מושגי למידת מכונה למתחילים - DATAVERSITY

למידת מכונה (ML), ענף של בינה מלאכותית (AI), זכה לתשומת לב משמעותית בשנים האחרונות. ML מתמקדת באימון מחשבים ללמוד מנתונים, בעזרת אלגוריתמים ומודלים, לקבל החלטות או תחזיות. בגישת אימון זו, מכונות לא חייבות להיות מתוכנתות במפורש. מחשבים לומדים מניסיון, בדיוק כמו בני אדם. בינה מלאכותית חורגת מעבר ל-ML על ידי הכללת טכניקות שונות כמו עיבוד שפה טבעית (NLP), ראייה ממוחשבת ורובוטיקה. מטרתו היא ליצור מכונות אינטליגנטיות שיכולות לדמות התנהגות אנושית ולבצע משימות מורכבות באופן אוטונומי. הבנת מושגים בסיסיים של למידת מכונה חיונית לכל מי שמתעניין בתחומים אלה, שכן יש להם פוטנציאל עצום בשינוי תעשיות כמו בריאות, פיננסים, תחבורה ועוד. 

In ML, מכונות מנתחות מערכי נתונים גדולים מאוד כדי לזהות דפוסים, מגמות ויחסים בתוך הנתונים. יכולת מונעת נתונים זו מסייעת למכונות לקבל החלטות מושכלות או לבצע תחזיות מדויקות. 

תפקיד הנתונים בלמידת מכונה

הנתונים משמשים כבסיס שעליו בנויים מודלים ומבוצעות תחזיות. טכניקות עיבוד מקדים כגון ניקוי, טרנספורמציה ונורמליזציה של הנתונים מבטיחות את התאמתם לניתוח. מיצוי תכונות ממלא תפקיד חיוני ב-ML על ידי זיהוי תכונות או מאפיינים רלוונטיים בתוך מערך הנתונים התורמים לחיזויים מדויקים. תהליך זה כולל בחירה או שינוי של משתנים המייצגים בצורה הטובה ביותר את הדפוסים הבסיסיים בנתונים.

מושגי עיבוד מוקדם של נתונים 

עיבוד מראש של נתונים ממלא תפקיד מרכזי בשיפור הדיוק והאמינות של מודלים של ML. בשלב זה, הנתונים הגולמיים מנוקים על ידי הסרת שגיאות וחוסר עקביות, ולאחר מכן מוכנים בפורמט המתאים לניתוח נוסף. שלב חשוב נוסף בעיבוד מקדים של נתונים הוא טיפול ערכים חסרים. נתונים חסרים יכולים להציג הטיה ולהשפיע על דיוק המודל. שלבי עיבוד מקדים אלו מבטיחים שאלגוריתמי הלמידה יפעלו כפי שמצופה מהם. 

שלב חשוב נוסף הוא קנה מידה של תכונות, שבו משתנים מותאמים כדי למנוע מתכונות מסוימות להשתלט על אחרים, ובכך להבטיח ייצוג הוגן של תכונות בתוך המודל. 

יתר על כן, משתנים קטגוריים דורשים לעתים קרובות קידוד לייצוגים מספריים לצורך תאימות עם אלגוריתמי ML. טכניקות כמו קידוד חד פעמי או קידוד תווית משמשות בדרך כלל להמרת משתנים קטגוריים לערכים מספריים משמעותיים. בנוסף, חריגים עלולים לעוות את ביצועי המודל; לפיכך מיושמות שיטות זיהוי חריגים כדי לזהות ולטפל בהן כראוי. 

בסך הכל, עיבוד מקדים מדויק של נתונים מבטיח שדגמי ה-ML מקבלים תשומות נקיות, עקביות ואמינות. זה לא רק משפר את הדיוק אלא גם מאפשר הכללה טובה יותר בעת ביצוע תחזיות על נתונים בלתי נראים. 

מושגי אימון נתונים: למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת

אלגוריתמים של ML יכול לאמן מודלים בשתי שיטות עיקריות: למידה מפוקחת ולמידה לא מפוקחת. בלמידה מפוקחת, המודל לומד מנתונים מסומנים כאשר כל דוגמה משולבת עם התוצאה הנכונה שלה.

מצד שני, למידה ללא פיקוח השיטה מסתמכת על "נתונים ללא תווית", כאשר רק תכונות קלט זמינות. המטרה היא לחשוף מבנים או דפוסים מובנים בתוך הנתונים ללא כל תוויות מוגדרות מראש. גישה זו שימושית למשימות כמו קיבוץ של מופעים דומים יחד או הפחתת מימד. 

ללא קשר לגישה שנבחרה, נתוני אימונים ממלא תפקיד מרכזי בלמידת מכונה. מערכי נתונים באיכות גבוהה חיוניים לבניית מודלים חזקים המסוגלים להכליל היטב לדוגמאות בלתי נראות. בנוסף לנתוני ההדרכה, הנדסת תכונות ממלאת גם תפקיד חיוני בצינורות ML. זה כרוך בהפיכת תכונות קלט גולמיות לייצוג מתאים יותר הלוכד מידע משמעותי על הבעיה שעל הפרק.

