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.
»
«
מהם המחשבים הביולוגיים הזעירים?
מחשוב ביולוגי (Bio computing) הוא תחום מדעי שבו חוקרים ומפתחים יכולת ליצור מחשבים ביולוגיים, לצד המחשבים הרגילים שבהם אנו משתמשים כיום. המדענים בתחום הביוטכנולוגיה מבטיחים שמחשבים ביולוגיים יפעלו בדרך כזו שהם יוכלו לתקשר בעתיד עם מערכות ביולוגיות ואורגניזמים חיים.
הכוונה היא שבעתיד הרחוק יסעו מחשבים מולקולריים ומחשבי דנ"א זעירים ביותר ממש בתוך הגוף. הם יאתרו מחלות ובעיות רפואיות, דוגמת תאים סרטניים, סתימות בעורקים או גידולים פנימיים, ויפעלו נגדם באופן אוטומטי.
כדי שנבין את סדרי הגודל - טיפת מים אחת תוכל להכיל טריליונים רבים של מחשבים ביולוגיים, שיוכלו לבצע פעולות שונות, ללא עזרה ממחשוב ותוכנות חיצוניות. בליעת טיפת תרופה עתידית תוכל להזרים לגופנו המוני מחשבים זעירים שכאלה, מוגבלים ביכולות של כל אחד מהם, אך מדהימים ביכולות של כולם ביחד. אלו יוכלו לאבחן את הבעיות הרפואיות ואז גם לרפא אותן - אם זה לתקן פגמים בגנים או להשמיד גידולים ברמת התאים הבודדים והראשונים שלהם.
ביכולת המתפתחת של המחשבים הביולוגיים, לתקשר ישירות עם מערכות ביולוגיות, או במילים אחרות, יצורים חיים, הם יוכלו לבצע פעולות שמחשבים בסדרי הגודל של ימינו לא יוכלו לעולם לבצע.
והמדהים ביותר הוא שאנו בני האדם, אפילו לא נדע שאובחנו אצלנו תאיים סרטניים למשל, ושהם הושמדו. הפעולות הללו יתקיימו באופן אוטומטי, בתוך גופנו, בשלבים הראשונים של התפתחות הבעיות הללו וללא נזקים לגוף!
הנה טריליוני המחשבים הננו-ביולוגיים שישוטטו בתאים שבגופנו, יזהו מחלות מתהוות וירפאו אותנו עוד לפני שנרגיש בהן (עברית):
https://youtu.be/jE_mX1CnQlU
המחשב הביולוגי שכבר הצליחו לפתח:
https://youtu.be/IQ545ZniAOw
וסרט תיעודי על המחשוב הביולוגי של העתיד:
https://youtu.be/00vBqYDBW5s?long=yes
מה זה ביג דאטה?
בעידן האינטרנט ורשתות המחשבים הגדולות והעולמיות מצטברות כמויות עצומות של מידע. התחום המדעי המכונה ביג דאטה (Big Data) עוסק בניהול של כמויות חסרות תקדים של מידע שמצטבר במאגרי נתונים ענקיים, תוך נסיון למצוא בו דפוסים ותבניות שיכולות לסייע בהפקת תועלת.
ההגדרה היפה של ביג-דאטה שאנו מכירים היא ש"ביג-דאטה הוא חתונה של סטטיסטיקה ומחשוב". ואכן, החתונה הזו מצליחה ליצור התפתחות לא רגילה בניתוח נתונים גולמיים בתחומי הרפואה, הכספים, המדעים ועוד. עולם הביג דאטה מתפתח במהירות וצפוי לשנות את חיינו בעתיד, בדרכים רבות.
באמצעות שירות "פלו טרנדס", למשל, חוזה כיום חברת גוגל מראש התפרצויות של מחלת השפעת. היא עושה זאת על סמך העליה בחיפושים שנערכים במנוע החיפוש שלה, של ביטויי חיפוש שקשורים למחלה, כמו חום, נזלת וכאבי שרירים. יש מחקרים שמצאו אמנם שגוגל לא הצליחה לחזות התפרצויות כאלה, אבל המאמץ נמשך..
