מהי למידת מכונה (Machine Learning)?
למידת מכונה (Machine Learning) הוא תחום מחקר ויישום בתחום הרחב יותר של בינה מלאכותית (AI) המתמקד
בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים ללמוד ולקבל תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
משין לרנינג (ML) עוסקת בפיתוח מערכות שיכולות ללמוד ולהסתגל לנתונים, ולשפר את הביצועים שלהן לאורך זמן.
אלגוריתמי למידת מכונה נועדו לנתח אוטומטית כמויות גדולות של נתונים, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות או החלטות
על סמך הדפוסים שהתגלו.
אלגוריתמים אלו לומדים מדוגמאות או תצפיות מסומנות, המשמשות כנתוני אימון, ומשתמשים בטכניקות סטטיסטיות
כדי להכליל מתוך נתונים אלו וליישם את מה שלמדו על נתונים חדשים, בלתי נראים.
הרעיון המרכזי מאחורי למידת מכונה הוא לאפשר למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות מדויקות,
מבלי להידרש לתכנות מפורש עבור כל משימה או בעיה ספציפית.
היכולת הזו ללמוד ולהסתגל אוטומטית הופכת את Machine Learning לשימושית במיוחד עבור בעיות מורכבות שבהן
גישות תכנות מסורתיות מבוססות כללים עשויות להיות בלתי מעשיות או בלתי ישימות.
למידת מכונה (ML) משמשת במגוון תחומים, כולל עיבוד שפה טבעית (NLP), ראייה ממוחשבת (Computer vision),
זיהוי דיבור (ASR), חיזוי ורובוטיקה.
למידת מכונה משמשת גם בתחומים כמו פיננסים, בריאות ושיווק, שבהם מנתחים כמויות גדולות של נתונים
כדי לבצע תחזיות ולקבל החלטות.
איך עובדת למידה מכונה?
למידת מכונה (Machine Learning) פועלת בכך שהיא מאפשרת למחשבים ללמוד מנתונים ולשפר את הביצועים שלהם במשימה
או בעיה ספציפית מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
להלן סקירה כללית של אופן הפעולה של למידת מכונה:
איסוף נתונים: הצעד הראשון בכל פרויקט Machine Learning הוא איסוף נתונים רלוונטיים.
נתונים אלה יכולים לכלול דוגמאות מסווגות או תצפיות שבהן התפוקה או התוצאה הרצויה ידועים.
לאיכות וכמות הנתונים יש תפקיד מכריע בביצועים של אלגוריתמים של Machine Learning.
עיבוד נתונים מקדים: לאחר איסוף הנתונים, לעתים קרובות יש צורך לעבד אותם ולנקות אותם מראש כדי להבטיח את איכותם ועקביותם.
שלב זה כולל משימות כגון הסרת כפילויות, טיפול בערכים חסרים, נרמול או קנה מידה של נתונים וקידוד משתנים קטגוריים לייצוגים מספריים.
נתוני אימון ובחירת מודל: הנתונים הנאספים מתחלקים לשני חלקים: נתוני ההדרכה ונתוני הבדיקות.
נתוני האימון משמשים לאימון המודל של משין לרנינג, בעוד שנתוני הבדיקה משמשים להערכת ביצועי המודל.
הבחירה באלגוריתם או המודל של למידת מכונה תלויה במשימה הספציפית ובמאפייני הנתונים.
מיצוי תכונות והנדסת תכונות: במקרים רבים, הנתונים הגולמיים עשויים להכיל מספר רב של תכונות או משתנים.
חילוץ תכונות כרוך בבחירה או שינוי של התכונות הרלוונטיות ביותר שישמשו כקלט למודל Machine Learning.
הנדסת תכונות עשויה לכלול יצירת תכונות חדשות המבוססות על ידע בתחום או ניתוח נתונים כדי לשפר את ביצועי המודל.
אימון מודלים: המודל של למידת מכונה מאומן באמצעות נתוני האימון. במהלך תהליך האימון, המודל לומד את הדפוסים והקשרים
הבסיסיים בנתונים.
אלגוריתם הלמידה הספציפי בו נעשה שימוש תלוי בסוג הבעיה (למשל, סיווג, רגרסיה) ובמודל הנבחר (למשל, עצי החלטה, רשתות עצביות).
הערכת מודל: לאחר הכשרה של המודל, יש להעריך אותו על פי נתוני הבדיקה כדי להעריך את ביצועיו.
נעשה שימוש במדדי הערכה שונים בהתאם לסוג הבעיה, כגון דיוק, דיוק, זכירה או שגיאה ממוצעת בריבוע.
ההערכה עוזרת לקבוע עד כמה המודל מתכלל לנתונים בלתי נראים והאם הוא עומד בקריטריוני הביצועים הרצויים.
אופטימיזציה של מודלים וכוונון היפרפרמטרים: למודלים של למידת מכונה יש לעתים קרובות היפרפרמטרים שצריך להגדיר לפני האימון.
