מהם 4 היסודות של למידת מכונה?

שיתוף ב facebook
שיתוף ב twitter
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב email

למידת מכונה היא תחום במדעי המחשב החוקר כיצד לגרום למחשבים ללמוד מנתונים. זהו גם ענף של בינה מלאכותית שמשתמש באלגוריתמים כדי לאפשר למכונות "ללמוד" ולבצע תחזיות על נתונים.

ישנם 4 מרכיבים בסיסיים של למידת מכונה: הקלט, האלגוריתם, הפלט ומערך ההדרכה. הקלט הוא מה שאנחנו רוצים שמודל למידת המכונה שלנו ילמד עליו – זה יכול להיות כל דבר, החל מתמונות, טקסט או דיבור. האלגוריתם הוא מה שאנו משתמשים בו כדי להכשיר את מודל למידת המכונה שלנו – ישנם שני סוגים: אלגוריתמים מפוקחים ובלתי מפוקחים. הפלט של מודל למידת המכונה שלנו אומר לנו אם הוא למד או לא – אלגוריתמים מפוקחים מייצרים ציון ביטחון שמספר לנו עד כמה הם למדו או נכשלו בניסיון ללמוד משהו על הקלט שלהם.

למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המשתמשת באלגוריתמים כדי ללמוד מנתונים מבלי להיות מתוכנתים במפורש.

ניתן ליישם למידת מכונה במגוון דיסציפלינות כמו שיווק, פיננסים ושירותי בריאות. במאמר זה נדבר על ארבעת היסודות של למידת מכונה – למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח, למידת חיזוק ולמידה עמוקה.

למידה מפוקחת: זהו הסוג הנפוץ ביותר של למידת מכונה שבה נעשה שימוש בנתוני אימון לזיהוי אוטומטי של דפוסים בנתונים. התהליך מתחיל עם תיוג של ערכות נתוני אימון כאשר לכל דוגמה הוקצה ערך או תווית (למשל, 0 עבור "לא" ו-1 עבור "כן"). לאחר מכן הוא משתמש בתוויות אלה כדי לחזות ערכים עבור דוגמאות חדשות שעדיין לא נראו בעבר (למשל, אם הוא מנבא "כן",

למידת מכונה היא תחום של מדעי המחשב החוקר כיצד תוכניות יכולות ללמוד מנתונים מבלי להיות מתוכנתים במפורש.

4 היסודות של למידת מכונה הם:

  • למידה מפוקחת: זה התהליך שבו אתה מספק לאלגוריתם כמה דוגמאות למה שאתה רוצה שהוא ילמד ואז הוא לומד מזה.
  • למידה ללא פיקוח: זה כאשר האלגוריתם מוצא דפוסים במידע ללא כל קלט ספציפי.
  • למידת חיזוק: זה כאשר אלגוריתם לומד על ידי ניסוי וטעייה, כלומר הוא מנסה דברים שונים ושומר על אלה שעובדים.
  • למידה מפוקחת למחצה: זה כאשר לאלגוריתם יש גישה לקבוצות נתונים מסומנים וגם ללא תווית.

מרכיבים בסיסיים של למידת מכונה

למידת מכונה (Machine Learning) היא תחום שמתפתח כל הזמן. הרבה מהמחקר והפיתוח בתחום זה נעשים על ידי אוניברסיטאות וחברות פרטיות.

למידת מכונה (Machine Learning) יכולה לשמש לתחומים שונים כמו חיזוי מזג האוויר, חיזוי מגמות קניות מקוונות או המלצה על סרטים על סמך העדפותיך.

למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית שבה מכונות יכולות ללמוד מנתונים. בתחום זה, המכונה תצטרך להיות נלמדת על ידי מומחה על מנת לעבוד עם תחזיות מדויקות. הוא משתמש במודלים מתמטיים ובטכניקות סטטיסטיות כדי לחזות תוצאות מבלי להיות מתוכנת במפורש.

למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית שבה מחשבים מסוגלים ללמוד ולשפר את הביצועים שלהם באופן שוטף.

למידת מכונה אינה חדשה, אך היא הופכת פופולרית יותר ויותר עם ההתקדמות בטכנולוגיה. הוא שימש עבור יישומים שונים כגון מכוניות בנהיגה עצמית, זיהוי הונאה וזיהוי דיבור.

זה יכול לשמש למשימות רבות ושונות כמו חיזוי תנועות בבורסה, שיפור האבחון הרפואי או זיהוי הונאה בכרטיסי אשראי.

 

תוכן עניינים

כתבות שעשויות לעניין אותך

למה לקנות טלוויזית סמסונג

ישנן סיבות רבות מדוע כדאי לקנות טלוויזיה של סמסונג. בתור התחלה, טלוויזיות סמסונג הן מהטלוויזיות הפופולריות ביותר בשוק. הן מגיעות במגוון גדלים וסגנונות, כך שתוכל

קרא עוד »