אגב, בניגוד למחשבה שרק מחשבי-על הם שמעבדים את המידע לתחום הביג דאטה (קראו באאוריקה בתגית "ווטסון"), ישנן כיום מערכות שמטפלות בעיבוד נתונים כאלה, גם במחשבים רגילים.
הנה עולם הביג דאטה:
https://youtu.be/RrhDqByPxwY
והסבר על הביג דאטה (מתורגם):
http://youtu.be/j-0cUmUyb-Y?t=14s
איך לדעת מתי אנו משוחחים עם טכנולוגיה תבונית?
ניתן להצמיד את התוספת של בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית לכל תוכנה או מחשב, אבל יש לדעת שיש הגדרה מדויקת ומדידה, שרק מחשבים או תוכנות שעומדים בה יכולים להיקרא "מחשבים חכמים".
ההגדרה הידועה ביותר למהי בינה מלאכותית ידועה בשם 'מבחן טיורינג'. לפי מבחן זה מחשב ייחשב לבעל תבונה, אם אדם שינהל עמו שיחה, בדרך שאינה מסגירה אם זה מחשב או בן-אנוש (בממשק כמו צ'אט ממוחשב למשל), לא יוכל לזהות האם מולו ניצב אדם או מכונה.
בשנת 2014 עמדה לראשונה תוכנת מחשב במבחן טיורינג, כשהצליחה לעבור את סף 30% מהמשוחחים שחשבו שהם שוחחו עם בן-אדם.
עוד על הנושא אפשר ללמוד באאוריקה, בתגית "מבחן טיורינג".
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
רובוטים כמו ג'ולס, שיכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
והסבר על מבחן טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
מהו פרויקט המוח הכחול?
פרויקט המוח הכחול (Blue Brain Project) הוא פיתוח שמרכזו היה בישראל, של סימולציה ממוחשבת של המוח האנושי. הרעיון הוא להעתיק למחשב את כל היכולות והתכונות של המוח האנושי.
באמצעות חיקוי של רשתות הנוירונים (Neuron, תאי העצב) באופן ממוחשב, העריכו המדענים שיוכלו ליצור מערכת חושבת ותבונית, מודל שלם של המוח.
בזמנו, זה היה הסימולטור המורכב ביותר שנבנה אי-פעם. שבבים אלקטרוניים מחליפים בפרויקט את תאי העצב של המוח והסינפסות שמקשרות ביניהם.
כל הרגשות, המחשבות, הרצונות שלנו וכדומה - כולן פרי פעילות חשמלית, פיזיקלית וכימית שמתרחשת במוחנו. הערכות החוקרים הן שבתוך כ-20 שנה יוכל המוח הכחול והממוחשב לחקות את הפעילות הזו ולהגיע ליכולות דומות לאלו של המוח האנושי.
הנה מוביל הפרויקט השאפתני הזה:
https://youtu.be/L0AR1cUlhTk
והסבר על פיתוח המוח המלאכותי הזה:
https://youtu.be/Azxfi_PKqkg
איך הפכה שפת התכנות פייתון ללוהטת?
מבין שפות התכנות הרבות נחשבת שפת התכנות פייתון (Python) לאחת משפות הפיתוח הפופולריות ביותר בעולם. זוהי שפה אינטואיטיבית, מובנת ובעלת תחביר קליט ופשוט למדי.
המקור לשם השפה איננו מנחש החנק הענקי, הפיתון. ההשראה היא דווקא סדרת המערכונים הבריטית “מונטי-פייתון”, שהמתכנת ההולנדי שפיתח את שפת התכנות כל כך העריץ.
כשפת תכנות פייתון פופולרית ומועדפת על ידי מתכנתים, מסטארט-אפים וחברות קטנות ועד מי שמפתחים בחברות ענק, כולל גוגל ואינסטגרם.
בשפת פייתון משתמשים כיום מרבית החוקרים והמפתחים בתחומי הבינה המלאכותית, לצד מדעני נתונים ומנתחי מידע, במיוחד עם צמיחת טכנולוגיות כמו למידת מכונה (Machine learning) ולמידה עמוקה (Deep learning) בעשור האחרון.