היפרפרמטרים אינם נלמדים מהנתונים אלא נקבעים על ידי המשתמש. אופטימיזציה של ההיפרפרמטרים הללו יכולה להשפיע
באופן משמעותי על ביצועי המודל.
ניתן להשתמש בטכניקות כמו אימות צולב או חיפוש רשת כדי למצוא את השילוב הטוב ביותר של היפרפרמטרים.
פריסת מודל וחיזוי: לאחר הכשרה והערכה של המודל, ניתן לפרוס אותו כדי לקבל תחזיות או החלטות על נתונים חדשים שלא נראים.
המודל לוקח את נתוני הקלט, מעבד אותם באמצעות הדפוסים הנלמדים, ומפיק את הפלט או החיזוי הרצויים.
הפריסה יכולה להיות בצורת API, יישום תוכנה או אינטגרציה למערכת קיימת.
ניטור ותחזוקה: יש לנטר מודלים של למידת מכונה לאורך זמן כדי להבטיח את המשך הביצועים והדיוק שלהם.
ככל שנתונים חדשים הופכים זמינים, ייתכן שיהיה צורך להכשיר או לעדכן את המודל כדי להתאים אותו לדפוסים או לדרישות המשתנות.
ניטור ותחזוקה רציפים הם חיוניים כדי להבטיח את יעילות המודל.
חשוב לציין שלמידת מכונה היא תהליך איטרטיבי.
השלבים שהוזכרו לעיל אינם תמיד ליניאריים, וייתכן שיידרשו איטרציות מרובות כדי לשפר את ביצועי המודל
על ידי חידוד הנתונים, הנדסת תכונות או כוונון המודל.
יישומים של למידת מכונה
ללימוד מכונה יש מגוון רחב של יישומים בתחומים שונים.
להלן כמה יישומים פופולריים ובולטים של למידת מכונה:
זיהוי תמונה ווידאו: אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח ולפרש נתונים חזותיים, ולאפשר יישומים כגון זיהוי פנים,
זיהוי אובייקטים, סיווג תמונות וניתוח וידאו.
טכנולוגיה זו משמשת בתחומים כמו כלי רכב אוטונומיים, מערכות מעקב ומציאות רבודה.
עיבוד שפה טבעית (NLP): טכניקות למידת מכונה משמשות לניתוח והבנת השפה האנושית, מה שמאפשר יישומים כגון צ’אט בוטים,
תרגום שפות, ניתוח סנטימנטים, יצירת טקסט ועוזרים קוליים כמו Siri או Alexa.
מערכות המלצות: אלגוריתמי למידת מכונה מנתחים התנהגות והעדפות משתמשים כדי לספק המלצות מותאמות אישית.
מערכת המלצה מיושמת בפלטפורמות כמו נטפליקס, אמזון וספוטיפיי, שבהן אלגוריתמים מציעים סרטים, מוצרים או מוזיקה על סמך
תחומי עניין של משתמשים ונתונים היסטוריים.
זיהוי הונאות: מודלים של למידת מכונה יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים, כגון עסקאות פיננסיות,
כדי לזהות דפוסים המעידים על פעילויות הונאה.
זה עוזר באיתור ובמניעת עסקאות הונאה בבנקאות, ביטוח ומסחר אלקטרוני.
ניתוח חזוי: אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח נתונים היסטוריים כדי ליצור תחזיות לגבי תוצאות עתידיות.
זה משמש בתחומים שונים, כולל חיזוי מכירות, חיזוי שוק המניות, תכנון ביקוש וחיזוי מזג אוויר.
שירותי בריאות ואבחון רפואי: טכניקות למידת מכונה משמשות בניתוח הדמיה רפואית, אבחון מחלות, הערכת סיכונים למטופל ותכנון טיפול.
זה יכול לסייע בגילוי מוקדם של מחלות, לשפר את דיוק ההדמיה הרפואית ולסייע לאנשי מקצוע בתחום הבריאות בקבלת החלטות מושכלות.
כלי רכב אוטונומיים: למידת מכונה משחקת תפקיד חיוני במכוניות בנהיגה עצמית בכך שהיא מאפשרת להן לתפוס את הסביבה,
לקבל החלטות בזמן אמת ולנווט בבטחה.
אלגוריתמי למידת מכונה מעבדים נתוני חיישנים, כגון מצלמות ולידאר, כדי לזהות אובייקטים, לזהות מכשולים ולשלוט ברכב.
רובוטיקה: למידת מכונה משמשת ברובוטיקה למשימות כמו מניפולציה של אובייקטים, תכנון תנועה ובקרת רובוט.
רובוטים יכולים ללמוד מנתוני חיישנים ולהסתגל לסביבות או משימות חדשות.
ניתוח פיננסי: מודלים של למידת מכונה יכולים לנתח נתונים פיננסיים, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות הקשורות למגמות בשוק המניות,
הערכת סיכוני אשראי, זיהוי הונאה ומסחר אלגוריתמי.
