מהי למידת מכונה?
admin
ככל שהאלגוריתם רואה יותר נתונים, כך המודל הסופי יהיה טוב יותר בהפקת התוצאות הרצויות. באימון, האלגוריתם מקבל מערך נתונים שנאספו, מתויגים או לא מתויגים. משימות מפתח אחרות כוללות ניקוי רשומות כפולות, תהליך המכונה גם ביטול כפילויות בנתונים, וזיהוי ואולי גם הסרה של חריגים חשודי טעות. ההכנה כוללת מגוון של משימות טרנספורמציה, כגון יצירת תבניות תאריך ושעה, צירוף או הפרדת עמודות לפי הצורך והגדרת פרמטרי פורמט אחרים, כגון ספרות משמעותיות קבילות בנתוני מספרים אמיתיים. ההיקף, המשאבים והמטרות של פרויקטים של למידת מכונה יקבעו את הדרך המתאימה ביותר, אך רובם כרוכים בסדרה של שלבים. האלגוריתם הוא החלק החישובי של הפרויקט, ואילו המשמעות של המונח "מודל" היא אלגוריתם מאומן שיכול לשמש תרחישי שימוש מהעולם האמיתי.
שים פשוט, זה אומר שהמחשבים משתפרים במשימות על ידי מציאת דפוסים במקום לעקוב אחר כללים קבועים ומוגדרים מראש. למידת מכונה (ML) היא סוג של בינה מלאכותית (AI) שמלמד מחשבים ללמוד מנתונים ולהשתפר עם הניסיון. למידת מכונה היא תת קבוצה של בינה מלאכותית (AI) שבה מחשבים לומדים מנתונים ומשתפרים עם הניסיון מבלי להיות מתוכנתים במפורש. בעקבותיהם פותחו אלגוריתמים משולבים, המשתמשים באנסמבל של מסווגים כגון אלגוריתם אדה בוסט, ויערות אקראיים, שגם הם הביאו לשיפור ניכר בתוצאות. בשנות התשעים עם כניסת האינטרנט ותחילתו של עידן התפוצצות המידע החלה התקדמות רבה בתחום למידת המכונה. גם המודלים של רשתות נוירונים החלו להתפתח מחדש, כשתהליך ההתפשטות לאחור (back-propagation) היווה פריצת דרך בתחום.
למידת מכונה (Machine Learning)
Ingredients to videoכאן יש בחירת תמונות וגרירה ל-Ingredients שיתגלה כשתגררו אותם אל מעל שדה הכתיבה של הפרומפטים. כדי לחזור למסך העבודה נלחץ על "Exit".במסך העבודה נלחץ על כפתורי "Add to the prompt" של התמונות כדי לבחור את תמונת ההתחלה (אפשר לבחור גם פריים בסרטון כהתחלה) ותמונת הסיום. שימו לב שהוא שומר על עקביות (Consistency) בדמויות (ב-Nano Banana Pro בוודאות), שזו תכונה חשובה מאוד בהפקה של סרטים באמצעות AI (הרי לא תרצו שינוי בבגדים או ברקע…). פלואו (Flow) הוא כלי יצירת וידאו נהדר ואינטגרטיבי, מבוסס בינה מלאכותית גנרטיבית.
למידת מכונה משנה את האופן שבו אנו מנהלים פעילויות יומיומיות ואתגרים מורכבים, ומשפרת הכל, החל מתזמון אישי ועד אסטרטגיות עסקיות. דוגמאות הקוד לעיל מדגימות יישומים מעשיים לכל שלב בלמידת מכונה, מאיסוף נתונים וניקוי ועד בניית מודלים, תובנות והדמיית נתונים. השגת תובנות ממודלים של ML פירושה הבנת הדפוסים שלא היו ידועים בעבר ובדיקת יכולתו של המודל לבצע תחזיות ומסקנות. ML (למידת מכונה) מודל הוא קובץ המכיל תוצאות של אלגוריתמים של למידת מכונה ומשמש להגיון על קלט דינמי. למידת מכונה (ML) היא תת-תחום של בינה מלאכותית (AI) המתמקדת ביצירת מערכות מחשב שיכולות ללמוד, להתאים, לחזות ולהתאם, כל זאת מבלי לעקוב אחר הוראות מפורשות.
- TensorFlow היא ספרייה לפיתוח מודלים של למידת מכונה, במיוחד רשתות נוירונים.
- רשתות עצביות חוזרות (RNN) הן סוג של רשת עצבית המיועדת לעיבוד נתונים רציפים, כגון סדרות זמן, טקסט, ודיבור.
- למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית (AI) שמאפשרת למחשבים ללמוד מנתונים ולשפר אוטומטית באמצעות ניסיון.
- הנה סקירה של האופן בו הכלי תורם לייצור, שרשרת אספקה, פיננסים, שיווק, משאבי אנוש, IT ומכירות.
