מהי למידת מכונה? מהם העקרונות והיישומים של שיטת למידת המכונה? בואו יחד עם INVIAI למצוא את התשובות המפורטות בתוכן למטה!

מהי למידת מכונה...?

למידת מכונה (ML, המכונה גם למידת מכונה) היא תחום בתוך בינה מלאכותית (AI), המתמקד באפשרות לאפשר למחשב לחקות את אופן הלמידה האנושי כדי לבצע משימות באופן אוטומטי ולשפר את הביצועים שלו על ידי צבירת ניסיון מנתונים. בפשטות, זהו "תחום מחקר שמאפשר למחשב ללמוד בעצמו מבלי להיות מתוכנת במפורש", כהגדרתו הקלאסית של המומחה ארתור סמואל משנות ה-50. הגדרה זו נשארה רלוונטית עד היום: במקום לתכנת כל הוראה מפורטת, אנו מספקים נתונים כדי שהמחשב יגלה בעצמו את החוקים וישפר את התוצאות לאורך זמן.

כיום, למידת מכונה נמצאת בשימוש נרחב בחיי היומיום. שירותים מקוונים רבים שאנו משתמשים בהם מדי יום – החל מכלי חיפוש באינטרנט, סינון דואר זבל, מערכות המלצות לסרטים ומוצרים, ועד לתוכנות בנקאיות לזיהוי עסקאות חשודות – כולם מופעלים על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה.

טכנולוגיה זו מופיעה גם באפליקציות רבות בטלפונים ניידים, כגון זיהוי דיבור המאפשר לעוזרים וירטואליים להבין את דבריך. בזכות יכולת הלמידה וההתפתחות העצמית, למידת מכונה הפכה לבסיס של רוב מערכות ה-AI המודרניות. למעשה, רוב ההתקדמות בבינה מלאכותית בעשור האחרון קשורה ללמידת מכונה, עד כדי כך שרבים אפילו רואים בAI ו-ML כמעט כמונחים נרדפים.

הקשר בין למידת מכונה, AI ולמידה עמוקה

בינה מלאכותית (AI) היא מושג רחב הכולל כל טכניקה שמאפשרת למכונות לבצע פעולות "חכמות" בדומה לבני אדם. למידת מכונה היא שיטה למימוש AI בכך שהיא מאפשרת למכונה ללמוד מנתונים במקום להיות מתוכנתת שלב אחר שלב. במערכת האקולוגית של AI, ML תופסת תפקיד מרכזי עד שרוב מערכות ה-AI מבוססות על מודלים של למידת מכונה.

למידה עמוקה (Deep Learning) היא תחום משנה מיוחד של למידת מכונה. למידה עמוקה משתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות רב-שכבתיות (deep neural networks) כדי לחלץ תכונות מנתונים גולמיים עם מעט מאוד התערבות אנושית. בזכות המבנה הרב-שכבתי, אלגוריתמים של למידה עמוקה יכולים לעבד כמויות עצומות של נתונים (כגון תמונות, קול, טקסט) וללמוד תכונות חשובות לצורך סיווג או חיזוי ללא צורך בהגדרת תכונות מראש. זה מפחית את המאמץ ב"הוראת" המכונה ומאפשר ניצול נתונים בקנה מידה גדול למודל.

לעומת זאת, אלגוריתמים "קלאסיים" של ML (שאינם משתמשים בלמידה עמוקה) תלויים יותר בעיצוב תכונות על ידי האדם וזקוקים לנתונים מובנים יותר כדי להשיג תוצאות טובות. ניתן לדמיין ש-AI הוא אוסף רחב של טכנולוגיות חכמות, למידת מכונה היא תת-תחום של AI, ולמידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה המתמקד ברשתות עצביות עמוקות.