סוגי פרויקטים שנוטים לפתח בפייתון הם בתחומי תוכנה וקוד מגוונים. ביניהם בולטים יישומי WEB, כלי בינה מלאכותית, פרויקטים של אוטומציה, עיבוד נתונים, מדע נתונים (Data science), אנליזה או ניתוח נתונים (Data analysis), רשתות, אינטרנט, כלים לעיבוד תמונה ועוד.
למעשה, בשנת 2024 פייתון היא כל כך פופולרית, שלראשונה עברה את ג'אווה סקריפט (JavaScript) בתור שפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם. בדו"ח שפרסם אתר הקוד העיקרי "גיטהאב" הוא הודיע לראשונה שפייתון עקפה את JavaScript והפכה לשפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם.
הסיבה לצמיחה ולשינוי הזה לטובת פייתון היא הזינוק המטורף בשימוש ב-GenAI, בינה יצירתית או גנרטיבית (Generative AI). הפיתוח הגובר של כלי GenAI, על פי גיטהאב, והזינוק בפיתוחים מבוססי דאטה סיינס ודאטה אנליטיקס, הביאו לנסיקה בשימוש בפייתון, הידועה כשפה העיקרית בה משתמשים לפיתוחים אלו.
#יתרונות פייתון
כבר שנים רבות שמהנדסי תוכנה ומתכנתים ותיקים ממליצים על פייתון או ג'אווה סקריפט, בתור שפות התכנות שהכי כדאי להם להתחיל בהן. מי שמשקיעים שעתיים ביום יכולים כבר אחרי 3 חודשים לכתוב תוכנה של ממש.
לאחר מכן כדאי להתמחות באחד התחומים שהיא מאפשרת וטובה בהם, כמו פיתוח יישום ווב (web application), תוכנה רגילה למחשב (Desktop program), למידת מכונה (Machine learning) או בינה מלאכותית (Artificial intelligence).
הנה סקירה קצרה על שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/cKZ0miaDtkw
עוד קצת היכרות עם שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/A7XXmxU3o4o
תמצית בדקה של מה שלומדים בפייתון בשנה:
https://youtu.be/AfR-lJghs4w
היכרות באנגלית:
https://youtu.be/poJfwre2PIs
קורס באורך מלא של תכנות בשפת פייתון:
https://youtu.be/_uQrJ0TkZlc?long=yes
מהי כריית מידע ומיהם כורי המידע?
כריית מידע (Data mining) היא סריקה של נתונים, כדי לזהות את מאפייניהם, למצוא קשרים ביניהם ולהסיק מהם מסקנות שיכולות לשפר תהליכים שונים.
שימוש בטכנולוגיית המידע המודרנית, דוגמת האינטרנט ומאגרי מידע גדולים, יכול לאפשר לכורי המידע להפוך את המידע הרב שיש בהם לידע.
חברות מסחריות למשל, משתמשות באלגוריתמים או תוכנות מחשב לכרייה של מידע. הכלים הללו מאפשרים לזהות קבוצות של לקוחות לפי סוגי הפעילות שהם עושים.
על ידי זיהוי קבוצות כאלה, יכולה חברה להציע לכל קבוצה מוצרים שיותר סביר שהאנשים שבה ירצו לקנות. יש לקבוצות כאלה גם תרומה לשיפור השירות ללקוחות ועוד.
ישנן שיטות לכריית נתונים, כמו כרייה ברשת (Web Mining), סוג של כריית נתונים שמתבצע באתרי אינטרנט שונים וברשתות חברתיות גדולות כמו פייסבוק וטוויטר, במטרה לזהות בהם מאפייני התנהגות של גולשים. מידע שנאסף כך משמש, לעתים קרובות ללא ידיעת הגולש, להגדלת המכירות ואף נמכר לחברות אחרות.
