برای حل مسائل مختلف در هوش مصنوعی و بخصوص یادگیری ماشین ما نیاز به الگوریتم‌ها خواهیم داشت. بدون استفاده از الگوریتم‌ها و داشتن دستورالعمل مشخصی برای حل یک مسئله در هوش مصنوعی در بسیاری از موارد از حل آن عاجز خواهیم بود. الگوریتم‌ها به مانند مسیری هستند که می‌توانند ما را به پاسخ و راه حل مسئله برسانند. در هوش مصنوعی از الگوریتم‌های مختلفی برای حل مسائل استفاده می‌شود. الگوریتم‌هایی مثل K-means، الگوریتم‌های کلاسترینگ و بسیاری دیگر از انواع الگوریتم‌ها که هر کدام در زمین‌ها و حوزه‌های مرتبط به خود می‌توانند در حل مسائل به متخصصین حوزه هوش مصنوعی کمک کنند. یکی از این الگوریتم‌ها، الگوریتم KNN یا K-Nearest Neighbors است. الگوریتم KNN یکی دیگر از الگوریتم‌های مهم و پر کاربرد در یادگیری ماشین می‌باشد که در این مقاله موضوع بحث ماست. این الگوریتم مربوط به دسته بندی و رگرسیون است و در مواردی که وابستگی بین ورودی‌ها مهم باشد می‌تواند مورد استفاده قرار بگیرد. در ادامه این مقاله قصد داریم بیشتر در مورد این الگوریتم بحث کنیم و سعی کنیم بیشتر با ویژگی‌ها و کاربردهای این الگوریتم در یادگیری ماشین آشنا شویم و بررسی کنیم که الگوریتم KNN چگونه می‌تواند مسائل مرتبط با حوزه یادگیری ماشین را حل کند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

الگوریتم KNN چیست و چگونه کار می‌کند؟

در روش یادگیری با ناظر در یادگیری ماشین، داده‌های ورودی که برای آموزش مدل در نظر گرفته شده‌اند برچسب دار می‌باشند. منظور از برچسب دار بودن این است که وضعیت داده ورودی مشخص است. مدل برای دسته بندی این داده‌های ورودی نیاز به یک الگوریتمدارد تا بتواند داده‌های با ویژگی‌ها و خصوصیات مشترک را کنار یکدیگر قرار دهد. در یادگیری با ناظر الگوریتم‌های بسیاری برای دسته بندی داده‌ها وجود دارد که یکی از آنها الگوریتم KNN یا K-Nearest Neighbors می‌باشد. این الگوریتم برای دسته بندی داده ورودی جدید از داده‌های همسایه استفاده می‌کند. در الگوریتم KNN با مقدار دهی ثابتی به اسم K تعداد همسایه‌های ورودی جدید مشخص می‌شود و به نسبت آن تصمیم گرفته می‌شود که ورودی جدید متعلق به کدام دسته یا کلاس است. به بیان ساده‌تر با اضافه شدن ورودی جدید در کنار ورودی‌های قبلی میزان نزدیکی ورودی جدید با دیگر داده‌ها سنجیده می‌شود و از روی همین مؤلفه عدد K مشخص می‌شود و ورودی جدید به هر کدام از دسته‌ها نزدیک باشد به عنوان عضوی از آن کلاس در نظر گرفته می‌شود. مشخص کردن مقدار بهینه k در این الگوریتم یکی از مهم‌ترین بخش‌های کار این الگوریتم می‌باشد. 

ویژگی‌های الگوریتم KNN:

پس از آشنایی با الگوریتم KNN در کنار دیگر الگوریتم های هوش مصنوعی مثل الگوریتم خوشه بندی K-means، نوبت به آن میرسد تا ویژگی های این الگوریتم یادگیری با ناظر را بررسی کنیم و ببینیم که چه چیزی باعث محبوبیت و مقبولیت این الگوریتم شده است. در زیر به برخی از این ویژگی‌های اشاره کرده و در مورد هر کدام مختصر توضیحاتی ارائه می‌کنیم:

سادگی و آسانی پیاده‌سازی: 

الگوریتم KNN یکی از الگوریتم‌هایی است که با سادگی و آسانی در فهم و پیاده‌سازی شهرت دارد که برای پیاده سازی نیازی به فرضیات پیچیده یا پیش‌فرض‌های خاص ندارد.

