אנחנו נמצאים בעידן ה-AI, הבינה המלאכותית, ונדמה שכמעט כל יום יוצא איזה כלי AI חדש ומעניין, שאנחנו פשוט חייבים לבדוק. אולם בשיח המסלים במהירות סביב הנושא של AI, לא רבים מודעים לכך שלא פעם הם עושים שימוש לא מדויק במונח בינה מלאכותית, כאשר הם משתמשים בו על מנת לתאר תחומים משיקים ומקבילים לבינה מלאכותית ללא משים, עם דגש מיוחד על Machine Learning. היות ובינה מלאכותית (וכן Machine Learning) היא By far הדבר הכי חם בשוק הטכנולוגיה, חשוב להמשיך לדייק את השיח שלנו בנושא, במיוחד כאשר אנחנו מתעניינים בלימודי מקצועות ההייטק; בהתאם לכך, הגיע הזמן שתדעו מה זה Machine Learning, ומה ההבדל בין תחום זה לבין בינה מלאכותית.
להבין מה זה Machine Learning
מרוב עצים לפעמים לא רואים את היער, ומרוב דיבורים על Mid Journey או ChatGPT כבר שכחנו מה זה בדיוק בינה מלאכותית. אז כדי לחדד, בינה מלאכותית היא למעשה ענף במדעי המחשב. מה שמאפיין את הענף של בינה מלאכותית, הוא שמדובר בפיתוח תוכנת מחשב כזאת או אחרת, שיודעת לבצע פעולות מורכבות, שפעם היו נחלתו הבלעדית של המין האנושי. הפעולות הללו יכולות להיות מתוארת באמצעות מושגים מופשטים כגון מיון-נתונים, ניתוח-נתונים וכדומה, או שאפשר לדבר על דברים מעשיים יותר כמו ציור או יצירת גרפיקה, נהיגה, אבחון מחלות וכדומה.
למידת מכונה, קרי Machine Learning, היא תת-תחום של בינה מלאכותית, והיא למעשה אחת הדרכים האפשריות לבצע את אותן פעולות באמצעות בינה מלאכותית. בעיקרון בינה מלאכותית היא משהו תבוני שמערכת עושה, והביטוי machine learning מתייחס לאופן שבו המערכת תעשה זאת. הייחוד של למידת מכונה הוא האופן שבו היא מבצעת: למידת מכונה משמע מודל שמלמד את עצמו באופן איטרטיבי באמצעות נתונים או דוגמאות, ובהדרגה משתפר ככל שהוא לומד יותר דוגמאות.
למה זה טוב? לעתים קשה בדיוק לכתוב תוכנה שתעשה בדיוק את מה שאנחנו רוצים, משום שמדובר במשימה מורכבת מדי או קשה מדי. למשל: אנחנו רוצים ליצור מכונית אוטונומית שתנהג ללא צורך בנהג. אי אפשר לכתוב תוכנה שתגיד למכונית פשוט "תנהגי"; צריך ללמד את המכונה באמצעות המון המון דוגמאות, כדי שהיא תבין מהי באמת צריכה לעשות. אחרי שהמכונה סופגת המון-המון דוגמאות להמון-המון מצבים, היא בשלה (האמנם?) לעלות על הכביש. זה בעצם Machine Learning לתת למכונה ללמוד לבד משהו מורכב מאוד באמצעות דוגמאות.
היסטוריה והתפתחות של למידת מכונה
הרעיון של למידת מכונה התחיל להתגבש כבר באמצע המאה ה-20, כאשר חוקרים החלו לבחון כיצד מחשבים יכולים ללמוד מתוך ניסיון ולשפר את ביצועיהם ללא צורך בהוראות מפורשות. אחד הציוני הדרך המרכזיים היה בשנת 1956, בכנס דארטמות', שבו ג'ון מקארתי ומדענים נוספים הניחו את היסודות לבינה מלאכותית. בשנות ה-50 וה-60, חוקרים כמו ארתור סמואל פיתחו תוכנות מוקדמות ללמידת מכונה, כגון תוכנת השחמט של סמואל, שלמדה לשחק ולהשתפר עם הזמן.
