מה זה בינה מלאכותית ולמידת מכונה - ומה ההבדל ביניהם?
בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) הן שתי טכנולוגיות פופולריות שצברו תאוצה עצומה בשנים האחרונות. הם משמשים לעתים קרובות לסירוגין, אבל יש הבדלים ברורים בין השניים. במאמר זה, נחקור מהי למידת מכונה, מהי בינה מלאכותית וכיצד הם שונים.
מה זה למידת מכונה?
למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המאפשרת למכונות ללמוד ולקבל החלטות ללא תכנות מפורש. בעיקרו של דבר, זהו סוג של AI המאפשר למחשבים ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות על סמך הנתונים הללו. במילים אחרות, למידת מכונה עוסקת באימון מכונות לזהות דפוסים בנתונים ולאחר מכן להשתמש בידע הזה כדי לקבל החלטות.
מהי בינה מלאכותית?
בינה מלאכותית היא תחום רחב של מדעי המחשב המתמקד ביצירת מכונות חכמות שיכולות לבצע משימות שדורשות בדרך כלל התערבות אנושית. מערכות בינה מלאכותית נועדו לבצע משימות כמו זיהוי דיבור, פתרון בעיות, קבלת החלטות ועיבוד שפה טבעית.
מה ההבדל בין בינה מלאכותית ללמידת מכונה?
בעוד ש-AI ו-ML משמשים לעתים קרובות לסירוגין, הם לא אותו דבר. בינה מלאכותית היא התחום הכולל של מדעי המחשב המתמקד ביצירת מכונות אינטליגנטיות שיכולות לבצע מגוון רחב של משימות. למידת מכונה, לעומת זאת, היא תת-קבוצה של AI המתמקדת באימון מכונות לזהות דפוסים בנתונים ולקבל החלטות על סמך הנתונים הללו.
במילים פשוטות, למידת מכונה היא כלי המשמש בתוך בינה מלאכותית. מערכות בינה מלאכותית יכולות להשתמש בטכניקות למידת מכונה כדי ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות על סמך הנתונים הללו. עם זאת, לא כל מערכות בינה מלאכותית משתמשות בלמידה חישובית, ולא כל מערכות למידת מכונה נחשבות לבינה מלאכותית.
דוגמאות מהחיים האמיתיים
הדרך הטובה ביותר להבין את ההבדל בין בינה מלאכותית ללמידת מכונה היא על ידי בחינת דוגמאות מהחיים האמיתיים. הנה כמה דוגמאות לאופן שבו נעשה שימוש ב-AI ו-ML בחיי היומיום שלנו:
דוגמאות לבינה מלאכותית
סירי ואלכסה: העוזרות הוירטואליות הללו מופעלות על ידי AI ומשתמשות בעיבוד שפה טבעית כדי להבין ולהגיב לבקשות משתמשים.
מפות גוגל: מפות גוגל משתמשת בבינה מלאכותית כדי לנתח דפוסי תנועה ולספק למשתמשים את המסלול המהיר ביותר ליעדם.
צ’אטבוטים: צ’אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית משמשים עסקים כדי לספק שירות לקוחות ולענות על שאלות נפוצות.
דוגמאות ללימוד מכונה
מערכות המלצות: חברות כמו אמזון ונטפליקס משתמשות בלמידת מכונה כדי לנתח נתוני משתמשים ולהמליץ על מוצרים או סרטים על סמך ההתנהגות הקודמת שלהן.
זיהוי תמונה: למידת מכונה משמשת בתוכנת זיהוי תמונות כדי לזהות אובייקטים, פרצופים ותכונות חזותיות אחרות.
איתור הונאה: מוסדות פיננסיים משתמשים בלמידת מכונה כדי לזהות עסקאות הונאה ולמנוע הפסדים.
נתונים מובנים נגד נתונים לא מובנים
ניתן לסווג נתונים לשתי קטגוריות – נתונים מובנים ולא מובנים. נתונים מובנים מאורגנים היטב ויש להם פורמט מוגדר מראש, ואילו נתונים לא מובנים אינם עוקבים אחר פורמט ספציפי וקשה לנתח אותם בשיטות מסורתיות.
נתונים מובנים נמצאים בדרך כלל במסדי נתונים ובגליונות אלקטרוניים וכוללים שדות כמו שם, תאריך וכתובת. נתונים לא מובנים, לעומת זאת, נמצאים בדרך כלל בקבצי טקסט, תמונות וסרטונים.
מודלים של למידת מכונה עובדים טוב יותר עם נתונים מובנים מכיוון שקל יותר לזהות דפוסים ויחסים בין משתנים שונים. עם זאת, עם ההתקדמות בעיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת, אלגוריתמי למידת מכונה יכולים כעת לנתח נתונים לא מובנים בדרגה גבוהה יותר של דיוק.
