שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהי למידת מכונה או למידה חישובית? ומהם מדעני הדאטה?
למידת מכונה (Machine Learning), או למידה חישובית, היא היכולת של מערכת מחשב ללמוד ולהשתפר על ידי התבוננות ופעילות עצמאית שלה עם מידע.
זוהי לא בדיוק טכנולוגיה או כלי ספציפי, אלא תחום מחקרי מדעי, המשלב מרכיבים מעולמות הסטטיסטיקה ומדעי המחשב. באמצעותם מאפשרת למידת המכונה זיהוי אוטומטי של דפוסים מרתקים בכמויות נתונים גדולות.
אבל איך מכונה לומדת?
ובכן, בואו נדמיין לרגע מצב דמיוני. דמיינו מיליוני תלמידים מטומטמים, שלומדים אצל מורה לא מוכשר במיוחד, אולי אפילו אידיוט. כל פעם המורה הזה מראה להם משהו שהוא רוצה שיידעו (מראה להם למשל שתי תמונות ואומר מה מופיע בכל אחת) ואז בוחן אותם. חוץ מלתת ציון לתשובות שלהם, הוא תמיד מעיף מהכיתה שלו את אלו שלא זיהו ומשכפל את אלה שכן. אז מראה המורה עוד משהו ובוחן ושוב מעיף... הוא עושה את זה מיליוני פעמים... כן, דמיינו שהוא חוזר על התהליך הזה עם מיליוני תלמידים, שוב ושוב... קוראים לזה, אגב, "אִיטֵרַצְיות", פעולות שחוזרות על עצמן שוב ושוב במהלך פתרון של בעיה.
כך, בהדרגה ובאופן שלא תמיד מובן לנו, המכונות, סליחה - התלמידים המטומטמים, הולכים ומשתפרים. הם לומדים!
אז לאור הסיפור הזה, איך עושה זאת המחשב?
בצורה דומה אבל טכנולוגית, ככל שמחשב לומד מצויד ביותר נתונים והתנסויות, הוא נעשה חכם יותר. המידע שהוא מעבד מסייע לו לשפר כל הזמן ולגמרי בעצמו, את המודל החישובי שלו.
אנשי הלמידה החישובית מפתחים אלגוריתמים ודרכים שמאפשרים למחשב ללמוד בעצמו ולשפר את יכולותיו.
אם נסכם לרגע, אנשי למידת המכונה יוצרים מכונה המלמדת את עצמה התנהגויות ותובנות, על סמך מפגשים עם מצבים שונים וסיטואציות שמהם ניתן ללמוד ולהסיק מסקנות. המכונה הזו מתנהגת כמו בן-אנוש, שלומד ללא הפסקה, מהתנסויות וטעויות, אבל בהיקפים מטורפים ועם המון דאטה.
על ביג דאטה שמעתם? התחום הזה של מכונה לומדת הוא בדיוק הסיבה שענקי האינטרנט אוספים עלינו מידע בכמויות ענק. בעזרתן הם משפרים את האלגוריתמים והמכונות הלומדות שלהם ויוצרים להן ידע המשתבח והולך.
בלמידת מכונה מצויד המחשב באינטליגנציה מלאכותית ולומד מתוך דוגמאות והתנסויות קודמות שלו ולא בזכות מתכנת אנושי שמזין את הידע למחשב. כלומר, בלמידה כזו מתרחשת הלמידה על ידי המחשב מתוך דוגמאות ומקרים שקרו לו.
האלגוריתם של המחשב ממש מחקה את הדרך שבה פועלת הרשת העצבית שבמוח האנושי. באופן מסוים, מחשבים חכמים כבר הגיעו מזמן לביצועים שמזכירים את הלמידה של תינוקות על ידי חיקוי הוריהם. באופן אחר, הם כל כך משתפרים שיש כבר רבים שמתחילים לחשוש מזה...
המדענים מזהים למידת מכונה, כאשר הביצועים של משימה במחשב הולכים ומשתפרים עם הניסיון. כלומר, בכל פעם שתוכנת המחשב מבצעת משימה, באופן יעיל מאשר ביצעה אותה בעבר. ככל שתוכנה משיגה תוצאות טובות יותר, מבלי שמתכנת אנושי השפיע על הקוד שלה, אז התרחשה למידה חישובית, או למידת מכונה.