מושגי אלגוריתם ML: מודל חזוי, רשתות עצביות ולמידה עמוקה 

בתחום ה-ML, אלגוריתמים מהווים את עמוד השדרה של יצירת מערכות חכמות המסוגלות לבצע תחזיות והחלטות מדויקות. מודל חזוי הוא מושג בסיסי ב-ML הכולל שימוש בנתונים היסטוריים לבניית מודלים כדי לחזות תוצאות עתידיות. על ידי ניתוח דפוסים ויחסים בתוך הנתונים, מודלים חזויים מאפשרים לנו ליצור תחזיות מושכלות לגבי מקרים חדשים, בלתי נראים.     

רשתות עצביות, מחלקה מיוחדת של אלגוריתמים, מחקים מקרוב את המבנה והתפקוד של המוח האנושי. הרשתות העצביות, המורכבות מצמתים או "נוירונים" המחוברים זה לזה, מתפקדות בצורה יוצאת דופן בזיהוי דפוסים מורכבים והפקת תובנות משמעותיות מכמויות אדירות של נתונים. הם הוכחו כיעילים ביותר בתחומים שונים כגון זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית ומערכות המלצות. 

למידה עמוקה (DL) היא א תת-קבוצה של רשתות עצביות שצבר פופולריות עצומה בשנים האחרונות בשל הביצועים המדהימים שלו במשימות מאתגרות. זה כרוך באימון רשתות עצביות עם שכבות שנחשפות בהדרגה (ומכאן המונח "עמוק") כדי לאפשר "רווח ידע" היררכי מנתונים גולמיים. זה מאפשר לדגמי DL ללמוד באופן אוטומטי תכונות מורכבות ללא הנדסת תכונות מפורשת. 

על ידי התעמקות בטכניקות מודלים חזויים, חקר הפעולה הפנימית של רשתות עצביות והבנת הכוח של גישות DL, מתחילים יכולים לקבל תובנות חשובות לגבי האופן שבו אלגוריתמים מניעים פתרונות ML. 

מושגי הערכת ביצועי מודל: התאמה יתר, התאמה לא קטנה, אימות צולב, מטריצת בלבול ועקומת Roc 

מעריך ביצועי הדגם הוא שלב מכריע בתהליך ה-ML. תת נושא זה יחקור כמה מושגים חשובים הקשורים להערכת ביצועי המודל. 

במהלך שלב ההדרכה, המודל מתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי למזער שגיאות בין התפוקות החזויות וערכי היעד בפועל. תהליך זה, המכונה "אופטימיזציה" או "התאמה", מאפשר למודל להכליל את הלמידה שלו לדוגמאות בלתי נראות. לפיכך, חיוני להעריך את הביצועים של המודל המאומן על נתונים בלתי נראים כדי להעריך את יכולתו לבצע תחזיות מדויקות בתרחישים בעולם האמיתי. כאן נכנסים לתמונה נתוני הבדיקה. נתוני הבדיקה פועלים כמערך נתונים עצמאי שלא נעשה בו שימוש במהלך האימון, אך מכיל דפוסים והתפלגות דומים.

יתר על המידה מתרחש כאשר מודל מורכב מדי - לוכד דפוסים לא רלוונטיים מנתוני האימון. סוג זה של מודלים אינו מתפקד טוב בנתונים חדשים. תת-התאמה היא בדיוק ההפך - זה קורה כאשר מודל פשוט מכדי לתפוס את הדפוסים הבסיסיים בנתונים, מה שמוביל לביצועים גרועים.  

אימות צולב משמש להערכת הביצועים של מודל על נתונים בלתי נראים. זה כרוך בפיצול מערך הנתונים למספר קבוצות משנה ולאחר מכן אימון ובדיקת המודל על קבוצות המשנה של הנתונים באופן איטרטיבי.      

מדדים כמו דיוק, דיוק, זכירה וציון F1 מספקים תובנות לגבי מידת הכללה של מודלים לנתונים חדשים או בלתי נראים. הבנת המושגים הללו תאפשר למתחילים להעריך את מודל ה-ML שלהם ביעילות ולקבל החלטות מושכלות לגבי הביצועים שלהם. 

מיצוי תכונות והנדסת תכונות: דוגמאות מהחיים האמיתיים

דוגמה אחת כזו היא ב-NLP, שם חילוץ תכונות רלוונטיות מנתוני טקסט הוא קריטי. בניתוח סנטימנטים, למשל, ניתן לחלץ תכונות כמו תדירות מילים, תגיות חלקי דיבור או לקסיקוני סנטימנט כדי לאמן מודל לסווג טקסט כחיובי או שלילי. 