(הערה: רובוטיקה ו-למידת מכונה הן שני תחומים נפרדים. רובוטיקה עוסקת בחומרה ובמכניקה אוטומטית, בעוד ML הוא בעיקר אלגוריתם תוכנה. עם זאת, רובוטים מודרניים יכולים לשלב ML כדי להיות "חכמים" יותר, למשל רובוטים ניידים המשתמשים בלמידת מכונה כדי ללמוד כיצד לנוע.)

סוגי למידת מכונה

קיימות שיטות ואלגוריתמים שונים בלמידת מכונה. עם זאת, באופן בסיסי, ML מחולקת לארבע קטגוריות עיקריות בהתבסס על האופן שבו המערכת לומדת מנתונים:

למידה מונחית (Supervised Learning)

למידה מונחית היא שיטת אימון מודל באמצעות נתונים שכבר מתויגים. משמעות הדבר היא שהנתונים הנכנסים ידועים מראש עם התוצאה הרצויה, מה שמאפשר לאלגוריתם ללמוד מדוגמאות ספציפיות. המודל מתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי לחזות פלט התואם לתוויות הקיימות. לדוגמה, אם נספק לאלגוריתם הרבה תמונות של כלבים וחתולים עם תוויות, המודל ילמד מהן כדי להבדיל בין תמונות של כלבים לתמונות שאינן כלבים בדיוק גבוה. למידה מונחית היא הסוג הנפוץ ביותר של למידת מכונה כיום, ומשמשת במגוון רחב של בעיות כמו זיהוי כתב יד, סינון דואר זבל או חיזוי מחירי נדל"ן.

למידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning)

בלמידה בלתי מונחית, הנתונים הנכנסים אינם מתויגים מראש. האלגוריתם מחפש בעצמו דפוסים ומבנים סמויים בתוך מערך הנתונים ללא הנחיות מוקדמות. המטרה היא שהמחשב יגלה קבוצות נתונים או חוקים סמויים שאנשים אולי אינם מודעים להם. לדוגמה, תוכנית למידה בלתי מונחית יכולה לנתח נתוני רכישות מקוונות ולחלק באופן אוטומטי לקוחות לקבוצות עם דפוסי קנייה דומים.

תוצאות הקיבוץ הללו עוזרות לעסקים להבין את פלחי הלקוחות השונים, אף על פי שלא היו תוויות "סוג לקוח" ספציפיות מראש. למידה בלתי מונחית משמשת לעיתים קרובות בניתוח נתוני ביקור, הפחתת מימדים (dimensionality reduction) ובמערכות המלצה.

למידה חצי מונחית (Semi-supervised Learning)

למידה חצי מונחית היא שיטה שמשלבת נתונים מתויגים ובלתי מתויגים בתהליך האימון. בדרך כלל, יש לנו רק כמות קטנה של נתונים מתויגים בעוד שרוב הנתונים אינם מתויגים. אלגוריתם הלמידה החצי מונחית משתמש בקבוצת הנתונים המתויגת הקטנה כדי לכוון את הסיווג וחילוץ התכונות על מערך נתונים גדול יותר שאינו מתויג. גישה זו מנצלת את מאגר הנתונים העצום שאינו מתויג מבלי לדרוש מאמץ רב לתיוג ידני.

למידה חצי מונחית שימושית במיוחד כאשר איסוף נתונים מתויגים הוא קשה או יקר, ומסייעת לשפר את הדיוק לעומת למידה בלתי מונחית בלבד.

למידת חיזוק (Reinforcement Learning)

למידת חיזוק היא שיטה שבה האלגוריתם לומד בעצמו באמצעות מערכת תגמולים ועונשים בעת אינטראקציה עם הסביבה. בניגוד ללמידה מונחית, המודל אינו מקבל זוגות נתונים-תשובות מראש, אלא מנסה פעולות שונות ומקבל משוב (תגמול או עונש) בהתאם להצלחת הפעולה.