כמה נתונים אני צריך כדי ללמד מודל ML?
כמות הנתונים הנדרשת לאימון מודל למידת מכונה תלויה במורכבות הבעיה הנפתרת ובסוג האלגוריתם שבו נעשה שימוש. באופן כללי, ככל שיש לך יותר נתונים, כך המודל שלך יצליח יותר.
לבעיות פשוטות יותר, כגון זיהוי הודעות דואר זבל, ייתכן שתזדקק לכמה אלפי נקודות נתונים בלבד כדי להכשיר מודל. עם זאת, לבעיות מורכבות יותר, כגון זיהוי אובייקטים בתמונות או זיהוי דיבור, ייתכן שתזדקק למיליוני נקודות נתונים.
חשוב לציין שכמות גדולה של נתונים לא תמיד מבטיחה תוצאות טובות יותר. איכות הנתונים ועד כמה הם מייצגים את הבעיה הנפתרת היא קריטית גם להשגת תוצאות מדויקות.
כיצד אוכל ליצור ולהפעיל מודל למידת מכונה?
יצירה והפעלה של מודל למידת מכונה כרוכה במספר שלבים. ראשית, עליך לבחור אלגוריתם מתאים לבעיה שאתה מנסה לפתור. לאחר מכן, עליך לאסוף ולעבד מראש את הנתונים שבהם תשתמש כדי לאמן את המודל שלך. זה עשוי להיות כרוך בניקוי, נורמליזציה והפיכת הנתונים כדי שיתאימו ללמידת מכונה.
לאחר שעיבדת את הנתונים שלך מראש, תוכל להשתמש בהם כדי לאמן את המודל שלך. במהלך תהליך האימון, תשנה את פרמטרי האלגוריתם כדי לייעל את הביצועים שלו. ברגע שאתה מרוצה מהביצועים של הדגם שלך, אתה יכול להפעיל אותו בסביבת ייצור.
הפעלת מודל למידת מכונה יכולה לכלול מספר שלבים שונים, כגון בניית API או שילוב המודל עם מערכת תוכנה קיימת. חשוב לבדוק בקפידה את המודל שלך לפני ההפעלה כדי להבטיח שהוא מתפקד בצורה מדויקת ועקבית.
סוגי למידת מכונה
ישנם שלושה סוגים עיקריים של למידת מכונה: למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ולמידת חיזוק.
למידה מפוקחת
כולל אימון מודל על נתונים מסומנים, שבו הפלט הנכון כבר ידוע. המודל לומד לחזות את הפלט הנכון על סמך נתוני הקלט.
למידה ללא פיקוח
מצד שני, כרוך בהכשרת מודל על נתונים לא מסומנים. המטרה היא לזהות דפוסים ויחסים בתוך הנתונים ללא כל ידע מוקדם על הפלט הנכון.
לימוד עם חיזוקים
כולל הכשרת מודל לקבל החלטות על סמך משוב מסביבתו. המודל לומד על ידי קבלת תגמולים או עונשים על מעשיו ומתאים את התנהגותו בהתאם.
למידת מכונה עם אימון בשימוש מקורות מידע
ישנם מקורות נתונים רבים שניתן להשתמש בהם כדי לאמן מודלים של למידת מכונה. כמה מקורות נפוצים כוללים:
מערכי נתונים ציבוריים
ישנם מערכי נתונים רבים הזמינים לציבור שניתן להשתמש בהם כדי לאמן מודלים של למידת מכונה, כגון מערך הנתונים של MNIST לזיהוי תמונות.
נתוני חברות
חברות יכולות להשתמש בנתונים שלהן כדי להכשיר מודלים של למידת מכונה כדי לשפר תהליכים עסקיים וחוויות לקוחות.
גירוד אינטרנט
גירוד אינטרנט כרוך באיסוף נתונים מאתרים, כגון ביקורות של לקוחות, כדי להכשיר מודלים של למידת מכונה.
נתונים סינתטיים
נתונים סינתטיים הם נתונים שנוצרו באופן מלאכותי, שניתן להשתמש בהם כדי לאמן מודלים של למידת מכונה במצבים שבהם הנתונים האמיתיים מועטים או רגישים.
עודכן בתאריך: 22/04/2023
שם כותב המאמר: נועם גלם
תאריך כתיבת המאמר: 14/03/2023
רוצים לשמוע עוד?
יועצי הלימודים של קוד אפ יבדקו ביחד איתך את ההתאמה שלך לאחד מהמסלולים