- לכל מודל יש מגבלה של זיכרון התוכן שהוא יכול לעבד בשיחה אחת ולהתבסס עליו בתשובות שלו ובמהלך השיחה.כל הטקסט שהמודל מכיל ובא מהקלט שמזרים לו המשתמש, כולל השאלות והתשובות וכל מידע נוסף, כל אלו מכונים "קונטקסט" (Context), כלומר "ההקשר".חלון ההקשר (Context window), או "חלון הקונטקסט", מייצג את כמות התוכן שהמודל יכול לעבד בשיחה עם משתמש.
בלימוד חיזוק, האלגוריתם לומד על ידי ניסוי וטעייה, מקבל משוב בצורה של תגמולים או עונשים על סמך פעולותיו. בלמידה לא מפוקחת, האלגוריתם מאומן על נתונים לא מתוייגים כדי למצוא דפוסים או מבנה בנתונים. TensorFlow מספקת מערכת אקולוגית מקיפה של כלים, כולל API ברמה גבוהה בשם Keras, לבנייה והדרכה של רשתות עצביות. ה”נאיבי” בשם נובע מההנחה שתכונות מסוימות בנתונים אינן תלויות זו בזו, מה שלא תמיד כך.
סיווג לקבוצות באמצעות למידת מכונה
הוא שימושי להמחשה גרפית ודחיסת נתונים עבור זיהוי חריגות למשל. ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) מפחית את ממדיות הנתונים על ידי זיהוי התכונות המשמעותיות ביותר בהם. חיזוק הדרגתי בונה מודלים ברצף על ידי התמקדות בשגיאות קודמות ברצף. אלגוריתמים אחרים עשויים לנסות ליצור תחזיות, כגון אילו עוד פריטי לבוש קונה מסוים יאהב על סמך מה שנמצא כעת בעגלת הקניות שלו. התייחסו גם לאופן שבו התחזיות של המודל משפיעות על התוצאות העסקיות בשטח – האם הוא מייצר ערך, בין שמדובר במכירות רבות יותר של חולצות ובין שבאבחון טוב יותר? לאחר מיטוב התוצאות המודל מוכן כעת להתמודד עם נתונים שלא ראה קודם לכן בשימוש ייצור רגיל.
כלים שלא תרצו לשכוח בבית!
מדריך זה מציע מבוא ללמידת מכונה, כולל כלים, משאבים והמלצות למתחילים, כדי להקל על הכניסה לעולם המרתק של הבינה המלאכותית. כפי שלמדתם כאן, לא מדובר במכונות מסוג "טרמינטור", אלא בכלים שעוזרים לנו להתמודד עם נתונים בצורה חכמה וממוקדת יותר. בדומה לבן-אדם, גם מכונות משפרות את המודלים שלהן על בסיס משובים (פידבקים), כלומר, הן מתקנות את שגיאותיהן לאורך הזמן. בלמידת מכונה, אלגוריתמים הם כלים מרכזיים המשמשים למידה וקבלת מודעות מנתונים.
הכנת הנתונים ללמידת מכונה באמצעות SciKit-Learn
העברת לימוד יכולה לחסוך זמן ומשאבים חישוביים, לשפר את הביצועים במערך נתונים קטנים ולאפשר ניסויים וחדשנות יעילים יותר במחקר ופיתוח למידת מכונה. בלמידה מפוקחת, האלגוריתם מאומן על נתונים מתוייגים כדי לקבל תחזיות או החלטות. PyTorch, שפותחה על ידי מעבדת AI Research של פייסבוק, ידועה בגרף החישובי הדינמי ובממשק האינטואיטיבי שלה. שיתוף פעולה ותקשורת בין מדעני נתונים, מהנדסי תוכנה ומומחי תחום ממלאים תפקיד מכריע בפיתוח תוכנה מוצלח של למידת מכונה.
