למידת מכונה (ML) הוא תת-תחום של בינה מלאכותית (AI) המתמקד בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים ללמוד ולקבל תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש. אלגוריתמי ML נועדו לנתח ולפרש דפוסים ויחסים מורכבים בנתונים, ולאחר מכן להשתמש בידע הזה כדי ליצור תחזיות מושכלות או לנקוט בפעולות.
בבסיסו, ML כולל יצירת מודלים מתמטיים שיכולים ללמוד מנתונים ולשפר את הביצועים שלהם לאורך זמן. מודלים אלה מאומנים באמצעות כמויות גדולות של נתונים מסומנים, כאשר התפוקה או התוצאה הרצויה ידועים. על ידי ניתוח נתונים אלה, אלגוריתמי ML יכולים לזהות דפוסים ויחסים המאפשרים להם להכליל את הידע שלהם ולבצע תחזיות מדויקות על נתונים חדשים שלא נראים.
ישנם מספר סוגים של אלגוריתמי ML, כל אחד עם חוזקות ויישומים משלו. למידה מפוקחת היא גישה נפוצה שבה האלגוריתם מאומן באמצעות נתונים מסומנים, כלומר, הפלט הרצוי מסופק יחד עם נתוני הקלט. לדוגמה, במערכת סיווג דואר זבל, האלגוריתם יוכשר באמצעות מערך נתונים של הודעות דואר אלקטרוני המסומנות כספאם או לא כספאם. על ידי ניתוח המאפיינים של מיילים אלו, האלגוריתם יכול ללמוד להבחין בין שתי הקטגוריות ולסווג מיילים חדשים שלא נראים בהתאם.
למידה ללא פיקוח, לעומת זאת, כוללת אימון אלגוריתמים על נתונים לא מסומנים, כאשר הפלט הרצוי אינו ידוע. המטרה היא לגלות דפוסים או מבנים נסתרים בנתונים. אלגוריתמי אשכולות, למשל, יכולים לקבץ נקודות נתונים דומות על סמך התכונות או המאפיינים שלהן. זה יכול להיות שימושי בפילוח לקוחות, שבו האלגוריתם יכול לזהות קבוצות שונות של לקוחות עם העדפות או התנהגויות דומות.
סוג חשוב נוסף של אלגוריתם ML הוא למידת חיזוק. בגישה זו, סוכן לומד ליצור אינטראקציה עם סביבה ולמקסם אות תגמול על ידי נקיטת פעולות. הסוכן מקבל משוב בצורה של תגמולים או עונשים על סמך פעולותיו, והוא משתמש במשוב זה כדי ללמוד את המדיניות או האסטרטגיה האופטימלית. למידת חיזוק יושמה בהצלחה בתחומים שונים, כגון רובוטיקה ומשחקים. לדוגמה, AlphaGo, שפותחה על ידי DeepMind, השתמשה בלימוד חיזוק כדי להביס את שחקן גו אלוף העולם.
ניתן לסווג אלגוריתמי ML גם על סמך סגנון הלמידה שלהם. למידה אצווה כוללת אימון של האלגוריתם על מערך נתונים קבוע ולאחר מכן שימוש במודל הנלמד כדי לבצע תחזיות על נתונים חדשים. למידה מקוונת, לעומת זאת, מאפשרת לאלגוריתם לעדכן את המודל שלו באופן רציף כאשר נתונים חדשים הופכים זמינים. זה שימושי במיוחד בתרחישים שבהם הנתונים דינמיים ומשתנים לאורך זמן.
ל-ML מגוון רחב של יישומים בתעשיות שונות. בתחום הבריאות, אלגוריתמי ML יכולים לנתח תמונות רפואיות כדי לזהות מחלות או לחזות תוצאות של חולים. בתחום הפיננסים, ניתן להשתמש ב-ML לאיתור הונאה, חיזוי שוק המניות וניקוד אשראי. ML משמש גם במערכות המלצות, כגון אלו המועסקות על ידי קמעונאים מקוונים ושירותי סטרימינג, כדי להתאים אישית תוכן ולשפר את חווית המשתמש.
ML הוא תת-תחום של AI המתמקד בפיתוח אלגוריתמים ומודלים שיכולים ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות. זה כרוך במודלים של אימון המשתמשים בנתונים מסומנים או לא מתויגים כדי לזהות דפוסים ויחסים, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בהם כדי ליצור תחזיות מושכלות או לנקוט בפעולות. ל-ML יש סוגים שונים של אלגוריתמים, כולל למידה מפוקחת, ללא פיקוח וחיזוק, כל אחד עם החוזקות והיישומים שלו. ML מצא שימוש נרחב בתעשיות רבות, מה שמאפשר התקדמות בתחום הבריאות, הפיננסים, מערכות ההמלצות ותחומים רבים אחרים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)