למידה עמוקה הינה שיטת למידת מכונה (machine learning) וסניף בתחום הבינה המלאכותית (AI). שיטה זו משתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות רב-שכבתיות (deep neural networks) כדי לדמות יכולות קבלת החלטות מורכבות בדומה למוח האנושי, ומאפשרת למחשב לזהות דפוסי מידע סמויים בנתונים בצורה יעילה.

בעשייה המעשית, רוב היישומים המודרניים של AI סביבנו מופעלים על ידי טכנולוגיית למידה עמוקה, החל מזיהוי דיבור ותמונה ועד למערכות המלצה וצ'אטבוטים חכמים.

כיצד פועלת למידה עמוקה?

למידה עמוקה פועלת על בסיס מודל של רשת עצבית מלאכותית רב-שכבתית. רשת עצבית כוללת שכבת קלט, מספר שכבות נסתרות באמצע, ו-שכבת פלט. הנתונים הגולמיים (כגון תמונות, קול, טקסט) מוזנים לשכבת הקלט, עוברים דרך כל שכבה נסתרת שבה הרשת מפיקה בהדרגה תכונות ברמה מופשטת יותר, ולבסוף מייצרת תחזית בשכבת הפלט. תהליך העברת המידע מהקלט לפלט נקרא הפצה קדימה (forward propagation).

לאחר קבלת התחזית, המודל משווה אותה לערך הצפוי (תווית אמיתית, אם קיימת) כדי לחשב את השגיאה. לאחר מכן, הפצה לאחור (backpropagation) משמשת להתאמת משקלים ברשת: השגיאה מועברת בחזרה מהפלט לשכבות הקודמות, ומשקלי הקשרים בין הנוירונים מעודכנים כדי לצמצם את השגיאה. תהליכי ההפצה הקדימה וההפצה לאחור מתבצעים ברצף במהלך אימון המודל, ומאפשרים לרשת לשפר את דיוק התחזיות בכל מחזור למידה.

עם מבנה רב-שכבתי, כל שכבת נוירונים ברשת לומדת רמת תכונה שונה מהנתונים. לדוגמה: במודל לזיהוי פנים, השכבה הראשונה עשויה ללמוד לזהות קווים פשוטים כמו קצוות או קווים ישרים; השכבה הבאה לומדת לשלב תכונות אלו לצורות מורכבות יותר כמו עיניים ואף; והשכבות הנסתרות העמוקות יותר מזהות את האובייקט המלא – למשל, קביעה האם התמונה מכילה פנים או לא. חשוב שהרשת בלמידה עמוקה לומדת בעצמה את התכונות המתאימות בכל שכבה מתוך הנתונים הגולמיים, במקום להסתמך על תכונות שהוגדרו מראש על ידי אדם כפי שקורה בשיטות למידת מכונה מסורתיות.

מה ההבדל בין למידה עמוקה ללמידת מכונה?

למרות שלמידה עמוקה היא למעשה שיטה בתוך תחום למידת מכונה, קיימים הבדלים משמעותיים בין למידה עמוקה לבין טכניקות למידת מכונה מסורתיות:

