پرسش‌های متداول 

۱) بهترین الگوریتم‌ های هوش مصنوعی برای شروع کدام‌اند؟
رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و KNN برای شروع عالی‌اند؛ ساده، قابل‌درک و کاربردی.

محتوا

۲) آیا یک الگوریتم برای همه مسائل بهترین است؟
خیر. انتخاب به نوع داده، هدف، تفسیرپذیری و منابع محاسباتی بستگی دارد.

۳) از کجا یادگیری را شروع کنم؟
از مسیرهای پایه در آموزش هوش مصنوعی و سپس مباحث تخصصی در یادگیری ماشین شروع کنید.

مقدمه: چرا الگوریتم‌ های هوش مصنوعی مهم هستند؟

الگوریتم‌ های هوش مصنوعی به ماشین‌ها امکان می‌دهند تا یاد بگیرند و تصمیم بگیرند. این الگوریتم‌ها در دنیای امروز، در بسیاری از صنایع، از جمله سلامت، تجارت، بازاریابی و حمل‌ونقل، نقش حیاتی دارند. در این مقاله، ۹ الگوریتم قدرتمند و پرکاربرد هوش مصنوعی را معرفی خواهیم کرد که هرکدام قدرت و ویژگی‌های منحصر به‌فرد خود را دارند. پس با ما همراه باشید تا هر کدام از این “بازیگران” عرصه هوش مصنوعی را بیشتر بشناسید!

۱) Linear Regression — «من پیش‌بینی‌گرِ خطیِ قابل‌توضیح‌ام»

من کیم؟
من رگرسیون خطی (Linear Regression) هستم؛ یکی از قدیمی‌ترین و قابل‌درک‌ترین الگوریتم های هوش مصنوعی در خانواده‌ی یادگیری بانظارت (Supervised Learning).

چیکارم؟
من رابطه‌ی بین متغیرهای ورودی و خروجی را به‌صورت یک خط یا معادله‌ی ریاضی ساده مدل‌سازی می‌کنم تا بتوان مقادیر آینده را پیش‌بینی کرد.

مثال واقعی:
در بازاریابی، به کسب‌وکارها کمک می‌کنم بفهمند اگر بودجه‌ی تبلیغات خود را دو برابر کنند، احتمالاً چقدر فروش خواهند داشت.

تخصص فنی:
من مجموع مربعات خطا (Residual Sum of Squares – RSS) را به حداقل می‌رسانم تا بهترین خط برازش داده شود.

چرا قوی‌ام؟
چون هر ضریب در معادله‌ام معنای واضحی دارد و تفسیر من ساده است؛ این یعنی من قلب شفاف دنیای آموزش الگوریتم های هوش مصنوعی هستم.

۲) Logistic Regression — «من نگهبان مرزهای تصمیم‌گیری‌ام»

من کیم؟
من رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) هستم؛ الگوریتمی بانظارت که مرز بین دو دسته را تعیین می‌کنم.

چیکارم؟
با استفاده از تابع سیگموئید (Sigmoid Function)، احتمال تعلق داده به کلاس مثبت یا منفی را محاسبه می‌کنم و آن را در محدوده‌ی ۰ تا ۱ نگاشت می‌دهم.

مثال واقعی:
در بانک‌ها برای ارزیابی ریسک اعتباری از من استفاده می‌شود تا تشخیص دهند آیا متقاضی وام احتمالاً بازپرداخت خواهد داشت یا نه.

تخصص فنی:
من از برآورد درست‌نمایی بیشینه (Maximum Likelihood Estimation) و تنظیم‌گرهای L1 و L2 برای جلوگیری از بیش‌برازش استفاده می‌کنم.

چرا قوی‌ام؟
چون توازن کاملی بین سادگی، سرعت و دقت دارم؛ پایه‌ای‌ترین ابزار در میان انواع الگوریتم های هوش مصنوعی برای طبقه‌بندی دودویی هستم.

۳) Decision Trees — «من قاضیِ قابل‌توضیح‌ام»

من کیم؟
من درخت تصمیم (Decision Tree) هستم؛ الگوریتمی که تصمیمات را به زبان قوانین ساده‌ی “اگر… آنگاه…” توضیح می‌دهم.

چیکارم؟
داده‌ها را مرحله‌به‌مرحله بر اساس ویژگی‌هایی چون سن، درآمد، یا رفتار تقسیم می‌کنم تا به یک تصمیم نهایی برسم.

مثال واقعی:
در سیستم‌های تشخیص بیماری، با مجموعه‌ای از سؤالات (علائم، سابقه، آزمایش‌ها) به پزشک کمک می‌کنم تشخیص نهایی بدهد.

تخصص فنی:
من از معیارهای آماری مانند شاخص جینی (Gini Index) یا بهره اطلاعاتی (Information Gain) برای انتخاب بهترین ویژگی تقسیم استفاده می‌کنم.