עם הזמן, רצף הפעולות שמניב תוצאות טובות מחוזק (reinforce), מה שמאפשר למודל ללמוד אסטרטגיה מיטבית להשגת מטרה מסוימת. למידת חיזוק משמשת לעיתים קרובות לאימון AI במשחקים, שליטה ברובוטים או לימוד נהיגה אוטונומית.

לדוגמה, מודל יכול ללמוד לשחק שחמט על ידי משחק עצמי רב-פעמים וקבלת נקודות על ניצחונות. דוגמה מפורסמת היא מערכת IBM Watson – שהשתמשה בלמידת חיזוק כדי ללמוד מתי להשיב ומתי להמר, וזכתה בתחרות השאלות Jeopardy! בשנת 2011.

כיצד פועלת 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 רעשים, חסרים או לא מייצגים, המודל עלול ללמוד בצורה מוטעית ולספק תוצאות לא מדויקות.

לדוגמה, ככל שהנתונים נקיים ומייצגים יותר, המודל ילמד טוב יותר, אך הנתונים חייבים לעבור עיבוד מוקדם (ניקוי, תקנון וכו') כדי להיות מוכנים לאימון.

1. איסוף ועיבוד מוקדם של נתונים: ראשית, יש להגדיר את הנתונים הנדרשים ולאסוף אותם ממקורות אמינים. לאחר מכן, הנתונים עוברים ניקוי, הסרת שגיאות, השלמת ערכים חסרים או תקנון המידע. שלב זה לוקח זמן רב אך משפיע משמעותית על הדיוק הסופי של המודל.
2. בחירת אלגוריתם ואימון המודל: בהתאם לסוג הנתונים והמטרה (סיווג או חיזוי), בוחרים אלגוריתם מתאים (למשל רגרסיה לינארית, עצי החלטה, רשתות עצביות וכו'). הנתונים המעובדים מוזנים למודל כדי ללמוד באמצעות אופטימיזציה של פונקציית עלות. תהליך האימון מתאים את פרמטרי המודל כדי למזער את שגיאת החיזוי על מערך האימון.
3. הערכה ופריסה: לאחר האימון, המודל נבדק על נתונים חדשים (מערך בדיקה) להערכת איכות. מדדים נפוצים הם דיוק (accuracy), Precision, Recall או F1-Score, בהתאם לסוג הבעיה. אם התוצאות טובות, המודל מופעל בשטח (באפליקציה או שירות); אחרת, ניתן לשפר את הנתונים או האלגוריתם ולבצע אימון חוזר.

יישומים מעשיים של למידת מכונה

למידת מכונה מוטמעת במגוון רחב של תחומים, החל מכלים יומיומיים מוכרים ועד לתחומי טכנולוגיה מתקדמים. להלן כמה דוגמאות מייצגות ליישומי ML:

• בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI): זוהי טכנולוגיית ML המאפשרת יצירת תוכן חדש (טקסט, תמונות, וידאו, קוד מקור ועוד) בהתבסס על בקשות המשתמש. מודלים גנרטיביים (כגון מודלים לשפה גדולה) לומדים מכמויות עצומות של נתונים כדי להבין את הבקשה וליצור תוכן מתאים באופן אוטומטי. לדוגמה: ChatGPT הוא יישום בינה מלאכותית גנרטיבית מפורסם, המסוגל לענות על שאלות או לנסח טקסט לפי רצון המשתמש.

• זיהוי דיבור: למידת מכונה מסייעת למחשב להבין דיבור אנושי ולהמירו לטקסט. טכנולוגיית זיהוי דיבור משתמשת במודלים של למידת מכונה (לעיתים בשילוב עם עיבוד שפה טבעית) כדי לזהות ולהפוך את הצליל לדיבור. יישומים כוללים עוזרים וירטואליים בטלפונים (כגון Siri, Google Assistant) שמבצעים פקודות קוליות, או תכונות הקלדת טקסט באמצעות דיבור להקל על האינטראקציה עם המכשיר.

