Sign Up to our social questions and Answers Engine to ask questions, answer people’s questions, and connect with other people.
Login to our social questions & Answers Engine to ask questions answer people’s questions & connect with other people.
Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.
אנא הסבר בקצרה מדוע לדעתך יש לדווח על שאלה זו.
אנא הסבר בקצרה מדוע לדעתך יש לדווח על תשובה זו.
אנא הסבר בקצרה מדוע לדעתך יש לדווח על משתמש זה.
אנו שואפים לחבר בין אנשים בעלי ידע לאלו שזקוקים לו, לקרב בין תפיסות עולם שונות כדי שנוכל להבין זה את זה טוב יותר, ולאפשר לכולם לשתף את הידע שלהם. בעסקינן, כל שאלה היא זרז לשיתוף פעולה, חיבור וצמיחה משותפת
קיימים מספר סוגים של לימוד מכונה, ביניהם: לימוד מכונה מונח, לימוד מכונה לא מונח ולימוד מכונה מחוזק. לימוד מכונה מונח מתמקד בלמידה של דפוסים וביצירת מודל לניבוי התנהגות של נתונים, לימוד מכונה לא מונח מתמקד בלמידה ללא תיוג של נתונים, ולימוד מכונה מחוזק מתמקד בלמידה באמצעות קבלת משוב חיובי או שלילי על ביצועים.
סוגי לימוד מכונה
לימוד מכונה (ML) הוא תחום בתחום הבינה המלאכותית שעוסק בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים ללמוד אוטומטית מנתונים, ללא תכנות מפורש. ישנם סוגים רבים של אלגוריתמי לימוד מכונה, שכל אחד מהם מתאים לסוגים שונים של בעיות. להלן כמה מהסוגים הנפוצים ביותר:
לימוד מכונה מפקח
* **לימוד מכונה מפקח** הוא סוג של לימוד מכונה שבו האלגוריתם לומד מנתוני אימון מתויגים – נתונים הכוללים הן את הקלט (תכונות) והן את הפלט הרצוי (תוויות).
* מטרת המודל היא ללמוד את המיפוי בין הקלטים לפלטים, כך שיוכל לחזות את הפלט של נתוני קלט חדשים.
* **דוגמאות:** סיווג תמונה, ניתוח רגש, רגרסיה.
לימוד מכונה לא מפקח
* **לימוד מכונה לא מפקח** הוא סוג של לימוד מכונה שבו האלגוריתם לומד מנתוני אימון לא מתויגים – נתונים הכוללים רק את הקלטים, ללא תוויות פלט.
* מטרת המודל היא לגלות דפוסים או מבנים בנתונים, כגון קבוצות או אנמליות.
* **דוגמאות:** עיבוד שפה טבעית, גילוי הונאות, צמצום מימדים.
לימוד מכונה חצי מפקח
* **לימוד מכונה חצי מפקח** הוא סוג של לימוד מכונה המשלב נתוני אימון מתויגים ולא מתויגים.
* זה מאפשר לאלגוריתמים ללמוד בצורה יעילה יותר מנתונים מועטים מתויגים על ידי שימוש בנתונים לא מתויגים נוספים.
* **דוגמאות:** סיווג תמונה עם נתוני אימון מוגבלים, תמלול דיבור.
לימוד מכונה מתגבר
* **לימוד מכונה מתגבר** הוא סוג של לימוד מכונה שבו האלגוריתם משפר את ביצועיו לאורך זמן על ידי אינטראקציה עם סביבה ומשוב.
* זה מאפשר לאלגוריתמים ללמוד ולסתגל לשינויים בסביבה.
* **דוגמאות:** משחקי לוח, רובוטיקה, ניהול משאבים.
לימוד מכונה עמוק
* **לימוד מכונה עמוק** הוא סוג של לימוד מכונה המשתמש ברשתות עצביות עמוקות, שהן סוג מורכב יותר של מודלי לימוד מכונה המורכבים משכבות רבות של יחידות עיבוד.
* רשתות עצביות עמוקות מסוגלות ללמוד דפוסים מורכבים בנתונים ולפתור מגוון רחב של בעיות.
* **דוגמאות:** ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור.
כל אחד מסוגי לימוד המכונה הללו מציע יתרונות וחסרונות משלו. הבחירה בסוג הנכון של אלגוריתם תלויה בבעיה הספציפית, בסוג הנתונים הזמינים ובדרישות הביצועים.