בשנות ה-80 וה-90, עם התקדמות במחשוב ובפיתוח אלגוריתמים כמו רשתות נוירונים, למידת מכונה צברה תאוצה. אולם, הפריצה הגדולה התרחשה בעשור האחרון עם השיפור בעיבוד נתונים ובזמינות של כוח חישוב גבוה, שהפכו מודלים מתוחכמים כמו למידה עמוקה (Deep Learning) ליעילים ושימושיים במגוון רחב של תחומים. כיום, למידת מכונה עומדת בחזית החדשנות הטכנולוגית, ומשמשת בתעשיות רבות כמו רפואה, פיננסים, תחבורה ועוד.
הבדלים מרכזיים בין Machine Learning, Deep Learning ו-AI
בינה מלאכותית (AI) היא תחום רחב במדעי המחשב שמתמקד בפיתוח מערכות שיכולות לבצע משימות הדורשות אינטליגנציה אנושית, כמו זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית וקבלת החלטות. למידת מכונה (Machine Learning) היא תת-תחום בתוך הבינה המלאכותית, המתמקד בפיתוח אלגוריתמים שמאפשרים למערכות ללמוד מדוגמאות ולשפר את הביצועים שלהן עם הזמן, מבלי שתוכנתו באופן מפורש לכל תרחיש.
למידה עמוקה (Deep Learning) היא תת-תחום של למידת מכונה, המבוסס על רשתות נוירונים מלאכותיות, המדמות את מבנה המוח האנושי. בשונה משיטות מסורתיות בלמידת מכונה, שבהן יש צורך בהנדסת תכונות ידנית, למידה עמוקה מאפשרת למודל לגלות בעצמו את הדפוסים בנתונים, מה שהופך אותה לכלי עוצמתי בתחומים כמו עיבוד תמונה, זיהוי דיבור ותרגום שפות.
באופן כללי, ניתן לראות את הקשר בין התחומים כך: AI הוא התחום הרחב ביותר, שבתוכו ML הוא אחד הכלים המרכזיים, ואילו Deep Learning הוא גישה מתקדמת במיוחד ללמידת מכונה, המשמשת לפתרון בעיות מורכבות במיוחד
באילו תחומים משתמשים בלמידת מכונה?
למידת מכונה נמצאת בכל מקום בחיינו, לעיתים מבלי שנהיה מודעים לכך. הנה כמה דוגמאות נפוצות:
- מנועי חיפוש – גוגל ומנועי חיפוש אחרים משתמשים בלמידת מכונה כדי לשפר את תוצאות החיפוש ולהתאים אותן אישית לכל משתמש.
- המלצות תוכן – פלטפורמות כמו נטפליקס, ספוטיפיי ואמזון מנתחות את הרגלי הצפייה, ההאזנה והרכישה של המשתמשים ומספקות המלצות מותאמות אישית.
- זיהוי פנים ואבטחה – טכנולוגיות כמו Face ID של אפל או מערכות זיהוי פלילי משתמשות בלמידת מכונה כדי לזהות ולהבדיל בין פרצופים.
- עוזרים קוליים (Voice Assistants) – סירי, אלכסה וגוגל אסיסטנט משתמשים בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי להבין פקודות קוליות ולספק תשובות מותאמות.
- תחום הרפואה – אלגוריתמים של למידת מכונה מסייעים בזיהוי מוקדם של מחלות, ניתוח סריקות רפואיות ואפילו בפיתוח תרופות חדשות.
- תחבורה ורכבים אוטונומיים – מכוניות כמו טסלה משתמשות בלמידת מכונה כדי לזהות תמרורים, הולכי רגל ורכבים אחרים, ולאפשר נהיגה חצי-אוטונומית או אוטונומית מלאה.
- פיננסים ובנקים – מערכות למידת מכונה מזהות הונאות בכרטיסי אשראי, מעריכות סיכוני אשראי ומציעות השקעות מותאמות אישית.
- תרגום אוטומטי – גוגל טרנסלייט ואפליקציות דומות משתמשות בלמידת מכונה כדי לשפר את איכות התרגום ולזהות הקשרים בשפה.
