מודלים של למידת מכונה בבינה מלאכותית (AI) מאפשרים למחשבים ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות או שיפוטים ללא צורך בתכנות מפורש. מודלים של ML הם ההשראה מאחורי פיתוחים פורצי דרך בעולם הטכנולוגיה המשתנה במהירות. כאשר תכנות קונבנציונלי נכשל, זה נותן לנו פתרון דינמי לבעיות מסובכות.
מודלים של למידת מכונה הם הלב והנשמה של הבינה המלאכותית. בבלוג זה, נלמד על מודלים ML, סוגים רבים ושונים שלהם, יישומים בעולם האמיתי, וכיצד לבחור את המודל הטוב ביותר עבור הצרכים הספציפיים שלך.
מהו מודל למידת מכונה?
מודל למידת מכונה הוא תוכנית שמחשבים משתמשים בה כדי לקבל החלטות או תחזיות. הוא לומד מדוגמאות ומנתוני עבר כדי להבין דברים באופן עצמאי.
דמיינו שאתם מלמדים מחשב לזהות תמונות של חתולים וכלבים. היית מראה לו חבורה של תמונות של חתולים וכלבים ואומר לו אילו מהם חתולים ואילו כלבים. המחשב לומד מהדוגמאות הללו ומתחיל לזהות את ההבדלים בין חתולים לכלבים.
ברגע שהוא למד מספיק, אתה יכול להראות לו תמונה חדשה, והוא יגיד לך אם זה חתול או כלב. היא משיגה זאת על ידי שימוש במה שלמדה מתמונות ההדרכה.
מודלים של למידת מכונה משמשים כמוח של מחשב. זוהי מסגרת מתמטית או אלגוריתמית המסייעת למחשב לנחש, למיין דברים או להחליט דברים כאשר ניתן להם מידע. המודל נעשה חכם יותר על ידי התבוננות במידע ישן ואז יכול להשתמש בידע הזה כדי לנחש דברים חדשים שהוא לא ראה קודם.
מהו אלגוריתם למידת מכונה?
אלגוריתם למידת מכונה (ML) הוא אוסף של כללים ונהלים מתמטיים וסטטיסטיים שמודל למידת מכונה משתמש בהם כדי להבין דפוסים ולבצע תחזיות או שיפוטים המבוססים על נתונים.
אלגוריתמים של למידת מכונה עוזרים למחשבים ללמוד דברים ממידע, למצוא דפוסים ולבצע ניחושים או בחירות. אלגוריתמים אלה משמשים כבסיס למודלים של למידת מכונה. מודלים אלה משמשים בסוגים שונים של עבודה בתעשיות שונות כדי לחשוף מידע חיוני ולבצע משימות באופן אוטומטי בהתבסס על מה שהם למדו מנתונים.
ההבדל בין אלגוריתם ML למודל ML
הבנת ההבחנה בין אלגוריתם ML לבין מודל ML היא קריטית כשאתה מתחיל את מסע למידת המכונה שלך.
אלגוריתם ML דומה לעקרונות המנחים של מערכת למידת המכונה ולהליכים המתמטיים שלך. הוא מתפקד כמנוע חישובי, מעבד את נתוני הקלט שלך, משנה אותם, והכי חשוב, לומד מהם.
מצד שני, מודל ML הוא תוצאה או ייצוג ממשיים המופיעים לאחר החלת אלגוריתם ML על מערך נתונים מסוים. הוא מכיל את הידע או הדפוסים שנאספו על ידי האלגוריתם ממערך הנתונים המסוים הזה. במילים אחרות, זוהי התוצאה הסופית של תהליך הלמידה.
דמיינו אלגוריתם למידת מכונה כספר בישול או אוסף הוראות שמוביל את תהליך הלמידה. זה דומה לספר בישול שמדריך אותך איך להכין מנה. מודל ML, לעומת זאת, הוא תוצאה של שמירה על נוסחה זו. זה דומה למנה המוגמרת.
