מהי למידת מכונה? מהם עקרונות הפעולה והיישומים של שיטת למידת המכונה? יחד עם INVIAI ננסה למצוא את התשובות בתוכן שלהלן!

בעידן הדיגיטלי, הנתונים הם משאב יקר ערך ולמידת מכונה (Machine Learning) היא הכלי המרכזי שמסייע לאדם למצות את המשאב הזה במלואו.

למידת מכונה (ML) היא תחום בתוך הבינה המלאכותית (AI), המאפשר למחשב ללמוד מנתונים ולשפר את יכולות העיבוד שלו לאורך זמן ללא צורך בתכנות מפורט. במילים אחרות, ML מאפשר למחשב "ללמוד בעצמו" מניסיון כדי לשפר בהדרגה את דיוק התחזיות, בדומה לאופן שבו בני אדם לומדים מהמציאות.

אופן הפעולה של למידת מכונה

למידת מכונה פועלת על בסיס נתונים. ראשית, יש לאסוף כמות גדולה של נתונים מגוונים ממקורות שונים (חיישנים, מערכות עסקיות, רשתות חברתיות, מאגרי מידע פתוחים ועוד). איכות הנתונים חשובה מאוד: אם הנתונים רעועים, חסרים או לא מייצגים, המודל עלול ללמוד בצורה מוטעית ולהניב תוצאות לא מדויקות.

לדוגמה, ככל שהנתונים נקיים ומייצגים יותר, המודל ילמד בצורה יעילה יותר, אך יש לעבד את הנתונים מראש (לנקות, לאחד סטנדרטים וכו') כדי להכין אותם לתהליך האימון.

1. איסוף ועיבוד מוקדם של הנתונים: תחילה, יש להגדיר את הנתונים הנדרשים ולאסוף אותם ממקורות אמינים. לאחר מכן, הנתונים עוברים ניקוי, הסרת שגיאות, השלמת ערכים חסרים או סטנדרטיזציה של המידע. שלב זה הוא זמן רב אך קריטי לדיוק הסופי של המודל.
2. בחירת אלגוריתם ואימון המודל: בהתאם לסוג הנתונים והמטרה (סיווג או חיזוי), בוחרים אלגוריתם מתאים (למשל: רגרסיה ליניארית, עצי החלטה, רשתות נוירונים ועוד). הנתונים המעובדים מוזנים למודל כדי ללמוד באמצעות אופטימיזציה של פונקציית עלות. תהליך האימון מתאים את פרמטרי המודל כדי למזער את שגיאת החיזוי על קבוצת האימון.
3. הערכה ופריסה: לאחר האימון, המודל נבדק על נתונים חדשים (קבוצת בדיקה) להערכת האיכות. מדדים נפוצים הם דיוק (accuracy), Precision, Recall או F1-Score, בהתאם לסוג הבעיה. אם התוצאות מספקות, המודל מופעל בשטח (באפליקציה או שירות), אחרת ניתן לכוונן את הנתונים או האלגוריתם ולאמן מחדש.

שיטות למידת מכונה

למידת מכונה מחולקת לרוב לשלוש שיטות עיקריות על פי אופן הלמידה מנתונים:

• למידה מונחית (Supervised Learning): המודל מאומן על קבוצת נתונים עם תוויות. כל דוגמת אימון כוללת קלט ותוצאה (תווית) מתאימה, המאפשרת למודל ללמוד את הקשר בין השניים. לאחר האימון, המודל יכול לחזות תוויות עבור נתונים חדשים. שיטה זו נפוצה בבעיות סיווג (למשל: זיהוי כתב יד, סינון דואר זבל) או רגרסיה (חיזוי מחירי דירות, מניות ועוד).
• למידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning): המודל מקבל נתונים ללא תוויות, כלומר רק קלט ללא תוצאה ידועה. מטרת המודל היא למצוא תבניות נסתרות או מבנים בנתונים, כמו קיבוץ (clustering) או הפחתת מימדים. לדוגמה, אלגוריתם קיבוץ (כמו K-Means) יחלק אוטומטית לקוחות לקבוצות על פי התנהגות רכישה מבלי לדעת מראש מי שייך לאיזו קבוצה.
• למידה מחזקת (Reinforcement Learning): המודל (סוכן) לומד כיצד לפעול בסביבה ולקבל תגמולים/עונשים בהתאם לפעולותיו. באמצעות ניסוי וטעייה, המודל מפתח אסטרטגיה מיטבית להשגת התגמול הגבוה ביותר. שיטה זו נפוצה במשחקים (כמו AlphaGo), רובוטיקה ומערכות בקרה אוטומטיות, שבהן המודל צריך לקבל החלטות מיטביות להשגת המטרה.

יישומים נפוצים של למידת מכונה

למידת מכונה הוכיחה את ערכה בתחומים רבים ושונים. יישומים טיפוסיים כוללים:

• עיבוד מידע ותקשורת: זיהוי תמונות (כגון זיהוי פנים, סיווג תמונות), זיהוי דיבור ועיבוד שפה טבעית (תרגום מכונה, עוזרים וירטואליים כמו Siri, Google Assistant).
• המלצות ואבטחה: מערכות המלצה מותאמות אישית (כמו הצעות סרטים ומוצרים ב-Netflix, Shopee ועוד), סינון דואר זבל וזיהוי הונאות מקוונות (למשל זיהוי עסקאות חריגות).
• אוטומציה וניתוח: רכבים אוטונומיים (כמו טכנולוגיית Tesla), אבחון רפואי אוטומטי (בדיקות דימות, חיזוי מחלות), ניתוח שוק פיננסי ודעת קהל (ניתוח מגמות, ניתוח רגשות משתמשים) ועוד.

בזכות היכולת ללמוד מנתונים, למידת מכונה הופכת בהדרגה לבסיס לטכנולוגיות AI מתקדמות, והופכת רעיונות של אוטומציה וחכמה מלאכותית למציאות.

>>> לחצו כאן למידע נוסף:

מהי בינה מלאכותית צרה ובינה מלאכותית כללית?

ההבדלים בין: AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה

לסיכום, למידת מכונה היא טכנולוגיה מרכזית בעידן הנתונים הגדולים. היא מאפשרת למחשב ללמוד ולשפר את יכולת החיזוי לאורך זמן ללא צורך בתכנות מפורט של כל שלב. בזכות זאת, ML מיושמת וממשיכה להתפתח במגוון תחומים בחיים ובתעשייה, מעוזרים וירטואליים חכמים ועד מערכות אוטומטיות מתקדמות.

כפי שצוין, "למידת מכונה היא הכלי שמאפשר לאדם למצות במלואו את הערך של הנתונים בעידן הדיגיטלי", ופותחת הזדמנויות רבות ליישומים של טכנולוגיות חכמות בעתיד.