ניתוח מדיה חברתית: אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח נתוני מדיה חברתית כדי לחלץ תובנות חשובות,
לבצע ניתוח סנטימנטים, לזהות מגמות ולזהות משפיענים או קהלי יעד למטרות שיווק.
אלו הן רק כמה דוגמאות לאופן שבו למידת מכונה מיושמת בתחומים שונים.
הרבגוניות של תחום למידת המכונה מאפשרת למנף אותה בתעשיות ובתחומים רבים כדי לפתור בעיות מורכבות ולקבל החלטות מונעות נתונים.
סוגי למידת מכונה
ישנם מספר סוגי של למידת מכונה, אשר מסווגים באופן כללי (מאוד) לשלוש קטגוריות עיקריות:
למידה מונחית, למידה בלתי מונחית ולמידת חיזוק.
למידה מונחית (Supervised learning)
כולל אימון מודל על נתונים מתוייגים כדי לחזות את הפלט עבור נתונים חדשים.
סוג זה של למידה משמש למשימות כמו סיווג ורגרסיה.
למידה בלתי מונחית (Unsupervised learning)
כרוכה באימון מודל על נתונים לא מתוייגים כדי למצוא דפוסים, הקשרים ותבניות בנתונים.
סוג זה של למידה משמש עבור משימות כגון ניתוח אשכולות והורדת ממד.
למידה מונחית למחצה (Semi supervised learning)
כוללת אימון מודל על מגוון של נתונים מתוייגים ולא מתוייגים.
סוג זה של למידה משמש כאשר כמות הנתונים המתוייגים מוגבלת.
למידת חיזוק (Reinforcement learning)
כרוכה באימון מודל על ידי ביצוע פעולות וקבלת תגמולים או עונשים על סמך פעולותיו.
סוג זה של למידה משמש למשימות כמו קבלת החלטות בסביבות דינמיות.
למידה עמוקה (Deep learning)
סוג של למידת מכונה המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות (ANN) כדי ללמוד מנתונים.
מודלים של למידה עמוקה השיגו תוצאות מדהימות במשימות כמו זיהוי תמונה ועיבוד שפה טבעית (NLP).
המרת למידה (Transfer Learning)
כרוכה בשימוש במודל האומן מראש כנקודת ההתחלה למשימה חדשה, במקום לאמן מודל מאפס.
סוג זה של למידה משמש לשיפור יעילות האימון ולמינוף ידע הנלמד ממשימה אחת לאחרת.
אלגוריתמים של למידת מכונה
ישנם אלגוריתמים שונים של למידת מכונה המשמשים למטרות שונות.
רגרסיה ליניארית (Linear regression)
אלגוריתם פשוט המשמש לניבוי פלטים רציפים המבוססים על קשרים ליניאריים בין קלט לפלט.
רגרסיה לינארית היא שיטה סטטיסטית המדגמת את הקשר בין משתנה תלוי (y) לבין משתנה בלתי תלוי אחד
או יותר (x), כמשוואה ליניארית.
המטרה היא למצוא את קו ההתאמה הטוב ביותר שממזער את ההבדל בין הערכים הנצפים לערכים החזויים.
רגרסיה לוגיסטית (Logistic regression)
סוג של אלגוריתם רגרסיה המשמש לבעיות סיווג בינארי.
רגרסיה לוגיסטית היא שיטה סטטיסטית המשמשת לבעיות סיווג בינארי, כאשר המטרה היא לחזות תוצאה בינארית
(0/1, נכון/לא נכון, כן/לא) בהתבסס על משתנה מנבא אחד או יותר.
האלגוריתם מציג את הקשר בין המשתנה התלוי למשתנים המנבאים באמצעות פונקציה לוגיסטית,
המחזירה הסתברות בין 0 ל-1.
לאחר מכן ניתן להגביל את ההסתברויות לביצוע תחזיות בינאריות.
אלגוריתם שכן קרוב (K-Nearest Neighbors)
אלגוריתם שכן קרוב (KNN) הוא אלגוריתם חסר פרמטרים המשמש לפתרון בעיות סיווג ורגרסיה.
KNN הוא אלגוריתם למידת מכונה מונחית לא פרמטרי, מבוסס מופעים המשמש למשימות סיווג ורגרסיה.
KNN עורך חיזויים עבור נקודת נתונים חדשה על ידי מציאת K נקודות הנתונים הקרובות ביותר במערך האימונים ולקחת
את הממוצע או הצבעת הרוב (לסיווג) או הממוצע (לרגרסיה) של משתני היעד שלהם כתחזית עבור נקודת הנתונים החדשה.
הערך של K קובע את מספר השכנים הקרובים ביותר שיש לקחת בחשבון והוא היפרפרמטר
(hyperparameter) שניתן לבחור באמצעות ניסוי.
עצי החלטה (Decision Trees)
סוג של אלגוריתם למידה מונחית המשמש לפתרון בעיות סיווג וגם לפתרון בעיות רגרסיה.