הנה הסבר של מומחה על כריית המידע:
http://youtu.be/R-sGvh6tI04
המידע הזה ישמש בידיהם של מנתחי נתונים, דאטה אנליסטים (עברית):
https://youtu.be/M2lx5C6j2R4
ומנתחי מידע כאלה חשובים גם בצה"ל (עברית):
https://youtu.be/a8eP40HlWN4
מחשוב ביולוגי (Bio computing) הוא תחום מדעי שבו חוקרים ומפתחים יכולת ליצור מחשבים ביולוגיים, לצד המחשבים הרגילים שבהם אנו משתמשים כיום. המדענים בתחום הביוטכנולוגיה מבטיחים שמחשבים ביולוגיים יפעלו בדרך כזו שהם יוכלו לתקשר בעתיד עם מערכות ביולוגיות ואורגניזמים חיים.
הכוונה היא שבעתיד הרחוק יסעו מחשבים מולקולריים ומחשבי דנ"א זעירים ביותר ממש בתוך הגוף. הם יאתרו מחלות ובעיות רפואיות, דוגמת תאים סרטניים, סתימות בעורקים או גידולים פנימיים, ויפעלו נגדם באופן אוטומטי.
כדי שנבין את סדרי הגודל - טיפת מים אחת תוכל להכיל טריליונים רבים של מחשבים ביולוגיים, שיוכלו לבצע פעולות שונות, ללא עזרה ממחשוב ותוכנות חיצוניות. בליעת טיפת תרופה עתידית תוכל להזרים לגופנו המוני מחשבים זעירים שכאלה, מוגבלים ביכולות של כל אחד מהם, אך מדהימים ביכולות של כולם ביחד. אלו יוכלו לאבחן את הבעיות הרפואיות ואז גם לרפא אותן - אם זה לתקן פגמים בגנים או להשמיד גידולים ברמת התאים הבודדים והראשונים שלהם.
ביכולת המתפתחת של המחשבים הביולוגיים, לתקשר ישירות עם מערכות ביולוגיות, או במילים אחרות, יצורים חיים, הם יוכלו לבצע פעולות שמחשבים בסדרי הגודל של ימינו לא יוכלו לעולם לבצע.
והמדהים ביותר הוא שאנו בני האדם, אפילו לא נדע שאובחנו אצלנו תאיים סרטניים למשל, ושהם הושמדו. הפעולות הללו יתקיימו באופן אוטומטי, בתוך גופנו, בשלבים הראשונים של התפתחות הבעיות הללו וללא נזקים לגוף!
הנה טריליוני המחשבים הננו-ביולוגיים שישוטטו בתאים שבגופנו, יזהו מחלות מתהוות וירפאו אותנו עוד לפני שנרגיש בהן (עברית):
https://youtu.be/jE_mX1CnQlU
המחשב הביולוגי שכבר הצליחו לפתח:
https://youtu.be/IQ545ZniAOw
וסרט תיעודי על המחשוב הביולוגי של העתיד:
https://youtu.be/00vBqYDBW5s?long=yes
בעידן האינטרנט ורשתות המחשבים הגדולות והעולמיות מצטברות כמויות עצומות של מידע. התחום המדעי המכונה ביג דאטה (Big Data) עוסק בניהול של כמויות חסרות תקדים של מידע שמצטבר במאגרי נתונים ענקיים, תוך נסיון למצוא בו דפוסים ותבניות שיכולות לסייע בהפקת תועלת.
ההגדרה היפה של ביג-דאטה שאנו מכירים היא ש"ביג-דאטה הוא חתונה של סטטיסטיקה ומחשוב". ואכן, החתונה הזו מצליחה ליצור התפתחות לא רגילה בניתוח נתונים גולמיים בתחומי הרפואה, הכספים, המדעים ועוד. עולם הביג דאטה מתפתח במהירות וצפוי לשנות את חיינו בעתיד, בדרכים רבות.
באמצעות שירות "פלו טרנדס", למשל, חוזה כיום חברת גוגל מראש התפרצויות של מחלת השפעת. היא עושה זאת על סמך העליה בחיפושים שנערכים במנוע החיפוש שלה, של ביטויי חיפוש שקשורים למחלה, כמו חום, נזלת וכאבי שרירים. יש מחקרים שמצאו אמנם שגוגל לא הצליחה לחזות התפרצויות כאלה, אבל המאמץ נמשך..