ביישומי ראייה ממוחשבת, חילוץ תכונות חיוני לזיהוי אובייקטים ודפוסים בתוך תמונות. רשתות עצביות Convolutional Neural (CNNs) משתמשות לעתים קרובות במודלים מאומנים מראש כמו VGGNet או ResNet כדי לחלץ תכונות משמעותיות מתמונות לפני אימון על משימות ספציפיות כגון זיהוי אובייקטים או סיווג תמונה. 

דוגמה נוספת מהחיים האמיתיים ניתן למצוא במערכות לגילוי הונאה. כדי לזהות עסקאות הונאה בצורה יעילה, תכונות שונות מתוכננות על סמך היסטוריית העסקאות, כולל תדירות עסקאות, אי התאמה בין מיקום, דפוסי רכישה חריגים וחריגות בכתובות IP. 

ביישומי בריאות, הנדסת תכונות משחקת תפקיד משמעותי. לדוגמה, ניתן לחזות את הסיכון למחלות לב באמצעות נתוני מטופלים כמו גיל, לחץ דם, רמות כולסטרול והרגלי עישון. משתנים אלו נבחרים בקפידה ומהונדסים לתכונות משמעותיות הלוכדות ידע רפואי רלוונטי.    

מערכות המלצות וזיהוי אנומליות: דוגמאות מהחיים האמיתיים  

בעידן הדיגיטלי של היום, מערכות ההמלצות הפכו לחלק בלתי נפרד מחיי היום-יום שלנו. מהמלצות מותאמות אישית לסרטים בפלטפורמות סטרימינג ועד הצעות ממוקדות למוצרים באתרי מסחר אלקטרוני, למערכות אלו תפקיד מכריע בשיפור חווית המשתמש. על ידי מינוף אלגוריתמי ML, מערכות המלצות מנתחות כמויות אדירות של נתונים כדי לחזות את העדפות המשתמש בצורה מדויקת. 

אחת הדוגמאות הבולטות למערכות המלצות היא סינון שיתופי, שמציע פריטים המבוססים על העדפות והתנהגויות של משתמשים דומים. טכניקה זו חוללה מהפכה בדרך שבה אנו מגלים תוכן חדש, ומטפחת תחושה של התאמה אישית בעולם מקוון סוחף אחרת. 

היבט מרתק נוסף של למידת מכונה הוא אלגוריתמים לזיהוי אנומליות. אלגוריתמים אלו מצטיינים בזיהוי סטיות מדפוסים או התנהגויות צפויות בתוך מערך נתונים. מגילוי הונאה בעסקאות פיננסיות ועד לזיהוי חדירת רשת באבטחת סייבר, זיהוי חריגות ממלא תפקיד חיוני בהגנה מפני פעילויות זדוניות. 

על ידי שימוש בטכניקות כמו אשכולות, מודלים סטטיסטיים ורשתות עצביות, אלגוריתמים לזיהוי אנומליות יכולים לזהות חריגות וחריגות שעלולות להישאר מעינן בשיטות מסורתיות מבוססות כללים. יכולת זו הופכת אותם לכלים יקרי ערך לשיפור אמצעי האבטחה בתעשיות שונות.

בתחום למידת מכונה, ניתוח סדרות זמן ממלא תפקיד מרכזי, המאפשר לנו לחלץ תובנות יקרות ערך מנתונים המתפתחים עם הזמן. ענף זה של סטטיסטיקה מתמקד בהבנה וחיזוי דפוסים בנתונים עוקבים, מה שהופך אותו לכלי הכרחי עבור יישומים שונים בחיים האמיתיים. תחום בולט אחד שבו ניתוח סדרות זמן ממלא תפקיד מכריע הוא בתחזית פיננסית. 

על ידי ניתוח מחירי מניות היסטוריים או שערי חליפין, מודלים של ML יכולים לחזות מגמות עתידיות ולסייע למשקיעים בקבלת החלטות מושכלות. באופן דומה, בחיזוי מכירות, הבנת דפוסי מכירה בעבר חיונית לניבוי ביקוש עתידי ואופטימיזציה של ניהול המלאי. 

יישום חיוני נוסף נמצא בתחום מדעי הסביבה. ניתוח סדרות זמן עוזר לנו להבין דפוסי אקלים על ידי בחינת תנודות טמפרטורה, רמות משקעים או אפילו מדדי איכות אוויר לאורך תקופות ממושכות. על ידי זיהוי מגמות ועונתיות בתוך מערכי נתונים אלה, החוקרים יכולים ליצור תחזיות מדויקות לגבי השפעות שינויי האקלים ולהנחות את קובעי המדיניות בהתאם. 

יתר על כן, ניתוח סדרות זמן מוצא את משמעותו גם בתחום הבריאות. על ידי ניתוח הסימנים החיוניים של המטופל לאורך זמן או לימוד דפוסי התקדמות המחלה, אנשי מקצוע רפואיים יכולים לבצע אבחנות טובות יותר ולחזות את תוצאות המחלה בדיוק רב יותר. 

בסך הכל, ניתוח סדרות זמן מהווה מרכיב אינטגרלי של יישומי ML על פני תחומים מגוונים. 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/