זה כרוך ביצירת מודל דמוי עץ לביצוע תחזיות על סמך הערכים של תכונות הקלט.
אלגוריתם זה פועל על ידי פיצול רקורסיבי של הנתונים לתת-קבוצות על סמך התכונה המשמעותית ביותר וערך הסף שלה,
עד שכל הנתונים בתת-קבוצה שייכים לאותה מחלקה או בעלי אותו ערך יעד.
התוצאה הסופית היא מודל דמוי עץ שבו כל צומת פנימית מייצגת בדיקת תכונה, כל ענף מייצג את תוצאת הבדיקה,
וכל צומת עלה מייצג מחלקה או ערך יעד חזוי.
אלגוריתמי עצי החלטה הם פשוטים להבנה ולפירוש, אך יכולים בקלות לבצע התאמת יתר (overfit)
לנתונים אם אינם מוגבלים בגודלם.
יער אקראי (Random Forest)
יער אקראי הוא אלגוריתם למידת מכונה של משולבת המשמש למשימות סיווג ורגרסיה.
יער אקראי משלב עצי החלטה מרובים כדי לייצר תחזית מדויקת ויציבה יותר.
כל עץ ביער גדל מתת-קבוצה אקראית של הנתונים ומתת-קבוצה אקראית של התכונות, והתחזיות שלהם משולבות
באמצעות הצבעת רוב (לסיווג) או ממוצע (לרגרסיה) כדי לייצר את התחזית הסופית.
שילוב זה של אקראיות וריבוי עצים עוזר להפחית התאמת יתר ולשפר את יכולת ההכללה של המודל.
יער אקראי היא שיטת למידת מכונה עמידה וחזקה שנמצאת בשימוש נרחב ביישומים שונים.
סיווג בייסיאני נאיבי (Naive Bayes)
סיווג בייסיאני נאיבי היא משפחה של אלגוריתמים הסתברותיים המבוססים על חוק בייס, המשמש למשימות סיווג,
כגון סיווג טקסט וסינון דואר זבל.
ה”נאיבי” בשם נובע מההנחה שתכונות מסוימות בנתונים אינן תלויות זו בזו, מה שלא תמיד כך.
למרות הנחה זו, סיווג בייסיאני נאיבי עדיין מציג ביצועים טובים בפועל והוא יעיל מבחינה חישובית,
מה שהופך אותו לבחירה פופולרית עבור בעיות מסוג סיווג טקסט.
מכונת וקטורים תומכים (SVM)
מכונות וקטורים תומכים (SVMs) הוא סוג של אלגוריתם למידה מונחית עבור משימות סיווג ורגרסיה.
המטרה של SVMs היא למצוא את המישור הממקסם את המרווח בין המחלקות במרחב רב מימדי.
השוליים מוגדרים כמרחק בין ההיפר-מישור לנקודות הנתונים הקרובות ביותר, המכונים וקטורים תומכים.
במשימת סיווג בינארי, ההיפר-מישור פועל כגבול החלטה, המפריד את הנתונים לשתי מחלקות.
מכונות וקטורים תומכים יעילים במרחבים בעלי מימד גבוה ובמקרים בהם הנתונים אינם ניתנים להפרדה לינארית,
באמצעות שימוש בפונקציות ליבה.
הם נמצאים בשימוש נרחב למשימות כגון סיווג טקסט וסיווג תמונה.
רשתות נוירונים (ANN)
רשת נוירונים או רשת עצבית מלאכותית היא סוג של מודל למידת מכונה בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי.
רשת עצבית מורכבת ממספר צמתי עיבוד מחוברים, הנקראים נוירונים מלאכותיים, המאורגנים בשכבות.
רשתות עצביות מאומנות על ידי התאמת משקל החיבורים בין הנוירונים על סמך נתוני הקלט והפלט הרצוי.
ניתן להשתמש רשתות נוירונים למגוון משימות, כולל זיהוי תמונה, עיבוד שפה טבעית וחיזוי.
ישנם סוגים שונים של רשתות עצביות, כולל רשת זרימה קדימה, רשתות חוזרות (RNN) ורשתות עצביות קונבולוציונליות (CNN),
כל אחת עם החוזקות שלה והשימושיות שלה.
רשתות עצביות הפכו לכלי בסיסי בתחום הבינה המלאכותית, והשיגו תוצאות מרשימות ביישומים רבים.
רשתות עצביות קונבולוציונליות (CNN)
רשתות עצביות קונבולוציונליות (CNN) הן סוג של רשת עצבית למידה עמוקה בשימוש נרחב לזיהוי תמונות ווידאו,
עיבוד שפה טבעית ויישומים אחרים.
רשתות עצביות קונבולוציונליות מתוכננות לעבד נתונים עם טופולוגיה דמוית רשת, כגון תמונה.
