سلام! وقت شما هم بخیر 
سوال بسیار خوبی پرسیدید. در واقع، این موضوع به ماهیت داده‌ها، ساختار الگوریتم‌ها و اهداف مختلف یادگیری ماشین برمی‌گردد. اجازه دهید به طور مفصل به این موضوع بپردازیم:

تفاوت در ماهیت داده‌ها

داده‌ها در دنیای واقعی بسیار متنوع هستند و هر مجموعه داده ویژگی‌های خاص خود را دارد. برخی از این تفاوت‌ها عبارتند از:

• توزیع داده‌ها: برخی داده‌ها نرمال هستند، برخی skewed (چولگی دارند)، و برخی دیگر چند‌مُدی (multimodal) هستند.
• ابعاد داده‌ها: برخی داده‌ها دارای تعداد ویژگی‌های کم (low-dimensional) هستند، در حالی که برخی دیگر دارای صدها یا هزاران ویژگی (high-dimensional) هستند.
• نوع داده‌ها: داده‌ها می‌توانند عددی (numeric)، دسته‌ای (categorical)، متنی (text)، یا حتی تصویری باشند.
• میزان نویز و داده‌های پرت: برخی داده‌ها تمیز و بدون نویز هستند، در حالی که برخی دیگر پر از داده‌های پرت (outliers) یا نویز هستند.

هر الگوریتم یادگیری ماشین برای نوع خاصی از داده‌ها بهینه‌سازی شده است. مثلاً:

• الگوریتم‌های خطی (مانند رگرسیون خطی) برای داده‌هایی که رابطه‌ی خطی بین متغیرها وجود دارد، خوب کار می‌کنند.
• الگوریتم‌های مبتنی بر درخت (مانند Random Forest) برای داده‌های غیرخطی و پیچیده مناسب‌تر هستند.

تفاوت در ساختار الگوریتم‌ها

هر الگوریتم یادگیری ماشین بر اساس یک سری مفروضات (assumptions) و ایده‌های ریاضی طراحی شده است. این تفاوت‌ها باعث می‌شود هر الگوریتم برای برخی مسائل بهتر عمل کند و برای برخی دیگر ضعیف باشد. مثلاً:

• الگوریتم‌های خطی: این الگوریتم‌ها فرض می‌کنند رابطه‌ی بین متغیرها خطی است. اگر این فرض برقرار نباشد، عملکرد آن‌ها ضعیف خواهد بود.
• الگوریتم‌های مبتنی بر درخت: این الگوریتم‌ها می‌توانند رابطه‌های غیرخطی و پیچیده را مدل کنند، اما ممکن است به داده‌های پرت حساس باشند یا دچار overfitting شوند.
• الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله (مانند KNN): این الگوریتم‌ها برای داده‌هایی که ویژگی‌های آن‌ها هم‌مقیاس (scaled) هستند، خوب کار می‌کنند، اما برای داده‌های با ابعاد بالا (high-dimensional) ضعیف عمل می‌کنند.
• الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی: این الگوریتم‌ها برای داده‌های پیچیده (مانند تصاویر یا متن) بسیار قدرتمند هستند، اما نیاز به حجم زیادی داده و منابع محاسباتی دارند.

اهداف مختلف یادگیری ماشین

یادگیری ماشین اهداف مختلفی دارد، مانند:

• پیش‌بینی (Prediction): مثلاً پیش‌بینی قیمت سهام یا تشخیص بیماری.
• تشخیص الگو (Pattern Recognition): مثلاً تشخیص چهره یا شناسایی اشیا در تصاویر.
• خوشه‌بندی (Clustering): مثلاً گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید.
• کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): مثلاً کاهش تعداد ویژگی‌ها برای ساده‌سازی مدل.

هر کدام از این اهداف نیازمند الگوریتم‌های خاصی هستند. مثلاً:

• برای پیش‌بینی، از الگوریتم‌های نظارت‌شده (Supervised Learning) مانند رگرسیون یا درخت تصمیم استفاده می‌شود.
• برای خوشه‌بندی، از الگوریتم‌های نظارت‌نشده (Unsupervised Learning) مانند K-Means یا DBSCAN استفاده می‌شود.

Trade-off بین سادگی و پیچیدگی

یک دلیل دیگر برای وجود الگوریتم‌های مختلف، trade-off بین سادگی و پیچیدگی است:

• الگوریتم‌های ساده (مانند رگرسیون خطی): تفسیرپذیر هستند و نیاز به داده‌های کمتری دارند، اما ممکن است نتوانند رابطه‌های پیچیده را مدل کنند.
• الگوریتم‌های پیچیده (مانند شبکه‌های عصبی): می‌توانند رابطه‌های پیچیده را مدل کنند، اما تفسیرپذیری کمتری دارند و نیاز به داده‌ها و منابع بیشتری دارند.

توسعه الگوریتم‌ها بر اساس نیازهای جدید

با پیشرفت تکنولوژی و ظهور مسائل جدید، الگوریتم‌های جدیدی طراحی می‌شوند. مثلاً:

• با افزایش حجم داده‌ها، الگوریتم‌هایی مانند Gradient Boosting یا Deep Learning توسعه یافتند.
• با نیاز به تفسیرپذیری بیشتر، الگوریتم‌هایی مانند LIME یا SHAP معرفی شدند.