- מסנני דואר זבל (Spam Filters) – שירותי דואר אלקטרוני כמו Gmail מזהים הודעות חשודות ומסננים אותן באופן אוטומטי מתיבת הדואר הנכנס.
- תעשיית המשחקים – משחקי וידאו משתמשים בלמידת מכונה כדי ליצור דמויות NPC (דמויות לא-שחקן) עם התנהגות חכמה ומותאמת לשחקן.
דוגמאות אלו ממחישות כיצד למידת מכונה משנה את הדרך שבה אנחנו מתקשרים עם טכנולוגיה, ומשפרת את היעילות והדיוק של תהליכים יומיומיים.
איך עובדת למידת מכונה
- איסוף נתונים רלוונטיים כפי שהגדרתם – איכות וכמות הנתונים משפיעים מאוד על הצלחת המשימה
- עיבוד נתונים ראשוני – הסרה של נתונים חריגים, טיפול בחסרים, כך שהכל יהיה בפורמט אחיד
- הנדסת תכונה – יצירה של תכונות רלוונטיות שישמו את מודל למכינת המכונה
- בחירת דגם – בחירת אלגוריתם / מודל בהתאם לבעיה אותה רוצים לפתור
- אימון הדגם – אמון הדגם הוא הליבה של התהליך, במסגרתו מזינים לאלגוריתם נתונים ודוגמאות כדי ללמד אותו
- פריסת המודל – לאחר הערכות ותיקונים ניתן להטמיע את המודל ולהשתמש בו לביצוע תחזיות בזמן אמת על נתונים חדשים
האתגרים והחסרונות של למידת מכונה
למרות היתרונות הרבים של למידת מכונה, קיימים מספר אתגרים וחסרונות משמעותיים שיש לקחת בחשבון:
אתגרים אתיים ופרטיות – שימוש במידע אישי לצורך אימון מודלים מעלה סוגיות פרטיות ורגולציה, במיוחד כאשר מדובר בזיהוי פנים, מעקב דיגיטלי וניתוח מידע רגיש.
תלות בכמות ואיכות הנתונים – מודלים של למידת מכונה דורשים כמויות גדולות של נתונים איכותיים כדי לפעול ביעילות. נתונים לא מאוזנים או מוטים עלולים להוביל לתוצאות שגויות.
בעיות הטיה (Bias) ואי-הוגנות – מאגרי נתונים עשויים לשקף דעות קדומות חברתיות, מה שעלול לגרום לאלגוריתמים לקבל החלטות מפלות (למשל בתחום גיוס עובדים או אישור הלוואות).
חוסר יכולת להסביר החלטות (Explainability) – מודלים מורכבים, במיוחד למידה עמוקה (Deep Learning), מתפקדים כמו "קופסה שחורה" שקשה להבין כיצד היא מגיעה לתוצאה מסוימת. דבר זה מהווה אתגר באימוץ המודלים בתחומים רגישים כמו רפואה ומשפט.
דרישות גבוהות במשאבי מחשוב – אימון מודלים של למידת מכונה דורש כוח חישוב רב, מה שעלול להיות יקר ולא נגיש לכל ארגון או חוקר.
קשיים בהתאמה למצבים חדשים – מודלים נבנים על סמך דפוסים קודמים, ולכן הם מתקשים להסתגל לשינויים פתאומיים או לנסיבות שלא היו כלולות בנתוני האימון שלהם.
סיכוני אבטחת מידע – מערכות למידת מכונה עלולות להיות פגיעות למתקפות, כמו "הרעלת נתונים" (Data Poisoning), שבה גורמים זדוניים מזינים נתונים שגויים כדי לשבש את פעילות המודל.
היבטים אתיים בלמידת מכונה
למידת מכונה מציעה יתרונות אדירים, אך השימוש בה מעלה גם שאלות אתיות משמעותיות:
- פרטיות ושימוש בנתונים אישיים – מערכות ML מתבססות על איסוף כמויות עצומות של מידע, לעיתים רגיש, כמו נתוני בריאות, מידע פיננסי או דפוסי גלישה באינטרנט. השימוש במידע זה ללא הסכמה מספקת עלול לפגוע בפרטיות המשתמשים.
