نباشد. روش های کرنل با نگاشت ضمنی داده ها در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر، جایی که جداسازی خطی ممکن می شود، بر این محدودیت غلبه می کنند. این با استفاده از یک تابع کرنل که شباهت بین جفت نقاط داده را اندازه گیری می کند به دست می آید.
در الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی، داده های خام باید قبل از استفاده برای تجزیه و تحلیل به شکل بردارهای ویژگی نمایش داده شوند. این فرآیند می تواند پیچیده و زمان بر باشد. با این حال، روش های کرنل رویکرد متفاوتی را ارائه می دهند و به جای تبدیل صریح داده ها، به یک تابع کرنل مشخص شده نیاز دارند.
تابع کرنل میزان شباهت بین جفت نقاط داده را با استفاده از ضرب داخلی محاسبه می کند. این مقدار، رابطه بین نقاط داده در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر را نشان می دهد. مزیت کلیدی روش های کرنل این است که به ما اجازه می دهند بدون محاسبه صریح مختصات نقاط داده در فضای ویژگی بالاتر، میزان شباهت دو نقطه را اندازه گیری کنیم.
با وجود این مزایا، روش های کرنل می توانند برای مجموعه داده های بزرگ، از نظر محاسباتی کند باشند. با این حال، تکنیک های پردازش موازی می توانند با توزیع محاسبات در چندین پردازنده یا ماشین به کاهش این مشکل کمک کنند.
الگوریتم هایی که می توانند از تکنیک کرنل استفاده کنند معمولا در روابط آن ها داشتن ضرب داخلی بین داده های ورودی برای محاسبات کافی است. به عنوان نمونه الگوریتم پرسپترون ( perceptron ) ٬ ماشین بردار پشتیبان ( svm ) و تحلیل مولفه های اصلی ( PCA ) می توانند از تکنیک کرنل برای انجام الگوریتم در بعد فضای کرنل استفاده کنند. [ ۱] [ ۲] [ ۳] [ ۴]
این نوشته برگرفته از سایت ویکی پدیا می باشد، اگر نادرست یا توهین آمیز است، لطفا گزارش دهید: گزارش تخلفهدف اصلی تجزیه و تحلیل الگو، کشف و درک انواع مختلف روابط در مجموعه داده ها است. این روابط می توانند اشکال مختلفی داشته باشند، مانند خوشه ها، همبستگی ها و طبقه بندی ها. با استفاده از روش های کرنل، می توانیم این روابط را حتی در مجموعه داده های پیچیده و غیرخطی به طور موثر شناسایی و مطالعه کنیم.
همان طور که گفته شد، یکی از مزایای کلیدی روش های کرنل، به ویژه در ماشین بردار پشتیبان، توانایی آن ها در رسیدگی به مسائل غیرخطی با استفاده از طبقه بندی کننده های خطی است. طبقه بندی کننده های خطی سنتی تنها می توانند نقاط داده را با استفاده از مرزهای تصمیم خطی جدا کنند، که ممکن است برای مجموعه های داده با روابط غیرخطی کافی نباشد. روش های کرنل با نگاشت ضمنی داده ها در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر، جایی که جداسازی خطی ممکن می شود، بر این محدودیت غلبه می کنند. این با استفاده از یک تابع کرنل که شباهت بین جفت نقاط داده را اندازه گیری می کند به دست می آید.
در الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی، داده های خام باید قبل از استفاده برای تجزیه و تحلیل به شکل بردارهای ویژگی نمایش داده شوند. این فرآیند می تواند پیچیده و زمان بر باشد. با این حال، روش های کرنل رویکرد متفاوتی را ارائه می دهند و به جای تبدیل صریح داده ها، به یک تابع کرنل مشخص شده نیاز دارند.
تابع کرنل میزان شباهت بین جفت نقاط داده را با استفاده از ضرب داخلی محاسبه می کند. این مقدار، رابطه بین نقاط داده در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر را نشان می دهد. مزیت کلیدی روش های کرنل این است که به ما اجازه می دهند بدون محاسبه صریح مختصات نقاط داده در فضای ویژگی بالاتر، میزان شباهت دو نقطه را اندازه گیری کنیم.
با وجود این مزایا، روش های کرنل می توانند برای مجموعه داده های بزرگ، از نظر محاسباتی کند باشند. با این حال، تکنیک های پردازش موازی می توانند با توزیع محاسبات در چندین پردازنده یا ماشین به کاهش این مشکل کمک کنند.
الگوریتم هایی که می توانند از تکنیک کرنل استفاده کنند معمولا در روابط آن ها داشتن ضرب داخلی بین داده های ورودی برای محاسبات کافی است. به عنوان نمونه الگوریتم پرسپترون ( perceptron ) ٬ ماشین بردار پشتیبان ( svm ) و تحلیل مولفه های اصلی ( PCA ) می توانند از تکنیک کرنل برای انجام الگوریتم در بعد فضای کرنل استفاده کنند. [ ۱] [ ۲] [ ۳] [ ۴]
wiki: روش کرنل