איך מכונות לומדות? -הנה (מתורגם):
https://youtu.be/R9OHn5ZF4Uo
מאיפה מגיע המידע הנחוץ לאימון המכונה ומה חשוב באיסופו (מתורגם):
https://youtu.be/x2mRoFNm22g
המקור ההיסטורי של משין לרנינג ודרך פעולתה:
https://youtu.be/HBDp183HEic
עוד הסבר על למידת המכונה:
https://youtu.be/mJeNghZXtMo
אחד האתגרים בלמידת מכינה הוא ליצור למידה שאינה מוטית לכיוונים חברתיים ספציפיים:
https://youtu.be/59bMh59JQDo
הסבר קצר על הלמידה החישובית:
https://youtu.be/ty-kTUzMnjk
והסבר מפורט יותר:
https://youtu.be/EQhwNcQhP4g
מחשב לומד שמתבונן בשחקנים המשחקים במשחקי מחשב ולומד לשחק ברמה מקצועית שיכולה להביס את הטובים שבהם:
https://youtu.be/EfGD2qveGdQ
תוכנה לומדת שמשחקת ומשתפרת כל הזמן במשחק מחשב:
https://youtu.be/qv6UVOQ0F44
רוצים לאמן מכונה ואפילו בלי תכנות? - הנה פעילות נחמדה וחכמה:
https://youtu.be/i9tjzr1KME0
מה ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה?
הלמידה העמוקה (Deep Learning) היא טכנולוגיה שמאפשרת למערכות מחשב לחקות את פעולת המוח האנושי ולבצע למידה עצמית, תוך שיפור מתמיד המאפשר למערכת להיות חכמה יותר ויותר כל הזמן.
אבל מה ההבדל בין למידה עמוקה ללמידת מכונה?
אז ראשית, מבחינת מיון - דיפ לרנינג, בעברית למידה עמוקה, הוא תת-תחום של למידת מכונה.
אבל בעוד שב"למידת מכונה" (Machine Learning) קלאסית הלימוד הוא מתוך דאטה שתויג ואורגן מראש לשם כך, על ידי מי שמאמן את המכונה, בעזרת מה שנקרא "דאטה מתויג" (Labeled data), "למידה עמוקה" (Deep Learning) לומדת בעצמה - עם דאטה כמותי, כלומר מידע רב ולא מאורגן. למשל המוני דוגמאות לא מזוהות או מסודרות דווקא הניתנות לתוכנת הלמידה העמוקה והיא מייצרת את הסיווג וה"הבנה" של הדפוסים והסדר, שמאפשרים לה בהדרגה "להבין" את הדאטה הזה ולהפוך אותו לתובנות וידע, שגם הולך ומשתפר כל הזמן, כמו ילד שכל הזמן לומד דברים חדשים ורוכש תובנות טובות יותר על המציאות והחוקים ששוררים בה.
אם למידת מכונה זו למידת בית ספר, ממישהו שמלמד אותך ומתרגל אותך בלמידה, למידה עמוקה היא הלימוד אחרי שעת הלימודים - בשכונה, מתוך התבוננות, סקרנות ועיבוד נתונים עצמי.
משום כך, ככל שמערכת למידה עמוקה פועלת וככל שהיא בשימוש - היא משתפרת, יודעת יותר ויכולה לבצע משימות מורכבות יותר ובהצלחה הולכת וגדלה.
אז ההבדל בין למידה עמוקה ללמידת מכונה הוא בסיסי. כדי ללמוד ולהשתפר למידת מכונה צריכה מומחה, שיאתר תכונות מסוימות שעל פיהן הוא מאמן את המכונה או התוכנה. עוד שבלמידה עמוקה, לעומת זאת, לא נדרשים בהכרח האימון והארגון, התיוג והסידור של המידע בכדי שהמכונה תלמד. פשוט מזינים אליה המוני מקרים, כמו תמונות לזיהוי או מידע לניתוח, ונותנים לתוכנה לאתר בהם מאפיינים, הבדלים, דפוסים וכדומה. כך היא תזהה בעתיד דברים בתמונות או המלצות לשימוש במידע וכדומה.