- הטיות ודעות קדומות (Bias) – מאגרי נתונים יכולים לשקף דפוסים מפלים קיימים, מה שעלול לגרום להחלטות לא הוגנות, כמו אפליה בקבלה לעבודה, מתן אשראי או שירותים רפואיים.
- שקיפות והסברת החלטות (Explainability) – אלגוריתמים מסוימים, במיוחד בלמידה עמוקה, פועלים כ"קופסה שחורה", כלומר קשה להבין כיצד התקבלה כל החלטה. דבר זה מעלה חששות כאשר מדובר בקבלת החלטות קריטיות כמו קביעת עונשים במשפטים פליליים או אישור הלוואות.
- אחריות משפטית – כאשר מערכת מבוססת ML מקבלת החלטות שגויות או מזיקות (למשל, אבחון רפואי שגוי או תאונה של רכב אוטונומי), קשה להגדיר מי נושא באחריות – המפתחים, ספקי הנתונים או המשתמשים.
- השפעה על שוק העבודה – הטמעת מערכות אוטומטיות מחליפה עבודות רבות, בעיקר בתחומים כמו ייצור, שירות לקוחות וניתוח נתונים בסיסי. נדרש איזון בין קידום טכנולוגי לבין פגיעה אפשרית במועסקים.
Machine learning – תת תחום של Data Science
לאחר שהבנו מה זה Machine Learning, חשוב לדעת שמדובר בתת-תחום של ענף גדול מאוד. Data Science, ובעברית מדע נתונים, הוא הענף ממנו נגזרת למידת מכונה. זהו ענף בתחום המחקר והפיתוח שעוסק בהבנה וניתוח של נתונים, כדי לחשוף תובנות וטרנדים שיסייעו למקבלי ההחלטות להתחדש ולפתור בעיות. מדע נתונים כולל שימוש במגוון רחב של כלים וטכניקות לצורך שימוש במאגרי הנתונים, ואחד מהם הוא תחום Machine Learning, בו אנו עוסקים במאמר זה.
כלים וטכנולוגיות פופולריות ללמידת מכונה
כדי לפתח וליישם מודלים של למידת מכונה, קיימים מגוון רחב של כלים, ספריות ופלטפורמות המסייעות למפתחים ולחוקרים. הנה כמה מהבולטים שבהם:
- TensorFlow – ספרייה פופולרית מבית גוגל לפיתוח מודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה. מאפשרת עבודה עם רשתות נוירונים ומודלים מתקדמים.
- PyTorch – ספרייה גמישה ואינטואיטיבית מבית Meta (לשעבר פייסבוק), המאפשרת פיתוח מודלים במהירות ובקלות יחסית, ומשמשת רבות במחקר ובאקדמיה.
- Scikit-learn – ספרייה קלה לשימוש בפייתון, המכילה מגוון רחב של אלגוריתמים ללמידת מכונה, כולל סיווג, רגרסיה, אשכולות והפחתת ממדים.
- Keras – ממשק ידידותי הבנוי מעל TensorFlow, ומאפשר יצירת מודלים של למידה עמוקה בפשטות יחסית.
- OpenCV – ספרייה מובילה לעיבוד תמונה וראייה ממוחשבת, בשימוש נרחב בזיהוי פנים, מעקב אחר אובייקטים ועוד.
- Pandas ו-Numpy – כלים לעיבוד, ניתוח וניהול נתונים, המשמשים כהכנה לקראת אימון מודלים של ML.
- Google Colab – סביבה חינמית מבוססת ענן, המאפשרת הרצת קוד פייתון לאימון מודלים של למידת מכונה ללא צורך במשאבים מקומיים.
- AutoML – כלים כמו Google AutoML ו-H2O.ai מאפשרים יצירה של מודלים אוטומטיים ללא צורך בידע מתקדם בלמידת מכונה.
סוגי Machine Learning
ב-Machine Learning, הלמידה של המכונה נעשית באחת משלושה אופנים:
- למידה מונחית.