סוגי מודלים של למידת מכונה
למידת מכונה כוללת מגוון רחב של מודלים ואלגוריתמים המחולקים באופן כללי לשלוש קטגוריות: למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ולמידת חיזוק. ישנן קטגוריות משנה שונות ומודלים מיוחדים בתוך כל אחת מהקטגוריות הללו. להלן סקירה מהירה של הסוגים השונים של מודלים פופולריים של למידת מכונה:
01. מודלים מפוקחים של למידת מכונה
מודל הלמידה המפוקחת הוא קטגוריה מסוימת של מודלים שונים של למידת מכונה המשתמשים בנתונים מתויגים כדי להתאמן. האלגוריתם לומד לייצר תחזיות או שיפוטים בלמידה מפוקחת על ידי מיפוי נתוני קלט לתוויות יעד ידועות. מודלים אלה משמשים למשימות הדורשות חיזוי תוצאה בהתבסס על תכונות קלט. להלן כמה מודלים פופולריים של למידת מכונה בפיקוח:
- רגרסיה ליניארית: מודל הרגרסיה הליניארית חוזה תפוקה מספרית רציפה במשימות רגרסיה. כאשר עליך לחזות פלט מספרי רציף, באפשרותך להשתמש במודלים של רגרסיה ליניארית. הוא מזהה את הקשר הליניארי המתאים ביותר בין משתני הקלט שלך לבין משתנה היעד.
- רגרסיה לוגיסטית: רגרסיה לוגיסטית משמשת למשימות סיווג בינארי עם בחירה בינארית (כן/לא) כפלט. בהתבסס על תכונות הקלט שלך, הוא מחשב את ההסתברות לתוצאה בינארית.
- עצי החלטה: עצי החלטה משמשים הן למודלים של סיווג והן למודלים של רגרסיה. הם בונים מבנה דמוי עץ שבו כל צומת משקף החלטה המבוססת על תכונה, כאשר העלים מייצגים תווית מחלקה סופית או ערך מספרי.
- יער אקראי: יער אקראי הוא אסטרטגיית למידה אנסמבל המערבבת עצי החלטה רבים כדי להגדיל את דיוק החיזוי תוך הפחתת התאמת יתר. זוהי שיטה של לימוד אנסמבל המשלבת עצי החלטה רבים.
- תמיכה במכונות וקטוריות (SVM): SVM הוא אלגוריתם מתוחכם לסיווג שמוצא את העל-מישור האופטימלי לחלוקת מחלקות מרחב תכונות. הוא יכול לסווג נתונים בינאריים ורב-מחלקתיים.
- K-השכנים הקרובים ביותר (K-NN): K-NN הוא אלגוריתם סיווג ורגרסיה בסיסי אך מצוין. הוא קובע את המחלקה או הערך של נקודת הנתונים שלך בהתבסס על מחלקת הרוב או הערך הממוצע של שכניה הקרובים ביותר בנתוני האימון.
- בייס נאיביות: נאיב בייס הוא אלגוריתם סיווג הסתברותי המבוסס על משפט בייס. הוא מבצע משימות סיווג טקסט כגון זיהוי דואר זבל וניתוח סנטימנט.
- רשתות עצביות: מודלים של למידה עמוקה כגון רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) ורשתות עצביות חוזרות (RNN) הם מודלים מפוקחים הניתנים להתאמה גבוהה. ניתן להשתמש במודלי ML אלה למגוון משימות למידה בפיקוח, כגון סיווג תמונות ועיבוד שפה טבעית.
02. מודלים של למידת מכונה ללא פיקוח
למידה ללא פיקוח היא סוג של למידת מכונה שבה האלגוריתם חוקר דפוסים ומבנים בנתונים מבלי לייצר פלט מתויג. שיטות אלה מנסות למצוא דפוסים או מתאמים מובנים בנתונים במקום לחזות תוויות ספציפיות. להלן מספר מודלים נפוצים של למידת מכונה ללא פיקוח:
- K-פירושו קיבוץ אשכולות: K-means היא שיטת אשכולות פופולרית המחלקת נתונים לאשכולות בהתבסס על קווי דמיון. היא שואפת לצמצם את השונות בתוך אשכולות על-ידי הקצאת נקודות נתונים למרכז האשכולות הקרוב ביותר באופן איטרטיבי.