• מבנה המודל: מודל למידה עמוקה כולל לפחות 3 שכבות נסתרות ומעלה, לעיתים עשרות או מאות שכבות, בעוד שמודלים מסורתיים לרוב כוללים 1-2 שכבות בלבד (או משתמשים באלגוריתמים שאינם רשתות עצביות). במילים אחרות, רשת למידה עמוקה היא עמוקה יותר עם שכבות עצביות רבות המחוברות, ומאפשרת ללמוד תכונות מורכבות יותר.
• יכולת למידת תכונות: למידה עמוקה מסוגלת לחלץ תכונות באופן אוטומטי מתוך הנתונים הגולמיים. בעבר, עם אלגוריתמים מסורתיים, מהנדסים היו צריכים לבצע feature engineering – עיצוב תכונות באופן ידני, כלומר לבחור ולהמיר את הנתונים לתכונות מתאימות לאלגוריתם. בלמידה עמוקה, הרשת לומדת לבד את התכונות החשובות מתוך הנתונים, ומפחיתה את התלות במומחים להכנת הנתונים.
• שיטת הלמידה: רבים מהמודלים המודרניים בלמידה עמוקה משלבים למידה בלתי מפוקחת (unsupervised learning) – כלומר, גילוי מבנים ודפוסים בנתונים ללא תוויות. לעומת זאת, רוב אלגוריתמי למידת המכונה המסורתיים מבוססים על למידה מפוקחת, שדורשת נתונים מתויגים מראש כדי לאמן את המודל ולהפיק תוצאות מדויקות. היכולת ללמוד מנתונים לא מתויגים מאפשרת ללמידה עמוקה לנצל כמויות עצומות של נתונים זמינים ללא תיוג.

יישומים של למידה עמוקה

למידה עמוקה חוללה ומהווה מהפכה בתחומים רבים בזכות יכולתה המצוינת לנתח נתונים מורכבים. להלן כמה תחומים מרכזיים שבהם הטכנולוגיה מיושמת בעוצמה:

ראייה ממוחשבת (Computer Vision): 

למידה עמוקה מאפשרת למחשב "לראות" ולהבין תוכן של תמונות וסרטונים. מודלים של רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) מסוגלים לסווג תמונות, לזהות עצמים, לזהות פנים ועוד, ברמת דיוק גבוהה.

יישומים מעשיים כוללים רכבים אוטונומיים (זיהוי נתיבי נסיעה והולכי רגל לתמיכה בנהיגה בטוחה), רפואה (ניתוח צילומי רנטגן ו-MRI לזיהוי מדויק יותר של גידולים ופגיעות), רשתות חברתיות (זיהוי פנים בתמונות להמלצות תגיות), ועוד תחומים כמו חקלאות (מעקב עונתי באמצעות תמונות לוויין), ביטחון (זיהוי חדירות דרך מצלמות), ועוד.

זיהוי דיבור (Speech Recognition): 

טכנולוגיה זו מאפשרת למחשב להבין דיבור אנושי. בזכות למידה עמוקה, עוזרים וירטואליים כמו Amazon Alexa, Google Assistant, Siri מסוגלים לזהות דיבור במגוון ניואנסים, שפות ולהמירו לטקסט או לבצע פקודות בהתאם.

יישומים כוללים מערכות בקרה קולית לבתים חכמים, יצירת כתוביות אוטומטיות לסרטונים, תמיכה במוקדי שירות לניתוח שיחות לקוחות, והמרת דיבור לטקסט בתחומי הרפואה והמשפט.

עיבוד שפה טבעית (Natural Language Processing - NLP):

למידה עמוקה מאפשרת למחשב להבין וליצור שפה כתובה של בני אדם. יישומי NLP בולטים כוללים: תרגום מכונה (כמו Google Translate) לתרגום אוטומטי בין שפות; צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים למענה על הודעות ותמיכה בלקוחות; סיכום טקסט אוטומטי (למשל סיכום חדשות או מסמכים ארוכים); ניתוח רגשות ברשתות חברתיות (סיווג תגובות לחיוביות או שליליות); ושליפת מידע מטקסטים (כמו מערכות קריאת מיילים ומסמכים לאיתור מידע חשוב).

מערכות המלצה (Recommendation Systems): 

למידה עמוקה משמשת להמלצה על תוכן ומוצרים מותאמים אישית לכל משתמש בהתבסס על התנהגותו והעדפותיו. דוגמאות טיפוסיות הן שירותי סטרימינג כמו Netflix, YouTube שממליצים על סרטים/סרטונים, או פלטפורמות מסחר אלקטרוני כמו Amazon שמציעות מוצרים רלוונטיים. מערכות המלצה משולבות גם ברשתות חברתיות (המלצות חברים ותוכן), חדשות (המלצות מאמרים מתאימים) ועוד, ומסייעות בהתאמת חוויית המשתמש.

בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI): 

מדובר בקבוצת יישומים של AI שמטרתם ליצור תוכן חדש (טקסט, תמונות, קול, וידאו) בהתבסס על למידה מנתונים קיימים. למידה עמוקה סללה את הדרך למודלים יוצרים כמו רשתות GAN, מודלי Transformer ועוד. לדוגמה, המודל DALL-E מסוגל ליצור תמונות חדשות מתיאורי טקסט, ו-ChatGPT מסוגל לייצר שיחות וטקסטים בתגובה לשאלות טבעיות.

Generative AI מיושמת כיום ליצירת תוכן שיווקי, כתיבת קוד אוטומטית, תמיכה במענה ללקוחות, ומשימות נוספות רבות. תחום זה בולט מאוד לאחרונה בזכות כוח הלמידה העמוקה בלמידה ודימוי סגנונות ודפוסי מידע מתוך כמויות עצומות של נתונים.

יתרונות הלמידה העמוקה

למידה עמוקה הפכה לפופולרית בזכות היתרונות הבולטים הבאים:

• למידה אוטומטית ויעילה של תכונות: מודל למידה עמוקה מסוגל לחלץ תכונות מתאימות מתוך נתונים גולמיים, ומפחית את המאמץ בעיבוד מוקדם. בניגוד לאלגוריתמים ישנים שדרשו תכונות שתוכננו על ידי אדם, רשת למידה עמוקה לומדת ייצוגים מיטביים עבור המשימה הנתונה. יתרון זה חשוב במיוחד עבור נתונים לא מובנים כמו תמונות, קול וטקסט – שבהם תכנון תכונות ידני הוא מאתגר מאוד.
• דיוק גבוה: עם מבנה רב-שכבתי ויכולת למידה מנתונים גדולים, מודלי למידה עמוקה בדרך כלל משיגים דיוק גבוה משמעותית לעומת שיטות קודמות. בתחומים מסוימים, רשתות למידה עמוקה אף השיגו תוצאות שוות ערך או טובות יותר ממומחים אנושיים – למשל בזיהוי תמונות, משחקי לוח, או אבחון רפואי מתמונות. ביצועים גבוהים אלו פותחים אפשרויות לאוטומציה של משימות מורכבות עם אמינות גבוהה.
• יישום מגוון וגמיש: למידה עמוקה היא רב-שימושית וניתנת ליישום על סוגי נתונים ופתרון בעיות שונות. החל מראייה ממוחשבת, עיבוד שפה, זיהוי דיבור ועד חיזוי סדרות זמן ויצירת תוכן – למידה עמוקה מספקת מודלים מתקדמים לפתרון. בזכות זאת, הטכנולוגיה מקדמת אוטומציה בתעשיות רבות, ומאפשרת לבצע משימות שבעבר דרשו התערבות אנושית בלבד. הגמישות מתבטאת גם ביכולת למידה מתמשכת עם הוספת נתונים חדשים (learning on the fly), המשפרת ביצועים לאורך זמן.
• יכולת למידה מנתונים גדולים: למידה עמוקה מפגינה עוצמה רבה כאשר יש כמויות גדולות של נתונים. במקום להעמיס, מודלים רב-שכבתיים מסוגלים לעבד כמויות עצומות של נתונים ולזהות דפוסים מורכבים שהשיטות הישנות מפספסות. ככל שיש יותר נתונים, הרשת לומדת טוב יותר ופחות סובלת מבעיות של overfitting בהשוואה למודלים פשוטים יותר.