רשת קונבולוציה משתמשת בשכבות קונבולוציוניות כדי לסרוק ולחלץ תכונות מנתוני הקלט,
ובאגריגציית שכבות (pooling layers) כדי להפחית את מימד התכונות.
לאחר מכן התכונות מוזנות לשכבות מחוברות (fully connected layers) כדי לבצע תחזיות.
רשתות קונבולציה הצליחו בהשגת תוצאות מרשימות במשימות ראייה ממוחשבת כגון סיווג תמונה וזיהוי אובייקטים.
רשתות עצביות חוזרות (RNN)
רשתות עצביות חוזרות (RNN) הן סוג של רשת עצבית המיועדת לעיבוד נתונים רציפים, כגון סדרות זמן, טקסט, ודיבור.
בניגוד לרשתות עצביות מסוג הזנה קדימה מסורתיות, ל-RNN יש לולאת משוב המאפשרת למידע להמשיך משלב אחד לאחר ברציפות.
זה מאפשר ל-RNNs לבצע תחזיות על סמך ההקשר של הרצף כולו.
ישנם סוגים שונים של RNNs, כולל RNNs פשוטים, LSTMs ו-GRUs, כל אחד עם חוזקות וחולשות משלו לעיבוד נתונים עוקבים.
RNN נמצאים בשימוש נרחב למשימות כמו תרגום שפה, זיהוי דיבור ויצירת מוזיקה.
פיתוח מערכות למידת מכונה
פיתוח מערכות מבוססות למידת מכונה כולל תהליך של תכנון, הטמעה ופריסה של מערכות תוכנה המשלבות אלגוריתמים
ומודלים של למידת מכונה.
להלן סקירה כללית של השלבים הכרוכים בפיתוח תוכנה למידת מכונה:
הגדרת בעיה: הגדר בבירור את הבעיה שברצונך לפתור באמצעות למידת מכונה.
קבע את היעדים, הדרישות והאילוצים של הפרויקט. שלב זה חיוני להבנת ההיקף וההיתכנות של תהליך פיתוח התוכנה.
איסוף והכנת נתונים: אסוף נתונים רלוונטיים להדרכה ובדיקה של מודלים של למידת מכונה.
נקה את הנתונים על ידי טיפול בערכים חסרים, הסרת כפילויות וביצוע משימות עיבוד מקדים אחרות.
פצל את הנתונים למערכות הדרכה ובדיקות.
הנדסת תכונות: חלץ או הנדס תכונות משמעותיות מהנתונים שיכולים לשמש כקלט עבור מודלים של למידת מכונה.
שלב זה עשוי לכלול טרנספורמציה של נתונים, קנה מידה, קידוד משתנים קטגוריים או יצירת תכונות חדשות המבוססות על ידע בתחום.
בחירת מודל: בחר את האלגוריתם המתאים ללמידה מכונה או הדגם המתאים לבעיה שלך.
קחו בחשבון גורמים כמו סוג הבעיה (סיווג, רגרסיה, אשכול), אופי הנתונים ודרישות הביצועים.
אימון מודל: אימון הדגם הנבחר באמצעות נתוני האימון המוכנים. התאם את הפרמטרים או ההיפרפרמטרים של המודל כדי לייעל את הביצועים שלו.
שלב זה כולל הזנת נתוני האימון למודל, הערכת תחזיותיו ועדכון הפרמטרים הפנימיים של המודל על סמך המשוב.
הערכת מודל: הערכת הביצועים של המודל המאומן באמצעות נתוני הבדיקה.
הערך מדדים כגון דיוק, דיוק, זכירה, ציון F1 או שגיאה ממוצעת בריבוע, בהתאם לסוג הבעיה. שלב זה עוזר לקבוע את יעילות המודל
והאם הוא עומד בקריטריוני הביצועים הרצויים.
פיתוח תוכנה: פתח את מערכת התוכנה המשלבת את מודל למידת המכונה המאומן.
זה כרוך ביישום הקוד הדרוש, בניית ממשקי משתמש, שילוב צינורות נתונים ותכנון ארכיטקטורת התוכנה הכוללת.
שפת התכנות והמסגרות המשמשות תלויות בדרישות הספציפיות של הפרויקט.
פריסת מודלים: פרוס את מודל למידת המכונה ואת מערכת התוכנה כדי לקבל תחזיות או החלטות על נתונים חדשים שלא נראים.
זה יכול לכלול יצירת ממשקי API, בניית אפליקציות, או שילוב המודל במערכות קיימות.
ודא שהמודל הנפרס ניתן להרחבה, יעיל ועומד בדרישות הביצועים.
ניטור ותחזוקה: מעקב רציף אחר ביצועי המערכת הפרוסה. עקוב אחר דיוק הניבוי, היענות המערכת ובעיות פוטנציאליות.
עדכן באופן קבוע את המודל והכשיר אותו מחדש כשנתונים חדשים יהיו זמינים.
תחזק את מערכת התוכנה על ידי תיקון באגים, הוספת תכונות חדשות וטיפול בבעיות מדרגיות או ביצועים.