- קיבוץ הירארכי באשכולות: קיבוץ היררכי יוצר דנדרוגרמה, מבנה אשכול דמוי עץ. הוא יכול לתאר את קשרי הגומלין ההיררכיים בין נקודות נתונים.
- מודלים של תערובת גאוס (GMM): GMMs משלבים התפלגויות גאוסיות שונות כדי לייצג נתונים. הם משמשים לעתים קרובות באשכולות והערכת צפיפות.
03. מודלים של למידת מכונה לחיזוק
למידת חיזוק היא תת-קבוצה של למידת מכונה שבה סוכן לומד לקבל החלטות על ידי אינטראקציה עם סביבתו. הסוכן לומד מדיניות שממטבת תגמולים מצטברים לאורך זמן על ידי קבלת תשומות בצורה של תגמולים או קנסות. הנה כמה דוגמאות למודלים ואלגוריתמים פופולריים של למידת חיזוק:
- Q-למידה: Q-Learning הוא אלגוריתם נפוץ ללימוד חיזוק ללא מודלים המסייע לסוכנים ללמוד את מדיניות בחירת הפעולות הטובה ביותר. הוא שומר טבלת Q המאחסנת את התגמולים המצטברים הצפויים עבור כל זוג פעולות מצב.
- רשתות Q עמוקות (DQN): DQN היא הרחבת Q-learning המשתמשת ברשתות עצביות עמוקות כדי להעריך בקירוב ערכי Q. זה הוכיח להיות יעיל בפתרון משימות מורכבות.
- SARSA (מדינה-פעולה-תגמול-מדינה-פעולה): SARSA, כמו Q-learning, הוא אלגוריתם למידה ללא מודלים של חיזוק. הוא קובע את המדיניות הטובה ביותר על ידי הערכת ערכי Q עבור זוגות פעולה מדינתית ושימוש בשינויים במדיניות.
יישומים של מודלים ML
למודלים של למידת מכונה (ML) יש יישומים רבים במגוון עסקים ותחומים בשל יכולתם להעריך נתונים, ליצור תחזיות ולהפוך פעולות לאוטומטיות. הנה כמה דוגמאות לשימוש במודלים של ML:
01. זיהוי תמונה וראייה ממוחשבת
- זיהוי אובייקטים: מודלים של למידת מכונה יכולים לזהות ולאתר אובייקטים בתמונות או בסרטונים, דבר שימושי במכוניות אוטונומיות, מעקב ושירותי בריאות.
- זיהוי פנים: זיהוי ואישור פניהם של אנשים, המשמש בדרך כלל במערכות אבטחה ובמכשירים ניידים.
02. עיבוד שפה טבעית (NLP)
- ניתוח סנטימנט: ניתוח סנטימנט הוא תהליך של הבנת הטון (חיובי, שלילי או ניטרלי) של נתוני טקסט. זה משמש לעתים קרובות לניטור מדיה חברתית וניתוח תגובות של לקוחות.
- תרגום שפות: תרגום טקסט משפה אחת לאחרת, כפי שניתן לראות בכלים כמו Google Translate.
- יצירת טקסט: יצירת טקסט שנשמע כאילו אדם כתב אותו. זה שימושי עבור צ'אטבוטים, יצירת תוכן ועוזרים וירטואליים.
03. מערכות המלצה
- המלצות תוכן: המלצה על מוצרים, סרטים, מוסיקה או מאמרים ללקוחות על סמך ההתנהגות וההעדפות הקודמות שלהם (לדוגמה, Netflix, Amazon).
- שיווק מותאם אישית: לספק למשתמשים פרסומות ותוכן ממוקדים בהתאם לתחומי העניין שלהם.
04. שירותי בריאות
- אבחון מחלות: סיוע לאנשי מקצוע רפואיים באבחון מחלות באמצעות תמונות רפואיות (כגון צילומי רנטגן, MRI) ונתוני מטופלים.
- גילוי סמים: חיזוי מועמדים אפשריים לתרופות והתועלת שלהם בטיפול במחלות מסוימות ידוע כגילוי תרופות.
05. פיננסים
- דירוג אשראי: הערכת אמינות של אדם או ארגון על מנת להחליט על קבלת הלוואה.