• צ'אטבוטים ותמיכה בלקוחות: צ'אטבוטים רבים באתרי אינטרנט וברשתות חברתיות מצוידים בלמידת מכונה כדי להשיב אוטומטית על שאלות נפוצות (FAQ), לתמוך בייעוץ מוצר ולהתנהל עם לקוחות 24/7. בזכות ML, הצ'אטבוטים יכולים להבין את כוונת השאלה של המשתמש ולהציע תשובות מתאימות, ואף ללמוד מכל שיחה כדי להשתפר עם הזמן. זה עוזר לעסקים לחסוך בכוח אדם ולשפר את חוויית הלקוח (לדוגמה, עוזרים וירטואליים וצ'אטבוטים של אתרי מסחר אלקטרוני שמציעים המלצות ומענה מיידי לשאלות).

• ראייה ממוחשבת (Computer Vision): תחום ML זה מאפשר למחשב "לראות" ולהבין את תוכן התמונות או הווידאו. אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת משתמשים ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) לזיהוי תכונות בתמונה, וכך לזהות עצמים, לסווג או לזהות דפוסים בנתוני תמונה. יישומים מגוונים כוללים תיוג אוטומטי של תמונות ברשתות חברתיות, זיהוי פנים בטלפונים, אבחון רפואי מתמונות (למשל גילוי גידולים בצילומי רנטגן) ורכבים אוטונומיים (זיהוי הולכי רגל, תמרורים ועוד).

• מערכות המלצה (Recommender System): אלו אלגוריתמים של ML שמנתחים את התנהגות המשתמש כדי להציע המלצות מותאמות אישית בהתאם להעדפותיו. לדוגמה, בהתבסס על היסטוריית צפייה או רכישות, מערכת ההמלצות תציע סרטים או מוצרים שעשויים לעניין אותך. אתרי מסחר אלקטרוני ושירותי סטרימינג (כגון Netflix, Spotify) משתמשים ב-ML כדי להתאים אישית את התוכן המוצג למשתמש, לשפר את החוויה ולקדם מכירות.

• זיהוי הונאות: בתחום הפיננסי והבנקאי, למידת מכונה משמשת לזיהוי עסקאות הונאה או חריגות במהירות. מודלים של למידת מכונה יכולים להיות מאומנים על נתוני עסקאות עם הונאות ידועות (למידה מונחית) כדי לזהות תבניות אופייניות להונאה. בנוסף, בשילוב עם טכניקות זיהוי חריגות (anomaly detection), מערכות ML יכולות להתריע על עסקאות "חריגות" בהשוואה להרגלים הרגילים לבדיקה נוספת. בזכות ML, בנקים וחברות כרטיסי אשראי מזהים הונאות בזמן אמת, מפחיתים נזקים וסיכונים ללקוחות.

(בנוסף, ל-ML יש יישומים רבים נוספים כגון: בקרה אוטומטית במפעלים (רובוטיקה), ניתוח שרשרת אספקה, תחזית מזג אוויר, ניתוח נתוני גנים בביולוגיה ועוד. ההתפתחות של ML פותחת אפשרויות חדשות כמעט בכל תחום.)

יתרונות וחסרונות של למידת מכונה

כמו טכנולוגיות אחרות, למידת מכונה מציעה יתרונות משמעותיים אך גם כוללת מגבלות. הבנה ברורה של אלה מסייעת לנו ליישם ML ביעילות ולמנוע סיכונים אפשריים.

יתרונות

• יכולת גילוי דפוסים בנתונים גדולים: ML מסוגלת לזהות דפוסים ומגמות סמויים בכמויות עצומות של נתונים שקשה לאדם לזהות בעצמו. בזכות זאת, עסקים יכולים לנצל מידע מתוך "ביג דאטה" לקבלת החלטות מדויקות יותר.