چرا قوی‌ام؟
چون خروجی من مانند یک فلوچارت قابل‌درک است؛ تصمیماتم شفاف و قابل‌تبیین‌اند، چیزی که بسیاری از AI Algorithms از آن بی‌بهره‌اند.

۲۰ مورد الگوریتم‌های یادگیری ماشین

#نام الگوریتم
۱Linear Regression
۲Logistic Regression
۳Decision Trees
۴Random Forests
۵Support Vector Machines (SVM)
۶Naive Bayes
۷K-Nearest Neighbors (KNN)
۸K-Means Clustering
۹Principal Component Analysis (PCA)
۱۰Gradient Boosting Machines (GBM)
۱۱AdaBoost
۱۲Bagging
۱۳Stochastic Gradient Descent (SGD)
۱۴Mini-Batch K-Means
۱۵Expectation Maximization (EM)
۱۶Hierarchical Clustering
۱۷DBSCAN
۱۸OPTICS
۱۹Spectral Clustering
۲۰Anomaly Detection

۱۴ مورد الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)

#نام الگوریتم
۱Bag of Words (BoW)
۲Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF)
۳Word2Vec
۴GloVe (Global Vectors for Word Representation)
۵BERT
۶GPT
۷LDA (Latent Dirichlet Allocation)
۸Seq2Seq Models
۹Conditional Random Fields (CRF)
۱۰Transformer-XL
۱۱ELMo
۱۲RoBERTa
۱۳T5 (Text-to-Text Transformer)
۱۴XLNet

۱۴ مورد الگوریتم‌های بینایی ماشین

#نام الگوریتم
۱Edge Detection (Sobel, Canny)
۲Hough Transform
۳Optical Flow
۴SIFT
۵HOG
۶Region-Based Convolutional Neural Networks (R-CNNs)
۷YOLO (You Only Look Once)
۸SSD (Single Shot Multibox Detector)
۹Fast R-CNN
۱۰Faster R-CNN
۱۱Mask R-CNN
۱۲RetinaNet
۱۳FCN (Fully Convolutional Network)
۱۴GAN Variants (Pix2Pix, CycleGAN)

۱۳ مورد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (RL)

#نام الگوریتم
۱Q-Learning
۲Deep Q Network (DQN)
۳Policy Gradients
۴Actor-Critic Methods
۵Monte Carlo Tree Search (MCTS)
۶Proximal Policy Optimization (PPO)
۷Soft Actor-Critic (SAC)
۸Trust Region Policy Optimization (TRPO)
۹SARSA (State-Action-Reward-State-Action)
۱۰Double DQN
۱۱Dueling DQN
۱۲Rainbow DQN
۱۳TD-Lambda

۱۵ مورد الگوریتم‌های یادگیری عمیق

#نام الگوریتم
۱Convolutional Neural Networks (CNNs)
۲Recurrent Neural Networks (RNNs)
۳Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
۴Generative Adversarial Networks (GANs)
۵Autoencoders
۶Deep Belief Networks (DBNs)
۷Transformer Networks
۸U-Net
۹ResNet
۱۰VGGNet
۱۱InceptionNet
۱۲DenseNet
۱۳MobileNet
۱۴EfficientNet
۱۵Capsule Networks

۴) Random Forest — «من خردِ جمعیِ جنگلم»

من کیم؟
من جنگل تصادفی (Random Forest) هستم؛ گروهی از صدها درخت تصمیم که با رأی‌گیری به نتیجه‌ای دقیق و پایدار می‌رسند.

چیکارم؟
با ترکیب چندین مدل مستقل (Ensemble Learning) خطای یک مدل منفرد را کاهش می‌دهم.

مثال واقعی:
در صنعت تجارت الکترونیک، من رفتار میلیون‌ها کاربر را تحلیل می‌کنم تا پیش‌بینی کنم چه کسانی احتمالاً خرید خود را نیمه‌کاره رها خواهند کرد. سپس با تحلیل صدها ویژگی مانند مدت زمان حضور در صفحه، نوع محصول و تاریخچه‌ی خرید، راهکارهای نگهداشت مشتری ارائه می‌دهم.

تخصص فنی:
من از تکنیک Bootstrap Sampling و انتخاب تصادفی ویژگی‌ها استفاده می‌کنم تا تنوع در مدل حفظ شود.

چرا قوی‌ام؟
زیرا «بیش‌برازش» برایم بی‌معنی است؛ من ترکیبی از دقت، پایداری و انعطاف‌پذیری‌ام—ویژگی‌هایی که در آموزش الگوریتم های هوش مصنوعی حیاتی‌اند.