- למידה לא-מונחית.
- למידה באמצעות חיזוקים.
ההבדל בין שלושת האופנים השונים, הוא סוג המידע שמשמש בהזנת המערכת. בלמידה מונחית, הנתונים עליה מתאמנת המערכת בשלב הלמידה שלה הם מה שנקרא "מידע מסומן" (Labeled Data), כלומר מידע שעבר סימון על ידי אנשי Annotation. במצב זה המערכת מקבלת את הקלט והפלט הרצוי, והמספר הרב של הדוגמאות מלמד אותה להסיק את הקשר בין הקלט והפלט. לעומת זאת, למידה לא-מונחית, היא מצב שבו המידע המשמש את המערכת אינו מסומן. במצב זה, אחרי שהמערכת נחשפת להמון דוגמאות מידע, היא יודעת להסיק מה "הנורמה" ומה חורג מהנורמה.
למידה באמצעות חיזוקים, היא למידה הדומה לדרך שבה בני אדם או אפילו בעלי חיים לומדים, והיא באמצעות חיזוק או עונש ביחס לכל ניסיון זיהוי או חיזוי. התהליך מזכיר את מה שקורה במוח שלנו בהקשר של חיזוקים: המערכת נחשפת למשהו, למשל תמונה של כלב, והמידע הזה עובר במערכת כמו אנרגיה פוטונית; אחרי שהמערכת נחשפת להמון תמונות של כלבים, היא יכולה להתחיל להתאמן ולנסות לזהות מתי עומד מולה כלב. העיקרון בלמידת מכונה הוא שברגע שהמערכת טועה, היא נענשת באמצעות פונקציית הפסד המוגדרת באלגוריתם של למידת המכונה, כך שהאלמנט שהביא אותה לזיהוי מוטעה לא יחזור שוב בפעם הבא.
כך קורה שהמערכת משתפרת מהטעות הזאת לפעם הבאה. אחרי המון חזרות, בסוף המטרה היא שהמערכת תדע לזהות מתי מדובר בכלב, ממש כפי שבני אדם ידעו לזהות מתי עומד מולם כלב ומתי חתול, שועל או זאב.
מי שלא טועה – לא לומד. בשורה התחתונה, ככל שתזינו למערכת יותר נתונים ויותר שאלות, כך התחזיות שלה יהיו יותר מדויקת.
עתיד למידת המכונה
למידת המכונה ממשיכה להתקדם בקצב מהיר, והעתיד טומן בחובו חידושים פורצי דרך. אחת המגמות המרכזיות היא פיתוח שיטות מתקדמות של למידה ללא פיקוח, אשר יאפשרו למודלים לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות גם ללא נתונים מתויגים. במקביל, AI גנרטיבי ילך וישתכלל, ויאפשר יצירת תוכן אינטראקטיבי ומדויק יותר, תוך התאמה אישית לצרכים מגוונים – החל מאמנות דיגיטלית ועד פתרונות חכמים לתעשייה. תחום ה-ML עצמו יתרחב לתחומים חדשים, בהם רפואה, פיננסים, חינוך ואפילו אדריכלות, כאשר הטכנולוגיות הללו יסייעו בקבלת החלטות, חיזוי מגמות ושיפור תהליכים אוטומטיים באופן חסר תקדים.
רוצים לתכנת את המכונית האוטונומית הבאה?
מהיום, כשישאלו אתכם מה זה Machine Learning, תדעו לענות כמו גדולים. ומה עם ללמוד את זה? תחום הדאטה סיינס, ובתוכו למידת מכונה, הוא אחד התחומים הכי נחשקים ויוקרתיים כיום, עם אפשרות לעסוק בפרויקטים של פעם בחיים, והשכר בהתאם. הפוטנציאל בתחום הוא אדיר: פיתוח של רובוטים, תכנות של רכבים אוטונומיים, פתרונות פורצי דרך בתחום הרפואה ועוד.
רוצים לשמוע על קורס דאטה סיינס ובינה מלאכותית במכללת INT? לחצו כאן