זה אולי גם קצת דומה לשני טיפוסי מורים. יש את המורים שמתעקשים להגיש לתלמידים את הידע "בכפית" ולהראות להם על מה להביט בלמידה, בעוד אחרים, נקרא להם "המלמדים העמוקים", נותנים לתלמידים לאתר את ההבדלים, להעלות השערות לגבי דפוסי מידע וחלוקה, להסיק מסקנות וכדומה.
אז כך, ממש כמו התלמידים אצל "המורה העמוק", תוכנת הלמידה העמוקה מקבלת בלמידה כזו המון "הזדמנויות" ללמוד בעצמה, במקום אימון, שמתבטא בהוראות ואימון הממחישים לתוכנה מה לחפש בדאטה, כדי להבחין בין המקרים.
זו, אגב, גם הביקורת של המדענים על השיטה הזו. הם גורסים שלא נדרש עוד ממדענים להבין בעיה כדי לפתור אותה, מה שמביא לרדידות ולפתרון בעיות בניסוי וטעייה טכנולוגיים, במקום באמצעות תיאוריות מעמיקות ובחינתן באופן מדעי.
הנה הסבר פשוט של הלמידה העמוקה:
https://youtu.be/6M5VXKLf4D4
למידה עמוקה מחייבת יותר זמן, יותר דאטה ויותר כוח מחשוב מלמידת מכונה:
https://youtu.be/-SgkLEuhfbg
כך הולך ומתפתח עץ ההחלטות המשתפר של מערכת הלמידה העמוקה:
http://youtu.be/nSg4HKHdDs4
שיעור וידאו קצר על שיטות הלמידה השונות (עברית):
https://youtu.be/Bqdn6e-nH18?long=yes
והרצאה אקדמית על למידה עמוקה (עברית):
https://youtu.be/z-aezi4W90o?long=yes
דאטה סיינטיסט
למידת מכונה (Machine Learning), או למידה חישובית, היא היכולת של מערכת מחשב ללמוד ולהשתפר על ידי התבוננות ופעילות עצמאית שלה עם מידע.
זוהי לא בדיוק טכנולוגיה או כלי ספציפי, אלא תחום מחקרי מדעי, המשלב מרכיבים מעולמות הסטטיסטיקה ומדעי המחשב. באמצעותם מאפשרת למידת המכונה זיהוי אוטומטי של דפוסים מרתקים בכמויות נתונים גדולות.
אבל איך מכונה לומדת?
ובכן, בואו נדמיין לרגע מצב דמיוני. דמיינו מיליוני תלמידים מטומטמים, שלומדים אצל מורה לא מוכשר במיוחד, אולי אפילו אידיוט. כל פעם המורה הזה מראה להם משהו שהוא רוצה שיידעו (מראה להם למשל שתי תמונות ואומר מה מופיע בכל אחת) ואז בוחן אותם. חוץ מלתת ציון לתשובות שלהם, הוא תמיד מעיף מהכיתה שלו את אלו שלא זיהו ומשכפל את אלה שכן. אז מראה המורה עוד משהו ובוחן ושוב מעיף... הוא עושה את זה מיליוני פעמים... כן, דמיינו שהוא חוזר על התהליך הזה עם מיליוני תלמידים, שוב ושוב... קוראים לזה, אגב, "אִיטֵרַצְיות", פעולות שחוזרות על עצמן שוב ושוב במהלך פתרון של בעיה.
כך, בהדרגה ובאופן שלא תמיד מובן לנו, המכונות, סליחה - התלמידים המטומטמים, הולכים ומשתפרים. הם לומדים!
אז לאור הסיפור הזה, איך עושה זאת המחשב?
בצורה דומה אבל טכנולוגית, ככל שמחשב לומד מצויד ביותר נתונים והתנסויות, הוא נעשה חכם יותר. המידע שהוא מעבד מסייע לו לשפר כל הזמן ולגמרי בעצמו, את המודל החישובי שלו.