אגב, בניגוד למחשבה שרק מחשבי-על הם שמעבדים את המידע לתחום הביג דאטה (קראו באאוריקה בתגית "ווטסון"), ישנן כיום מערכות שמטפלות בעיבוד נתונים כאלה, גם במחשבים רגילים.
הנה עולם הביג דאטה:
https://youtu.be/RrhDqByPxwY
והסבר על הביג דאטה (מתורגם):
http://youtu.be/j-0cUmUyb-Y?t=14s
ניתן להצמיד את התוספת של בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית לכל תוכנה או מחשב, אבל יש לדעת שיש הגדרה מדויקת ומדידה, שרק מחשבים או תוכנות שעומדים בה יכולים להיקרא "מחשבים חכמים".
ההגדרה הידועה ביותר למהי בינה מלאכותית ידועה בשם 'מבחן טיורינג'. לפי מבחן זה מחשב ייחשב לבעל תבונה, אם אדם שינהל עמו שיחה, בדרך שאינה מסגירה אם זה מחשב או בן-אנוש (בממשק כמו צ'אט ממוחשב למשל), לא יוכל לזהות האם מולו ניצב אדם או מכונה.
בשנת 2014 עמדה לראשונה תוכנת מחשב במבחן טיורינג, כשהצליחה לעבור את סף 30% מהמשוחחים שחשבו שהם שוחחו עם בן-אדם.
עוד על הנושא אפשר ללמוד באאוריקה, בתגית "מבחן טיורינג".
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
רובוטים כמו ג'ולס, שיכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
והסבר על מבחן טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
פרויקט המוח הכחול (Blue Brain Project) הוא פיתוח שמרכזו היה בישראל, של סימולציה ממוחשבת של המוח האנושי. הרעיון הוא להעתיק למחשב את כל היכולות והתכונות של המוח האנושי.
באמצעות חיקוי של רשתות הנוירונים (Neuron, תאי העצב) באופן ממוחשב, העריכו המדענים שיוכלו ליצור מערכת חושבת ותבונית, מודל שלם של המוח.
בזמנו, זה היה הסימולטור המורכב ביותר שנבנה אי-פעם. שבבים אלקטרוניים מחליפים בפרויקט את תאי העצב של המוח והסינפסות שמקשרות ביניהם.
כל הרגשות, המחשבות, הרצונות שלנו וכדומה - כולן פרי פעילות חשמלית, פיזיקלית וכימית שמתרחשת במוחנו. הערכות החוקרים הן שבתוך כ-20 שנה יוכל המוח הכחול והממוחשב לחקות את הפעילות הזו ולהגיע ליכולות דומות לאלו של המוח האנושי.
הנה מוביל הפרויקט השאפתני הזה:
https://youtu.be/L0AR1cUlhTk
והסבר על פיתוח המוח המלאכותי הזה:
https://youtu.be/Azxfi_PKqkg
מדע נתונים
מבין שפות התכנות הרבות נחשבת שפת התכנות פייתון (Python) לאחת משפות הפיתוח הפופולריות ביותר בעולם. זוהי שפה אינטואיטיבית, מובנת ובעלת תחביר קליט ופשוט למדי.
המקור לשם השפה איננו מנחש החנק הענקי, הפיתון. ההשראה היא דווקא סדרת המערכונים הבריטית “מונטי-פייתון”, שהמתכנת ההולנדי שפיתח את שפת התכנות כל כך העריץ.
כשפת תכנות פייתון פופולרית ומועדפת על ידי מתכנתים, מסטארט-אפים וחברות קטנות ועד מי שמפתחים בחברות ענק, כולל גוגל ואינסטגרם.
בשפת פייתון משתמשים כיום מרבית החוקרים והמפתחים בתחומי הבינה המלאכותית, לצד מדעני נתונים ומנתחי מידע, במיוחד עם צמיחת טכנולוגיות כמו למידת מכונה (Machine learning) ולמידה עמוקה (Deep learning) בעשור האחרון.