۵) Support Vector Machine (SVM) — «من مرزبانِ حاشیه‌های بزرگم»

من کیم؟
من ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine) هستم؛ یک الگوریتم یادگیری بانظارت که عاشق مرزهای دقیق و واضح‌ام.

چیکارم؟
بهترین ابرصفحه (Hyperplane) را برای جداسازی داده‌های مختلف می‌یابم و حاشیه (Margin) بین کلاس‌ها را بیشینه می‌کنم.

مثال واقعی:
در تشخیص چهره، من تصاویر را با توجه به الگوهای پیکسلی‌شان تفکیک می‌کنم تا چهره‌های مختلف را شناسایی کنم.

تخصص فنی:
من از کرنل‌های خطی و غیرخطی (Kernel Trick) استفاده می‌کنم تا داده‌های غیرقابل‌تفکیک را در فضاهای با ابعاد بالاتر جدا کنم.

چرا قوی‌ام؟
چون حتی وقتی داده کم ولی ویژگی زیاد است، دقتی در سطح نانو دارم.

۶) K-Nearest Neighbors (KNN) — «من همسایه‌محور و شهودی‌ام»

من کیم؟
من الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors) هستم؛ یادگیرنده‌ای که به تجربه‌ی گذشته تکیه می‌کند.

چیکارم؟
در پاسخ به یک ورودی جدید، به K مورد مشابه در داده‌های قبلی نگاه می‌کنم و تصمیم می‌گیرم بر اساس رأی اکثریت یا میانگین.

مثال واقعی:
در سیستم‌های پیشنهاد فیلم یا خرید آنلاین، بر اساس شباهت رفتار کاربران، پیشنهاداتی مشابه سلیقه‌ی آن‌ها ارائه می‌دهم.

تخصص فنی:
از معیارهای فاصله‌ای مانند اقلیدسی (Euclidean Distance) یا منهتن (Manhattan Distance) برای یافتن همسایگان نزدیک استفاده می‌کنم.

چرا قوی‌ام؟
چون شهودی و قابل‌درک‌ام؛ نیازی به آموزش ندارم اما در پیش‌بینی، دقیق و منعطفم. یکی از ساده‌ترین اما مؤثرترین انواع الگوریتم های هوش مصنوعی هستم.

۱۶ مورد Optimization Algorithms

#نام الگوریتم
۱Gradient Descent
۲Stochastic Gradient Descent (SGD)
۳Adam (Adaptive Moment Estimation)
۴RMSprop (Root Mean Square Propagation)
۵Genetic Algorithms
۶Simulated Annealing
۷Particle Swarm Optimization (PSO)
۸Ant Colony Optimization (ACO)
۹Bee Algorithm
۱۰Differential Evolution
۱۱Firefly Algorithm
۱۲Cuckoo Search
۱۳Bayesian Optimization
۱۴Conjugate Gradient Descent
۱۵BFGS (Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)
۱۶L-BFGS (Limited-memory BFGS)

۲۰ مورد Ensemble Algorithms

#نام الگوریتم
۱Boosting
۲Bagging
۳AdaBoost
۴Gradient Boosting
۵XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
۶LightGBM
۷CatBoost
۸Random Subspace
۹Stacking
۱۰Voting Classifier
۱۱Blending
۱۲MultiBoosting
۱۳BrownBoost
۱۴LogitBoost
۱۵RUSBoost
۱۶SMOTEBoost
۱۷Gradient Boosting Machines (GBM)
۱۸Balanced Random Forest
۱۹Easy Ensemble Classifier
۲۰Feature Subspace Ensemble

۱۰ مورد Recommendation Systems

#نام الگوریتم
۱Collaborative Filtering
۲Content-Based Filtering
۳Matrix Factorization (SVD, NMF)
۴Association Rule Learning (Apriori, Eclat)
۵Neural Collaborative Filtering
۶Hybrid Recommendation Systems
۷Context-Aware Recommendation Systems
۸Factorization Machines
۹DeepFM (Deep Factorization Machines)
۱۰Wide & Deep Learning

۱۰ مورد Anomaly Detection Algorithms

#نام الگوریتم
۱Isolation Forest
۲One-Class SVM
۳Local Outlier Factor (LOF)
۴Elliptic Envelope
۵DBSCAN
۶K-Means Based Anomaly Detection
۷PCA-Based Anomaly Detection
۸Autoencoder-Based Anomaly Detection
۹GMM (Gaussian Mixture Model)
۱۰Hawkins–Cramer Test

۱۴ مورد Graph Algorithms in AI

#نام الگوریتم
۱PageRank
۲Graph Convolutional Networks (GCN)
۳Node2vec
۴DeepWalk
۵Graph Attention Networks (GAT)
۶GraphSAGE
۷Graph Isomorphism Networks (GIN)
۸Random Walk
۹Community Detection Algorithms
۱۰Graph Embedding Techniques
۱۱Louvain Method for Community Detection
۱۲Label Propagation Algorithm
۱۳Girvan–Newman Algorithm
۱۴Graph Neural Networks (GNN)

۷) K-Means Clustering — «من کاشفِ قبیله‌های پنهانم»

من کیم؟
من الگوریتم خوشه‌بندی K-Means هستم؛ از خانواده‌ی یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning).