אנשי הלמידה החישובית מפתחים אלגוריתמים ודרכים שמאפשרים למחשב ללמוד בעצמו ולשפר את יכולותיו.
אם נסכם לרגע, אנשי למידת המכונה יוצרים מכונה המלמדת את עצמה התנהגויות ותובנות, על סמך מפגשים עם מצבים שונים וסיטואציות שמהם ניתן ללמוד ולהסיק מסקנות. המכונה הזו מתנהגת כמו בן-אנוש, שלומד ללא הפסקה, מהתנסויות וטעויות, אבל בהיקפים מטורפים ועם המון דאטה.
על ביג דאטה שמעתם? התחום הזה של מכונה לומדת הוא בדיוק הסיבה שענקי האינטרנט אוספים עלינו מידע בכמויות ענק. בעזרתן הם משפרים את האלגוריתמים והמכונות הלומדות שלהם ויוצרים להן ידע המשתבח והולך.
בלמידת מכונה מצויד המחשב באינטליגנציה מלאכותית ולומד מתוך דוגמאות והתנסויות קודמות שלו ולא בזכות מתכנת אנושי שמזין את הידע למחשב. כלומר, בלמידה כזו מתרחשת הלמידה על ידי המחשב מתוך דוגמאות ומקרים שקרו לו.
האלגוריתם של המחשב ממש מחקה את הדרך שבה פועלת הרשת העצבית שבמוח האנושי. באופן מסוים, מחשבים חכמים כבר הגיעו מזמן לביצועים שמזכירים את הלמידה של תינוקות על ידי חיקוי הוריהם. באופן אחר, הם כל כך משתפרים שיש כבר רבים שמתחילים לחשוש מזה...
המדענים מזהים למידת מכונה, כאשר הביצועים של משימה במחשב הולכים ומשתפרים עם הניסיון. כלומר, בכל פעם שתוכנת המחשב מבצעת משימה, באופן יעיל מאשר ביצעה אותה בעבר. ככל שתוכנה משיגה תוצאות טובות יותר, מבלי שמתכנת אנושי השפיע על הקוד שלה, אז התרחשה למידה חישובית, או למידת מכונה.
איך מכונות לומדות? -הנה (מתורגם):
https://youtu.be/R9OHn5ZF4Uo
מאיפה מגיע המידע הנחוץ לאימון המכונה ומה חשוב באיסופו (מתורגם):
https://youtu.be/x2mRoFNm22g
המקור ההיסטורי של משין לרנינג ודרך פעולתה:
https://youtu.be/HBDp183HEic
עוד הסבר על למידת המכונה:
https://youtu.be/mJeNghZXtMo
אחד האתגרים בלמידת מכינה הוא ליצור למידה שאינה מוטית לכיוונים חברתיים ספציפיים:
https://youtu.be/59bMh59JQDo
הסבר קצר על הלמידה החישובית:
https://youtu.be/ty-kTUzMnjk
והסבר מפורט יותר:
https://youtu.be/EQhwNcQhP4g
מחשב לומד שמתבונן בשחקנים המשחקים במשחקי מחשב ולומד לשחק ברמה מקצועית שיכולה להביס את הטובים שבהם:
https://youtu.be/EfGD2qveGdQ
תוכנה לומדת שמשחקת ומשתפרת כל הזמן במשחק מחשב:
https://youtu.be/qv6UVOQ0F44
רוצים לאמן מכונה ואפילו בלי תכנות? - הנה פעילות נחמדה וחכמה:
https://youtu.be/i9tjzr1KME0
הלמידה העמוקה (Deep Learning) היא טכנולוגיה שמאפשרת למערכות מחשב לחקות את פעולת המוח האנושי ולבצע למידה עצמית, תוך שיפור מתמיד המאפשר למערכת להיות חכמה יותר ויותר כל הזמן.
אבל מה ההבדל בין למידה עמוקה ללמידת מכונה?
אז ראשית, מבחינת מיון - דיפ לרנינג, בעברית למידה עמוקה, הוא תת-תחום של למידת מכונה.