סוגי פרויקטים שנוטים לפתח בפייתון הם בתחומי תוכנה וקוד מגוונים. ביניהם בולטים יישומי WEB, כלי בינה מלאכותית, פרויקטים של אוטומציה, עיבוד נתונים, מדע נתונים (Data science), אנליזה או ניתוח נתונים (Data analysis), רשתות, אינטרנט, כלים לעיבוד תמונה ועוד.
למעשה, בשנת 2024 פייתון היא כל כך פופולרית, שלראשונה עברה את ג'אווה סקריפט (JavaScript) בתור שפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם. בדו"ח שפרסם אתר הקוד העיקרי "גיטהאב" הוא הודיע לראשונה שפייתון עקפה את JavaScript והפכה לשפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם.
הסיבה לצמיחה ולשינוי הזה לטובת פייתון היא הזינוק המטורף בשימוש ב-GenAI, בינה יצירתית או גנרטיבית (Generative AI). הפיתוח הגובר של כלי GenAI, על פי גיטהאב, והזינוק בפיתוחים מבוססי דאטה סיינס ודאטה אנליטיקס, הביאו לנסיקה בשימוש בפייתון, הידועה כשפה העיקרית בה משתמשים לפיתוחים אלו.
#יתרונות פייתון
כבר שנים רבות שמהנדסי תוכנה ומתכנתים ותיקים ממליצים על פייתון או ג'אווה סקריפט, בתור שפות התכנות שהכי כדאי להם להתחיל בהן. מי שמשקיעים שעתיים ביום יכולים כבר אחרי 3 חודשים לכתוב תוכנה של ממש.
לאחר מכן כדאי להתמחות באחד התחומים שהיא מאפשרת וטובה בהם, כמו פיתוח יישום ווב (web application), תוכנה רגילה למחשב (Desktop program), למידת מכונה (Machine learning) או בינה מלאכותית (Artificial intelligence).
הנה סקירה קצרה על שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/cKZ0miaDtkw
עוד קצת היכרות עם שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/A7XXmxU3o4o
תמצית בדקה של מה שלומדים בפייתון בשנה:
https://youtu.be/AfR-lJghs4w
היכרות באנגלית:
https://youtu.be/poJfwre2PIs
קורס באורך מלא של תכנות בשפת פייתון:
https://youtu.be/_uQrJ0TkZlc?long=yes
כריית מידע (Data mining) היא סריקה של נתונים, כדי לזהות את מאפייניהם, למצוא קשרים ביניהם ולהסיק מהם מסקנות שיכולות לשפר תהליכים שונים.
שימוש בטכנולוגיית המידע המודרנית, דוגמת האינטרנט ומאגרי מידע גדולים, יכול לאפשר לכורי המידע להפוך את המידע הרב שיש בהם לידע.
חברות מסחריות למשל, משתמשות באלגוריתמים או תוכנות מחשב לכרייה של מידע. הכלים הללו מאפשרים לזהות קבוצות של לקוחות לפי סוגי הפעילות שהם עושים.
על ידי זיהוי קבוצות כאלה, יכולה חברה להציע לכל קבוצה מוצרים שיותר סביר שהאנשים שבה ירצו לקנות. יש לקבוצות כאלה גם תרומה לשיפור השירות ללקוחות ועוד.
ישנן שיטות לכריית נתונים, כמו כרייה ברשת (Web Mining), סוג של כריית נתונים שמתבצע באתרי אינטרנט שונים וברשתות חברתיות גדולות כמו פייסבוק וטוויטר, במטרה לזהות בהם מאפייני התנהגות של גולשים. מידע שנאסף כך משמש, לעתים קרובות ללא ידיעת הגולש, להגדלת המכירות ואף נמכר לחברות אחרות.
הנה הסבר של מומחה על כריית המידע:
http://youtu.be/R-sGvh6tI04
המידע הזה ישמש בידיהם של מנתחי נתונים, דאטה אנליסטים (עברית):
https://youtu.be/M2lx5C6j2R4
ומנתחי מידע כאלה חשובים גם בצה"ל (עברית):
https://youtu.be/a8eP40HlWN4
