למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית שיכולה לשפר את הביצועים לאורך זמן. זהו סוג של קוד שמשתמש באלגוריתמים כדי ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות.
למידת מכונה היא כינוי גג למכלול הטכנולוגיות המאפשרות למחשבים ללמוד באופן אוטומטי מנתונים מבלי להיות מתוכנתים במפורש. אלגוריתמי למידת מכונה נועדו למצוא דפוסים בכמויות גדולות של נתונים ולבצע תחזיות שניתן להשתמש בהן לקבלת החלטות, חיזוי ואופטימיזציה.
למידת מכונה מספקת את הדברים הבאים:
– מודלים חזויים: למידת מכונה עוזרת ליצור מודלים חזויים המנתחים מגמות היסטוריות, תנאי שוק, או אפילו פוסטים במדיה חברתית כדי לחזות תוצאות עתידיות.
– קבלת החלטות: למידת מכונה עוזרת לחברות לקבל החלטות בתחומי האסטרטגיה העסקית, קמפיינים שיווקיים, פיתוח מוצרים ושירות לקוחות על ידי ניתוח מגמות היסטוריות או פוסטים ברשתות חברתיות.
למידת מכונה היא תחום של מדעי המחשב החוקר כיצד מחשבים יכולים ללמוד ולבצע תחזיות על סמך נתונים. זה מושג על ידי שימוש באלגוריתמים שנועדו לייעל את הביצועים במשימה ספציפית, כגון סיווג או ניתוח רגרסיה. זה תואר כ"רעיונות החזקים ביותר במדעי המחשב" מכיוון שיש לו פוטנציאל להפוך מערכות אוטומטיות למדוייקות יותר ממה שכל אדם לבדו יכול לעשות.
אלגוריתמי למידת מכונה מסווגים לשלושה סוגים: למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ולמידת חיזוק
למידה מפוקחת: בלמידה מפוקחת, האלגוריתם לומד על ידי קבלת קלט (למשל, תמונות או מילים) עם תוויות (למשל, חתול או כלב).
למידת מכונה היא תת תחום של בינה מלאכותית המעניקה למחשבים את היכולת ללמוד מבלי להיות מתוכנתים במפורש. זהו סט של טכניקות המאפשר למחשבים "ללמוד" מנתונים ולבצע תחזיות על סמך הניסיון.
היסודות די פשוטים, אבל היישום של למידת מכונה בתעשיות שונות הוביל לכמה התפתחויות מעניינות.
טכניקות של למידת מכונה
טכניקות למידת מכונה (Machine Learning) משמשות בתחום הבינה המלאכותית כדי לעזור למכונות ללמוד מנתונים. זוהי קבוצה של אלגוריתמים שניתן להשתמש בהם כדי לבנות מודלים חזויים ולבצע תחזיות על סמך נתונים.
טכניקות למידת מכונה משמשות גם בתחום הקופירייטינג, במיוחד להפקת רעיונות לתוכן. הם מסוגלים ליצור רעיונות תוכן על ידי הסתכלות על דפוסים ספציפיים בתוך מערך נתונים גדול ולאחר מכן להשתמש בתבניות אלה ליצירת רעיונות תוכן חדשים.
טכניקות למידת מכונה משמשות כדי לחזות את העתיד ולבצע תחזיות על סמך העבר. ניתן לסווג אותם לשלוש קטגוריות – למידה בפיקוח, ללא פיקוח ולמידת חיזוק.
טכניקות למידת מכונה מפוקחת משמשות לסיווג נתונים לקבוצות שונות. לדוגמה, אלגוריתם מחשב עשוי ללמוד כיצד לזהות מהו חתול על ידי התבוננות בתמונות של חתולים שסומנו ככאלה.
נעשה שימוש בטכניקות למידת מכונה ללא פיקוח כדי למצוא דפוסים בנתונים ללא כל תוויות או סיווגים. לדוגמה, אלגוריתם עשוי ללמוד כיצד לזהות תאים סרטניים על ידי התבוננות באלפי תמונות של תאים בריאים ואיתור הבדלים ביניהם.
טכניקות למידת מכונה לחיזוק משמשות כאשר אלגוריתם זקוק לעזרה בקבלת החלטות או במציאת דפוסים בנתונים. לדוגמה, אלגוריתם עשוי להשתמש בטכניקות למידת מכונה לחיזוק