איטרציה ושיפור: פיתוח תוכנה למידת מכונה הוא תהליך איטרטיבי. אסוף משוב, נתח את ביצועי המערכת וזיהוי אזורים לשיפור.
חזור על תהליך הפיתוח על ידי חידוד הנתונים, התנסות במודלים או אלגוריתמים שונים, ושילוב משוב משתמשים כדי לשפר את יעילות מערכת התוכנה.
לאורך כל מחזור החיים של פיתוח התוכנה, חשוב לתעד את התהליך, לעקוב אחר ניסויים ולשמור על בקרת גרסאות נאותה כדי להבטיח שחזור ועקיבות
של מערכות למידת המכונה שפותחו.
שיתוף פעולה ותקשורת בין מדעני נתונים, מהנדסי תוכנה ומומחי תחום ממלאים תפקיד מכריע בפיתוח תוכנה מוצלח של למידת מכונה.
פרימוורקים לפיתוח למידת מכונה
קיימות מספר מסגרות וספריות פופולריות של למידת מכונה זמינות המספקות כלים, אלגוריתמים וממשקי API כדי לפשט
את הפיתוח והפריסה של מודלים של למידת המכונה.
להלן כמה מסגרות למידת מכונה בשימוש נרחב:
TensorFlow: ספריית TensorFlow, שפותחה על ידי גוגל, היא ספריית קוד פתוח רב-תכליתית בשימוש נרחב עבור
Machine Learning ו-Deep Learning.
TensorFlow מספקת מערכת אקולוגית מקיפה של כלים, כולל API ברמה גבוהה בשם Keras, לבנייה והדרכה של רשתות עצביות.
TensorFlow תומכת הן במעבד והן בחישובי GPU וניתן להשתמש בה למגוון משימות, מזיהוי דיבור ועד לעיבוד שפה טבעית.
PyTorch: מסגרת PyTorch היא עוד מסגרת פופולרית ללימוד מכונה בקוד פתוח שמאומצת באופן נרחב, במיוחד בקהילת המחקר.
PyTorch, שפותחה על ידי מעבדת AI Research של פייסבוק, ידועה בגרף החישובי הדינמי ובממשק האינטואיטיבי שלה.
היא מספקת פלטפורמה גמישה ויעילה לאימון ופריסה של רשתות עצביות.
PyTorch נמצא בשימוש נפוץ בתחומים שונים, כולל ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ולמידת חיזוק.
scikit-learn: ספריית scikit-learn היא ספריית Python בשימוש נרחב בקוד פתוח עבור למידת מכונה.
הוא מספק קבוצה עשירה של כלים ואלגוריתמים למשימות כגון סיווג, רגרסיה, אשכולות והפחתת מימד.
scikit-learn ידועה בנוחות השימוש, בתיעוד הברור והאימוץ הרחב בתעשייה ובאקדמיה.
הוא כולל גם כלי עזר לעיבוד מוקדם של נתונים, הערכת מודל ובחירת מודל.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): ערכת הכלים הקוגניטיבית של מיקרוסופט, הידועה גם בשם CNTK,
היא מסגרת למידה עמוקה רבת עוצמה שפותחה על ידי מיקרוסופט.
CNTK מציעה ביצועים גבוהים ומדרגיות, התומכת באימון מבוזר על פני מספר מכונות ומעבדי GPU.
היא מספקת Python API כמו גם גשרים עבור C++ ו-C#.
CNTK משמש ביישומים שונים, כולל זיהוי דיבור ותמונה, עיבוד שפה טבעית ומערכות ממליצים.
Apache MXNet: פריימוורק Apache MXNet היא מסגרת למידה עמוקה בקוד פתוח הידועה בגמישות וביעילות שלה.
היא מציעה ארכיטקטורה ניתנת להרחבה ומבוזרת, המאפשרת הדרכה ופריסה יעילה של מודלים בפלטפורמות שונות,
כולל מעבדי CPU, GPU וסביבות ענן.
MXNet מספקת תמיכה בשפות תכנות מרובות, כולל Python, R, Scala וג’וליה.
Theano: ספריית Theano היא ספריית Python המתמקדת בחישוב מספרי יעיל עבור מודלים של למידה עמוקה.
זה מאפשר למשתמשים להגדיר, לייעל ולהעריך ביטויים מתמטיים הכוללים מערכים רב מימדיים ביעילות.
Theano השפיעה על הפיתוח המוקדם של מסגרות למידה עמוקה וידועה בתמיכתה בחישוב סמלי ובבידול אוטומטי.
אלו הן רק כמה דוגמאות למסגרות פופולריות של למידת מכונה.
לכל מסגרת יש את החוזקות, התיעוד והתמיכה הקהילתית שלה, ולכן בחירת המסגרת תלויה לרוב בדרישות הספציפיות,
יעדי הפרויקט ובהעדפות האישיות של מפתחים וחוקרים.
שאלות ותשובות בנושא למידת מכונה
ש: מהי למידת מכונה?