מגבלות הלמידה העמוקה

לצד היתרונות, ללמידה עמוקה יש גם אתגרים ומגבלות שיש לקחת בחשבון:

• דרישת נתונים עצומה: מודלי למידה עמוקה כוללים פרמטרים רבים ולכן דורשים מאגרי אימון גדולים במיוחד כדי להשיג ביצועים טובים. כאשר הנתונים מועטים או לא מגוונים, המודל עלול לסבול מoverfitting או לא ללמוד כלל את הכללים הכלליים. בנוסף, יש להכין את הנתונים בקפידה – בהתאם למטרה, בכמות מספקת וללא הטיות משמעותיות – כדי לקבל תוצאות מדויקות.
• דרישות חישוביות גבוהות: אימון רשתות למידה עמוקה צורך משאבי חישוב משמעותיים. תהליך עדכון מיליוני משקלים במאות שכבות דורש מעבדים חזקים כמו GPU או TPU. זמן האימון של מודלים גדולים יכול להימשך שעות עד שבועות, עם עלויות ניכרות של חומרה וחשמל. גם פריסת מודלים רבים בסביבה פרודקשן דורשת תשתיות חישוב רחבות (כגון שרתי GPU או שירותי ענן).
• מודל "קופסת שחורה" וקושי בהסבר: חיסרון מרכזי של למידה עמוקה הוא היעדר יכולת הסבר. בשל המבנה המורכב ולמידת תכונות מופשטות, המודלים נתפסים כ"קופסאות שחורות" – קשה להבין מדוע המודל מקבל החלטה מסוימת. חוסר בהירות זה מהווה אתגר בתחומים שדורשים הסברים מפורטים כמו רפואה, פיננסים, או לבניית אמון המשתמשים. כיום, תחום ה-AI להסבר (Explainable AI) נמצא במחקר במטרה להקל על מגבלה זו בלמידה עמוקה.
• סיכון להטיות מהנתונים: מודלי למידה עמוקה לומדים ישירות מהנתונים, ולכן אם נתוני האימון מכילים הטיות (bias) או אינם מייצגים, המודל עלול ללמוד ולהגביר את ההטיות הללו. לדוגמה, אם מאגרי אימון לזיהוי פנים חסרים תמונות של קבוצה מסוימת, המודל עלול לזהות אותה פחות טוב או באופן מוטעה. לכן, הכנת נתונים מגוונת, מאוזנת ועם שגיאות מינימליות היא קריטית למניעת תוצאות מוטות ולהבטחת פעולה הוגנת של המודל.
• דרישת מומחיות גבוהה לפיתוח: בניית ואופטימיזציה של מודלי למידה עמוקה מורכבים אינה משימה פשוטה. היא דורשת מומחים עם ידע מעמיק בלמידת מכונה, מתמטיקה וניסיון מעשי. בחירת הארכיטקטורה המתאימה, כוונון היפר-פרמטרים רבים וטיפול בבעיות כמו overfitting וvanishing gradients מצריכים ניסויים והבנה מעמיקה. כתוצאה מכך, מחסום הכניסה לתחום זה גבוה, ולא כל ארגון מחזיק בכוח אדם מתאים.

>>> לחץ כאן למידע נוסף: מהו למידת מכונה?

למידה עמוקה הוכיחה את עצמה כמרכיב מרכזי במהפכת ה-AI הנוכחית. בזכות יכולתה ללמוד מנתונים גדולים ולדמות חלק מפעילות המוח, למידה עמוקה מאפשרת למחשבים להשיג התקדמות משמעותית בהבנה ועיבוד מידע. מהתמיכה בנהיגה אוטונומית בטוחה, דרך סיוע לרופאים באבחון, ועד ליצירת שיחות טבעיות כמו בני אדם – טכנולוגיה זו נמצאת בכל תחומי החיים הדיגיטליים.

לצד האתגרים בתחום הנתונים, החישוב והשקיפות, למידה עמוקה ממשיכה להשתפר ללא הרף. עם התפתחות תשתיות החישוב וטכניקות חדשות (כגון ארכיטקטורות Transformer, למידה מחוזקת ועוד), צפוי שהלמידה העמוקה תמשיך להתקדם משמעותית, לפתוח יישומים פורצי דרך ולהוות מנוע מרכזי לקידום הבינה המלאכותית בעתיד.