چیکارم؟
داده‌ها را به K خوشه‌ی مشابه تقسیم می‌کنم تا الگوهای پنهان را در میان داده‌ها آشکار کنم.

مثال واقعی:
در بازاریابی دیجیتال، مشتریان را بر اساس رفتار خریدشان خوشه‌بندی می‌کنم تا هر گروه کمپین خاص خود را دریافت کند.

تخصص فنی:
با تعیین مراکز اولیه (Centroids) و تکرار تخصیص و میانگین‌گیری تا همگرایی پیش می‌روم.

چرا قوی‌ام؟
من قلب تحلیل‌های اکتشافی داده‌ام؛ پایه‌ای‌ترین ابزار در هوش مصنوعی برای درک ساختار داده‌های ناشناخته.

۸) Naive Bayes — «من احتمالاتیِ سریع و مطمئن‌ام»

من کیم؟
من طبقه‌بند نایو بیز (Naive Bayes Classifier) هستم؛ از خانواده‌ی مدل‌های احتمالی مبتنی بر قضیه‌ی بیز (Bayes’ Theorem).

چیکارم؟
احتمال تعلق داده به هر کلاس را محاسبه می‌کنم، با فرض اینکه ویژگی‌ها مستقل از هم‌اند.

مثال واقعی:
در تشخیص اسپم ایمیل یا تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی، من به سرعت متن‌ها را دسته‌بندی می‌کنم.

تخصص فنی:
از مدل‌های چندجمله‌ای، برنولی یا گوسی استفاده می‌کنم و با هموارسازی لاپلاس (Laplace Smoothing) احتمال صفر را حذف می‌کنم.

چرا قوی‌ام؟
با داده‌های متنی و حجیم بهترین عملکرد را دارم؛ آموزش من در کسری از ثانیه انجام می‌شود.

۹) Artificial Neural Networks (ANN) — «من معمارِ اعماق‌ام»

من کیم؟
من شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network) هستم؛ مغز دیجیتالی دنیای مدرن و اساس یادگیری عمیق (Deep Learning).

چیکارم؟
با لایه‌های متعدد از نورون‌ها (Neurons) ویژگی‌ها را از سطحی‌ترین تا انتزاعی‌ترین سطح استخراج می‌کنم.

مثال واقعی:
در خودروهای خودران، تصاویر دوربین‌ها را تحلیل می‌کنم تا اشیاء را شناسایی کرده و مسیر درست را انتخاب کنند.

تخصص فنی:
از الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)، توابع فعال‌سازی (Activation Functions) مانند ReLU و Sigmoid و بهینه‌ساز Adam استفاده می‌کنم.

چرا قوی‌ام؟
من انقلابی‌ترین مدل میان انواع الگوریتم های هوش مصنوعی هستم؛ در تصویر، صدا، زبان و داده‌های پیچیده می‌درخشم.

نقشه راه: چرا ۹ الگوریتم برتر؟

اگر تازه می‌خواهید «آموزش الگوریتم های هوش مصنوعی» را شروع کنید یا دنبال مرور فشرده AI Algorithms هستید، این ۹ قهرمان منتخب، ستون‌های اصلی پروژه‌های واقعی‌اند. برای مسیر یادگیری گام‌به‌گام، از محتواهای پایه در آموزش هوش مصنوعی و مقاله یادگیری ماشین که حتی در موبوش منتشر شده‌اند، کمک بگیرید .

همچنین این فهرست ۱۰۰تایی از الگوریتم‌ها رو اگه کنجاوی که بدونی چه تعداد الگوریتم در هوش مصنوعی وجود دارد به هیچ وجه از دست نده: LinkedIn: List of 100 AI Algorithms.

پایان‌بندی: چطور بین «انواع الگوریتم های هوش مصنوعی» انتخاب کنیم؟

  • داده و هدف را مشخص کنید (پیوسته/طبقه‌ای/بدون‌برچسب).
  • شفافیت می‌خواهید؟ Linear/Logistic/Tree.
  • پایداری و دقت روی داده‌ی متنوع؟ Random Forest.
  • ابعاد بالا و مرزهای ظریف؟ SVM.
  • ساده و شهودی؟ KNN.
  • اکتشافی؟ K-Means.
  • متن/اسناد زیاد؟ Naive Bayes.
  • بدون ساختار/مقیاس بزرگ؟ ANN.