ת: למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית הכוללת אימון אלגוריתמים לביצוע תחזיות או החלטות
על סמך נתונים, מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
ש: איך עובדת למידת מכונה?
ת: אלגוריתמי למידת מכונה פועלים על ידי ניתוח נתונים וזיהוי דפוסים, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בהם
כדי לקבל תחזיות או החלטות על נתונים חדשים.
האלגוריתמים מאומנים באמצעות נתונים מתוייגים (נתונים עם תוצאות ידועות) או נתונים לא מתוייגים (
נתונים ללא תוצאות ידועות), בהתאם לסוג הבעיה הנפתרת.
ש: מהם סוגי למידת מכונה?
ת: ישנם שלושה סוגים עיקריים של למידת מכונה: למידה מפוקחת, למידה לא מפוקחת ולמידת חיזוק.
בלמידה מפוקחת, האלגוריתם מאומן על נתונים מתוייגים כדי לקבל תחזיות או החלטות.
בלמידה לא מפוקחת, האלגוריתם מאומן על נתונים לא מתוייגים כדי למצוא דפוסים או מבנה בנתונים.
בלימוד חיזוק, האלגוריתם לומד על ידי ניסוי וטעייה, מקבל משוב בצורה של תגמולים או עונשים על סמך פעולותיו.
ש: מהם האלגוריתמים הפופולריים של למידת מכונה?
ת: ישנם אלגוריתמים רבים של למידת מכונה, כל אחד מתאים לסוגים שונים של בעיות.
כמה אלגוריתמים פופולריים כוללים רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה, יערות אקראיים,
מכונות וקטורים תומכים , שכן קרוב, ורשתות עצביות.
ש: מהם האתגרים של למידת מכונה?
ת: כמה אתגרים של למידת מכונה כוללים איסוף ועיבוד מוקדם של נתונים, בחירת אלגוריתמים ופרמטרים מתאימים,
הימנעות מהתאמה יתר, פירוש והסבר של תוצאות והתמודדות עם נתונים מוטים או חלקיים.
בנוסף, יש לקחת בחשבון חששות אתיים כגון פרטיות, הוגנות ואחריות בפיתוח ופריסה של מערכות למידת מכונה.
ש: מהן שיטות העבודה המומלצות לפיתוח מודלים של למידת מכונה?
ת: כמה שיטות עבודה מומלצות לפיתוח מודלים של למידת מכונה כוללות התחלה עם הגדרת בעיה ברורה,
איסוף ועיבוד מוקדם של נתונים באיכות גבוהה, בחירת אלגוריתמים ופרמטרים מתאימים, בדיקה והערכת המודל על
מערך אימות נפרד, הימנעות מהתאמה יתר על ידי הסדרה או עצירה מוקדמת, פירוש והסבר תוצאות,
וניטור ותחזוקה של המודל לאחר הפריסה.
ש: מהם הכלים לפיתוח מודלים של למידת מכונה?
ת: ישנם כלים ומסגרות רבות זמינות לפיתוח מודלים של למידת מכונה, כגון sikit-learn,
TensorFlow, PyTorch, Keras ו- Apache Spark.
כלים אלה מספקים אלגוריתמים ופונקציות מובנים מראש לעיבוד מוקדם של נתונים,
הדרכה והערכה של מודלים ופריסה.
ש: מהי למידה עמוקה?
ת: למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה המשתמשת ברשתות עצביות בעלות שכבות רבות למודל
של דפוסים מורכבים בנתונים.
למידה עמוקה הצליחה במיוחד בתחומים כמו זיהוי תמונה ודיבור, עיבוד שפה טבעית ומשחקים.
ש: מהי העברת לימוד?
ת: העברת לימוד היא טכניקה שבה מודל שהוכשר מראש למשימה אחת מותאם למשימה חדשה עם תחום או מבנה דומה.
העברת לימוד יכולה לחסוך זמן ומשאבים חישוביים, לשפר את הביצועים במערך נתונים קטנים ולאפשר ניסויים
וחדשנות יעילים יותר במחקר ופיתוח למידת מכונה.
ש: מה צופן לנו עתיד למידת המכונה?
ת: עתיד למידת המכונה עשוי להיות כרוך ביישומים מורכבים ומגוונים יותר, אוטומציה ויעילות מוגברת, ופיתוח מתמשך
של מסגרות אתיות ורגולטוריות כדי להבטיח שימוש אחראי ושקוף בטכנולוגיות למידת מכונה.
התקדמות בחומרה, כמו מחשוב קוונטי ושבבים נוירומורפיים, עשויה גם היא להוביל לאפשרויות ואתגרים חדשים ללמידת מכונה בעתיד.
ש: מה ההבדל בין בינה מלאכותית ללמידת מכונה?