• אוטומציה והפחתת תלות באדם: מערכות ML יכולות ללמוד ולשפר אלגוריתמים אנליטיים עם מעט התערבות אנושית. כל עוד מספקים נתוני קלט, המודל מתאים ומכוון את הפרמטרים הפנימיים כדי למקסם תוצאות. זה מאפשר אוטומציה של משימות מורכבות (כגון סיווג וחיזוי) באופן רציף ללא צורך בתכנות ידנית לכל מקרה.

• שיפור מתמשך והתאמה אישית: בניגוד לתוכנות מסורתיות (עם ביצועים קבועים), מודלים של למידת מכונה משתפרים ככל שהם מקבלים יותר נתונים. עם כל אימון נוסף, המודל לומד מניסיון ומשפר את התחזיות. בזכות זאת, מערכות ML יכולות להתאים אישית את החוויה לכל משתמש – לדוגמה, להציע תוכן שמתאים יותר לטעם המשתמש ולהעצים את חוויית המשתמש לאורך זמן.

חסרונות

• תלות באיכות הנתונים: מודל ML דורש כמות גדולה של נתוני אימון והנתונים חייבים להיות מדויקים, מגוונים וללא הטיות. אם מספקים נתונים באיכות נמוכה, התוצאות יהיו גרועות (עיקרון "אשפה נכנסת – אשפה יוצאת"). בנוסף, איסוף ועיבוד כמויות גדולות של נתונים דורשים תשתיות אחסון וחישוב חזקות, מה שעלול לגרום לעלויות גבוהות.

• סיכון ללמידה שגויה או תוצאות מוטעות: מודל למידת מכונה עלול להיכשל אם נתוני האימון קטנים מדי או לא מייצגים. במקרים מסוימים, עם מערך נתונים קטן, האלגוריתם עשוי למצוא חוק שנראה מתמטי "מתאים" אך שגוי לחלוטין במציאות. זה עלול לגרום לתחזיות מוטעות או להבנות שגויות, המשפיעות לרעה על החלטות המבוססות עליהן. לכן, יש לבדוק בקפידה את אמינות תוצאות ה-ML, במיוחד כאשר הנתונים מוגבלים.

• חוסר שקיפות: מודלים מורכבים רבים של ML (ובמיוחד למידה עמוקה) פועלים כ"קופסה שחורה" – קשה להסביר מדוע המודל נותן תחזית מסוימת. לדוגמה, רשת עצבית עמוקה עם מיליוני פרמטרים יכולה להיות מדויקת מאוד, אך קשה להבין אילו תכונות הובילו להחלטה. חוסר היכולת להסביר את התוצאות מהווה אתגר בתחומים שבהם נדרשת הסבריות (כגון פיננסים ורפואה). לעומת זאת, מודלים פשוטים יותר (כגון עצי החלטה) קלים יותר לבחינה ולאימות, שכן ניתן לעקוב אחרי הלוגיקה – יתרון שאין לרשתות עצביות "קופסה שחורה".

>>> לחצו כדי ללמוד עוד:

מהי בינה מלאכותית צרה ובינה מלאכותית כללית?

ההבדלים בין: AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה

לסיכום, למידת מכונה (Machine Learning) היא טכנולוגיה מרכזית בעידן הביג דאטה. היא מאפשרת למחשבים ללמוד ולשפר את יכולת החיזוי שלהם לאורך זמן ללא צורך בתכנות מפורטת של כל שלב. בזכות זאת, ML כבר מוטמעת ונמצאת בשימוש נרחב בחיים ובתעשייה, החל מעוזרים וירטואליים חכמים ועד למערכות אוטומטיות מתקדמות.

כפי שצוין, "למידת מכונה היא הכלי שמאפשר לאדם לנצל במלואו את ערך הנתונים בעידן הדיגיטלי", ופותחת דלת להזדמנויות רבות ליישומים טכנולוגיים חכמים בעתיד.