אלגוריתמים של למידת מכונה
מדובר בפלטפורמה המשלבת כלים שונים ליצירת מעין "אולפני צילום סרטים" שיש בהם הכל, רק שהם עובדים מהמחשב שלנו ומאפשרים יצירתיות אינסופית.מדובר בשילוב של מודל תמונות נהדר (נאנו בננה שמייצר לוקיישנים, קאסטינג, דמויות, פרופס וכו’), עם מודל וידאו מעולה (Veo שהוא הבמאי והצלם) והצ’טבוט (ג’מיני של גוגל) כמודל שפה שמפעיל הכל (לצורך העניין הוא הצוות).#תמונותאת התמונות נרצה לייצר כדי להנפיש אותן לווידאו בהמשך. לדוגמה, תקנת הגנת המידע הכללית של האיחוד האירופי (GDPR) דורשת שלאנשים יש את הזכות להבין את ההיגיון מאחורי החלטות שמתקבלות על ידי מערכות אוטומטיות המשפיעות עליהם. לאחר שחקרנו מגוון כלים ומשאבים ללמידה על למידת מכונה, חשוב להבין את ההבדלים בתוך התחום עצמו. למידת מכונה אוטומטית (AutoML) מציעה כלים לאיתור אוטומטי של המודלים והפרמטרים המתאימים ביותר לפתרון הבעיה שמעניינת אותך. מדובר בתוכנות שאמורות להיות מסוגלות לבנות ולנתח ידע, לבצע תהליך ארוך ומשמעותי של למידה עצמית, להבין את המידע לעומקו, לנתח טקסטים בצורה תבונית ולתקשר עם בני אדם בדרך שמבינה מצבי רוח, הקשרים חברתיים ואישיים ועוד, בקיצור כל דבר מהמרכיבים הקטנים של השפה האנושית ועד לסתם ללמוד מהניסיון.במחשוב הקוגניטיבי מנסים לשלב בין יכולות שונות, שחלקן בפיתוח כבר שנים רבות. יתכן ששאלתם את עצמכם פעם איך זה שהמחשבים המשוכללים והמהירים כל כך יכולים לבצע כיום משימות שלא ייאמנו, אבל לא מסוגלים לבצע דברים שאפילו תינוקות עושים בקלות.מזיהוי אנשים ועד להבנת השפה המדוברת, דרך למידה מטעויות או הבנת ההקשר בשיחה, להסיק מסקנות ועוד, יש לא מעט דברים שבני אדם מקבלים כמובנים מאליהם ואף כפשוטים, בעוד המחשבים מתקשה בהם מאד.בדיוק לשם כך נוצר תחום חשוב במדעי המחשב.
עבודה עם נתונים מספריים
בעידן של גלובליזציה, בו שימוש באפליקציות נעשה על ידי משתמשים רבים מכל רחבי העולם בו זמנית, Machine Learning הוא מוטיב מרכזי בפיתוח של תוכנות במטרה להתמודד עם המידע הרב הזורם בתוכן. פרויקט זה מבוסס על מגוון כלים חדישים בשוק וישמש אתכם בראיון עבודה כמו גם בהצגה ללקוחות פוטנציאליים. בסיום קורס AI – בינה מלאכותית יוגש פרויקט שלם, הבנוי מטובי הכלים הקיימים בשוק. הקורס הזה לא כולל הסבר על הטמעה של למידת מכונה או על עבודה עם נתונים. עם מגוון כלים להמרה, עריכה ודחיסה, השירות הופך כל משימה לקלה ונגישה, גם למי שאינו בקיא בטכנולוגיה.
מטרת הקורס היא להקנות ידע וכלים לביצוע שאילתות, תקשורת ופעולות שונות מול בסיסי נתונים. הקורס מקנה כלים חיוניים להתמודדות עם נתונים מורכבים ומהווה בסיס משמעותי להמשך לימודים ועבודה בתחום הנתונים וה-Machine Learning. הלימודים במכללת RTG מיועדים ומתאימים במיוחד עבור אנשי מקצוע חרוצים המעוניינים להתפתח אל תוך התחום המרתק והמשגשג הזה.
כאן נכנסת למידת מכונה לתמונה. תחשבו על הפעם שבה קיבלתם המלצה לצפות בסרט שהפתיע אתכם לטובה, או הטלפון הנייד שלכם שמזהה את התמונות מפני חברים. note_box אלגוריתמים ללא הנחיה עוזרים לגלות תבניות נסתרות בנתונים, כמו למצוא קבוצות של לקוחות עם התנהגות דומה. היא מקבלת נתונים ונדרשת למצוא בהם תבניות חבויות, כמו קבוצות שלא ראינו קודם. note_box מודל מנחה הוא כמו מורה שמלמד את התלמידים איך לפתור בעיות על ידי דוגמאות. תראו את זה כמו קורא סרטים שלא רק שצופה אלא גם ממציא לבדו איזו דרמה תגיע אחרי.
למידת מכונה היא תת-תחום של בינה מלאכותית – AI – חברת פיתוח AI לחברות ישראליות וסובבת סביב הרעיון שמערכות יכולות ללמוד, להסתגל ולהתפתח באמצעות נתונים, מבלי להיות מתוכנתות בצורה מפורשת. בעתיד, צפוי כי למידת מכונה תמשיך להתפתח ולהשפיע על תחומים חדשים. במקום לתכנת כל פעולה באופן ידני, למידת מכונה מאפשרת למחשב לזהות דפוסים וללמוד מהם.
note_box מכונות לומדות מטעויות על ידי קבלת משוב ותיקון המודלים שלהן בהתאם. בלמידת חיזוק, המודל מתאמן על ידי קבלת משוב (פרס או עונש) על פעולות שהוא בוחר. זה כולל פיתוח מודלים ספציפיים לזיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית, חיזויים פיננסיים, ניתוח נתונים רפואיים, ועוד. מטרת למידת מכונה היא לאפשר למערכות לשפר את ביצועיהן עם הזמן באופן אוטומטי. כלי פיתוח נפוצים לבניית מודלים אלה כוללים ספריות ומסגרות כמו TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ועוד.