- מסחר אלגוריתמי: בהתבסס על נתוני שוק, כדי לקבל החלטות לגבי המסחר בזמן אמת.
06. זיהוי הונאות באמצעות מודלים של למידת מכונה
- זיהוי הונאות בכרטיסי אשראי: זיהוי עסקאות הונאה באמצעות נתונים קודמים ודפוסי הוצאות.
07. רכבים אוטונומיים
- מכוניות אוטונומיות: דגמי ML מנתחים נתוני חיישנים כדי להחליט כיצד לנהוג, מה שמבטיח יעילות ובטיחות.
08. חינוך עם מודלים של למידת מכונה
- למידה מותאמת אישית: יצירת תכני הוראה ספציפיים לדרישות וליכולת של כל תלמיד.
09. ניטור סביבתי
- מודלים אקלימיים: ניתוח שינויי אקלים וחיזוי דפוסי מזג אוויר.
10. אבטחה עם מודלים של למידת מכונה
- זיהוי חדירה: זיהוי התנהגות רשת חריגה כדי לזהות ולעצור התקפות סייבר.
שיפור מודלים של למידת מכונה עם QuestionPro
QuestionPro היא פלטפורמת תוכנת סקרים המסייעת לעסקים לתכנן, להפיץ ולנתח סקרים כדי לאסוף משוב, תובנות ונתונים חשובים מקהל היעד שלהם. הפלטפורמה יכולה לסייע בבנייה ושיפור של מודלים של למידת מכונה במגוון דרכים:
איסוף נתונים
אתה יכול להשתמש ב- QuestionPro כדי לבנות ולהפיץ סקרים כדי לאסוף נתונים מובנים מהמשיבים. ניתן להשתמש בנתונים אלה כדי לאמן מודלים של למידת מכונה.
תוכל, לדוגמה, לאסוף הערות של לקוחות, דירוגי מוצרים או העדפות משתמשים כדי לאמן מודלים לניתוח סנטימנט, מערכות המלצות או פילוח לקוחות.
תכונות עיצוב
מודלים של ML דורשים מאפיינים (משתנים) רלוונטיים כדי ליצור תחזיות או סיווגים. נתוני סקר מכילים לעתים קרובות מידע משמעותי שניתן להשתמש בו בלמידת מכונה. אתה יכול להשתמש ב- QuestionPro כדי לפתח סקרים הלוכדים תכונות או מאפיינים ספציפיים הדרושים לעבודת הדוגמנות שלך.
לדוגמה, בסקר שביעות רצון לקוחות, באפשרותך לאסוף נתונים כגון גיל, מין, גיאוגרפיה והיסטוריית רכישות ולהשתמש בהם לבניית מודלים לחיזוי.
בדיקת A/B
אתה יכול להשתמש ב- QuestionPro כדי לתכנן ולהריץ בדיקות A/B כדי להעריך את היעילות של התאמות מודל או התערבויות שונות. מידע זה יכול להיות שימושי למדי בשיפור ואופטימיזציה של מודלים ML.
שיפור מתמיד
ארגונים יכולים לעדכן ולשפר ללא הרף את מודלי ה- ML שלהם על ידי ביצוע סקרים ואיסוף נתונים חדשים על בסיס קבוע. כאשר נתונים חדשים הופכים לזמינים, ניתן לאמן מחדש מודלים להישאר עדכניים תוך שמירה על דיוק ורלוונטיות.
פרסונליזציה וסגמנטציה
אתה יכול להשתמש בנתוני סקר כדי לסווג את הקהל שלך לקטגוריות על סמך הבחירות, הפעולות או הנתונים הדמוגרפיים שלו. מערכות המלצה מונחות למידת מכונה ופרסום ממוקד יכולות להשתמש בפלחים אלה כדי להתאים אישית את חוויית המשתמש או פעילויות השיווק, ובכך להגדיל את האפקטיביות שלהם.
האם אתה מוכן להגביר את המחקר שלך ולקבל החלטות מונחות נתונים? התחל עכשיו לאסוף, לנתח ולפעול על סמך נתונים חכמים יותר.