ת: בינה מלאכותית (AI) היא תחום רחב הכולל טכניקות וטכנולוגיות שונות שמטרתן ליצור מכונות אינטליגנטיות שיכולות
לבצע משימות הדורשות אינטליגנציה אנושית, כגון תפיסה, חשיבה וקבלת החלטות.
למידת מכונה היא תת-קבוצה ספציפית של בינה מלאכותית הכוללת אימון אלגוריתמים לביצוע תחזיות או החלטות
על סמך נתונים, מבלי להיות מתוכנתים.
ש: מהם המדדים המשמשים להערכת מודלים?
ת: כמה מדדים נפוצים המשמשים להערכת מודלים של למידת מכונה כוללים דיוק, זכירה, ציון F1, שטח מתחת לעקומת מאפיין
הפעולה של המקלט (AUC-ROC) ושגיאה בריבוע ממוצע (MSE).
בחירת המדדים תלויה בסוג הבעיה הנפתרת ובמטרות הספציפיות של המודל.
ש: מהו כוונון היפרפרמטר?
ת: כוונון היפרפרמטרים הוא תהליך בחירת קבוצת ההיפרפרמטרים הטובה ביותר עבור מודל למידת מכונה כדי להשיג ביצועים מיטביים.
היפרפרמטרים הם פרמטרים שנקבעים לפני אימון המודל ולא ניתן ללמוד מהנתונים.
דוגמאות להיפרפרמטרים כוללות את קצב הלמידה, מספר השכבות ומספר הנוירונים ברשת עצבית.
כוונון היפרפרמטר יכול להתבצע באופן ידני או באמצעות טכניקות אוטומטיות כגון חיפוש רשת, חיפוש אקראי או אופטימיזציה בייסיאנית.
ש: מה זה הגדלת נתונים?
ת: הגדלת נתונים היא טכניקה שבה מערך הנתונים המקורי מורחב באופן מלאכותי על ידי יצירת דוגמאות חדשות
באמצעות טרנספורמציות כגון סיבוב, היפוך או קנה מידה.
הגדלת נתונים יכולה לעזור להגדיל את הגודל והמגוון של מערך ההדרכה, מה שיכול לשפר את הביצועים וההכללה של המודל.
ש: מה ההבדל בין התאמה יתר ותת התאמה בלמידת מכונה?
ת: התאמת יתר מתרחשת כאשר מודל למידת מכונה מאומן טוב מדי על נתוני האימון והופך למומחה רק בהם,
מה שמוביל לביצועים גרועים בנתונים חדשים או בלתי נראים.
תת-התאמה מתרחשת כאשר מודל למידת מכונה פשוט מדי ואינו יכול לתפוס את הדפוסים או היחסים הבסיסיים בנתונים,
מה שמוביל לביצועים גרועים הן בנתוני האימון והן במבחן המעשי.
האיזון בין התאמה יתר לתת התאמה חשוב להשגת ביצועים מיטביים של המודל.
ש: האם למידת מכונה יכולה להחליף את האינטליגנציה האנושית?
ת: ללימוד מכונה יש מגבלות ואינו מיועד להחליף אינטליגנציה אנושית.
למרות שהוא יכול לבצע משימות ספציפיות בדיוק ויעילות גבוהים, הוא חסר הבנה כמו אנושית, יצירתיות והיגיון בריא.
מערכות Machine Learning הן כלים המשלימים את היכולות האנושיות ויכולות לסייע בתהליכי קבלת החלטות ופתרון בעיות.
ש: איך אפשר להתחיל עם למידת מכונה?
ת: כדי להתחיל עם למידת מכונה מומלץ שתהיה לך הבנה טובה בתכנות, סטטיסטיקה ואלגברה לינארית.
לימוד שפת Python, שנמצאת בשימוש נרחב בקהילת Machine Learning, מועיל.
בנוסף, חקר קורסים מקוונים, מדריכים וספרי לימוד המוקדשים ללמידת מכונה יכול לספק בסיס איתן למתחילים.
ש: מהן הטכניקות לטיפול במערכי נתונים לא מאוזנים בלמידת מכונה?
ת: מערכי נתונים לא מאוזנים, שבהם מחלקה אחת נפוצה משמעותית מאחרות,
עלולות להציב אתגרים עבור מודלים של למידת מכונה.
כמה טכניקות לטיפול בבעיה זו כוללות:
דגימה מחדש: דגימת יתר של מחלקת המיעוטים על ידי שכפול מופעים או תת דגימה של מחלקת הרוב על ידי הסרת מופעים.
טכניקת דגימת יתר של מיעוטים סינתטיים (SMOTE): יצירת דוגמאות סינתטיות של מחלקת המיעוטים כדי לאזן את מערך הנתונים.
שקלול מחלקות: הקצאת משקלים גבוהים יותר למעמד המיעוט בפונקציית ההפסד של המודל כדי לתת לו חשיבות רבה יותר.
שיטות אנסמבל: שימוש בטכניקות אנסמבל כמו חיזוק לשילוב מודלים מרובים שהוכשרו על תת-קבוצות שונות של הנתונים.