عملکرد خوب با داده‌های منظم: 

در مواردی که داده‌های ورودی در فضای ویژگی‌ها به صورت منظم و یا در نزدیکی هم دسته‌بندی شده باشند، الگوریتم KNN عملکرد خوبی داشته و می‌توان از آن استفاده کرد.

انعطاف‌پذیری در انتخاب معیار فاصله: 

متدهای مختلفی برای محاسبه فاصله در این الگوریتم وجود دارد که می‌توان بنا به نیاز یکی از آنها را برای محاسبه فاصله به کار برد. معیارهای فاصله مانند فاصله اقلیدسی، فاصله منهتن، فاصله همینگ و غیره در الگوریتم KNN می‌تواند برای محاسبه فاصله به کار گرفته شود.

مناسب برای داده‌های با ویژگی‌های بزرگ: 

این الگوریتم برای کار با داده‌هایی که دارای ویژگی‌های زیادی هستند مناسب است.

حساسیت کمتر به داده‌های پرت: 

در برخی موارد در دسته بندی داده‌های ورودی نیاز است که داده‌های پرت در نظر گرفته نشود و از آنها چشم پوشی شود. به عبارت دیگر نیاز به یک الگوریتم داریم که حساسیت زیادی به داده‌های پرت و غیر ضروری نداشته باشد. الگوریتم KNN الگوریتمی است که می‌توان در این زمینه عملکرد خوبی داشته باشد. در الگوریتم KNN به دلیل اینکه تصمیم گیری بر اساس نزدیک‌ترین همسایه انجام می‌شود، حساسیت روی داده‌های پرت بسیار کم است. 

عدم نیاز به آموزش مجزا: 

در الگوریتم KNN، مدل به طور مستقیم بر روی داده‌های آموزشی کار می‌کند که همین موضوع نیاز به آموزش مجزای برای الگوریتم KNN را از بین می‌برد.

کاربردهای الگوریتم KNN:

الگوریتم KNN به دلیل سادگی و عملکرد خوبی که در دسته بندی داده‌های آموزشی یادگیری با ناظر دارد در حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد و دامنه وسیعی از کاربردها را پوش می‌دهد در زیر به برخی از این کاربردها اشاره کرده و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه می‌کنیم:

دسته‌بندی داده‌ها: 

مهم‌ترین و اصلی‌ترین کاربرد الگوریتم KNN دسته بندی داده‌های ورودی است. مثلاً در تشخیص بیماری‌ها بر اساس علائم بالینی، تصویربرداری پزشکی، تشخیص اشیا در تصاویر و غیره مواردی است که نیاز به دسته بندی داده‌های ورودی دارد و این یعنی اینکه می‌تواند در این موارد از الگویتم KNN استفاده کرد. 

تشخیص الگو و تصویر: 

 قابلیت دسته بندی داده‌ها به الگوریتم KNN این امکان را می‌دهد تا در تشخیص الگوهای خاص موجود در تصاویر و در زمینه‌های مختلفی مثل تشخیص چهره و تصویر برداری پزشکی به خوبی عمل کند.  

توصیه‌گرها : KNN

الگوریتم KNN می‌تواند در سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس داده‌های دریافتی مربوط به کاربر، سلیقه او در زمینه‌های مختلف را بررسی کرده و محتوای مطابق با سلیقه کاربر را به او پیشنهاد دهد.

نتیجه گیری:
الگوریتم‌ها نه فقط در علم هوش مصنوعی و زیرشاخه‌ها آن که در بسیاری دیگر از علوم برای حل مسائل مختلف به کار گرفته می‌شود ولی به جرات می‌توان گفت که نمود آن در علم هوش مصنوعی و بخصوص یادگیری ماشین بسیار پر رنگ است. در روش‌های مختلف یادگیری ماشین چه در روش یادگیری با ناظر، چه در یادگیری بدون ناظر و چه در یادگیری تقویتی از الگوریتم‌های مختص به خود آن روش، برای حل مسائل استفاده می‌شود. الگوریتم KNN جز الگوریتم‌هایی است که در یادگیری ماشینی به شدت مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به علت سادگی و سرعت بالا در عملیات و توانایی در پردازش موازی داده‌های بزرگ مورد توجه بسیاری از متخصصین این حوزه قرار گرفته است. همچنین این الگوریتم در مسائلی که داده‌ها در فضای ویژگی‌ها به صورت منظم توزیع شده‌اند، عملکرد خوبی دارد. دلایل زیادی برای محبوبیت این الگوریتم در بین افراد فعال در حوزه یادگیری ماشین وجود دارد که اینها فقط گوشه‌ای از آنها بود.