אבל בעוד שב"למידת מכונה" (Machine Learning) קלאסית הלימוד הוא מתוך דאטה שתויג ואורגן מראש לשם כך, על ידי מי שמאמן את המכונה, בעזרת מה שנקרא "דאטה מתויג" (Labeled data), "למידה עמוקה" (Deep Learning) לומדת בעצמה - עם דאטה כמותי, כלומר מידע רב ולא מאורגן. למשל המוני דוגמאות לא מזוהות או מסודרות דווקא הניתנות לתוכנת הלמידה העמוקה והיא מייצרת את הסיווג וה"הבנה" של הדפוסים והסדר, שמאפשרים לה בהדרגה "להבין" את הדאטה הזה ולהפוך אותו לתובנות וידע, שגם הולך ומשתפר כל הזמן, כמו ילד שכל הזמן לומד דברים חדשים ורוכש תובנות טובות יותר על המציאות והחוקים ששוררים בה.
אם למידת מכונה זו למידת בית ספר, ממישהו שמלמד אותך ומתרגל אותך בלמידה, למידה עמוקה היא הלימוד אחרי שעת הלימודים - בשכונה, מתוך התבוננות, סקרנות ועיבוד נתונים עצמי.
משום כך, ככל שמערכת למידה עמוקה פועלת וככל שהיא בשימוש - היא משתפרת, יודעת יותר ויכולה לבצע משימות מורכבות יותר ובהצלחה הולכת וגדלה.
אז ההבדל בין למידה עמוקה ללמידת מכונה הוא בסיסי. כדי ללמוד ולהשתפר למידת מכונה צריכה מומחה, שיאתר תכונות מסוימות שעל פיהן הוא מאמן את המכונה או התוכנה. עוד שבלמידה עמוקה, לעומת זאת, לא נדרשים בהכרח האימון והארגון, התיוג והסידור של המידע בכדי שהמכונה תלמד. פשוט מזינים אליה המוני מקרים, כמו תמונות לזיהוי או מידע לניתוח, ונותנים לתוכנה לאתר בהם מאפיינים, הבדלים, דפוסים וכדומה. כך היא תזהה בעתיד דברים בתמונות או המלצות לשימוש במידע וכדומה.
זה אולי גם קצת דומה לשני טיפוסי מורים. יש את המורים שמתעקשים להגיש לתלמידים את הידע "בכפית" ולהראות להם על מה להביט בלמידה, בעוד אחרים, נקרא להם "המלמדים העמוקים", נותנים לתלמידים לאתר את ההבדלים, להעלות השערות לגבי דפוסי מידע וחלוקה, להסיק מסקנות וכדומה.
אז כך, ממש כמו התלמידים אצל "המורה העמוק", תוכנת הלמידה העמוקה מקבלת בלמידה כזו המון "הזדמנויות" ללמוד בעצמה, במקום אימון, שמתבטא בהוראות ואימון הממחישים לתוכנה מה לחפש בדאטה, כדי להבחין בין המקרים.
זו, אגב, גם הביקורת של המדענים על השיטה הזו. הם גורסים שלא נדרש עוד ממדענים להבין בעיה כדי לפתור אותה, מה שמביא לרדידות ולפתרון בעיות בניסוי וטעייה טכנולוגיים, במקום באמצעות תיאוריות מעמיקות ובחינתן באופן מדעי.
הנה הסבר פשוט של הלמידה העמוקה:
https://youtu.be/6M5VXKLf4D4
למידה עמוקה מחייבת יותר זמן, יותר דאטה ויותר כוח מחשוב מלמידת מכונה:
https://youtu.be/-SgkLEuhfbg
כך הולך ומתפתח עץ ההחלטות המשתפר של מערכת הלמידה העמוקה:
http://youtu.be/nSg4HKHdDs4
שיעור וידאו קצר על שיטות הלמידה השונות (עברית):
https://youtu.be/Bqdn6e-nH18?long=yes
והרצאה אקדמית על למידה עמוקה (עברית):
https://youtu.be/z-aezi4W90o?long=yes
