AI נמצא בכל מקום, אבל לפעמים זה יכול להיות מאתגר להבין את הטרמינולוגיה והז'רגון. בפוסט זה בבלוג, אנו מסבירים יותר מ-50 מונחים והגדרות של AI כדי שתוכלו להבין יותר את הטכנולוגיה הזו שצומחת במהירות.
בין אם אתה מתחיל או מומחה, אנו מתערבים שיש כאן כמה מונחים שאתה לא מכיר!
1. בינה מלאכותית
בינה מלאכותית (AI) מתייחס לפיתוח מערכות מחשב בעלות יכולת ללמוד ולתפקד באופן עצמאי, לרוב על ידי חיקוי אינטליגנציה אנושית.
מערכות אלו מנתחות נתונים, מזהות דפוסים, מקבלים החלטות ומתאימות את התנהגותן על סמך ניסיון. על ידי מינוף אלגוריתמים ומודלים, AI שואפת ליצור מכונות חכמות המסוגלות לתפוס ולהבין את הסביבה שלהן.
המטרה הסופית היא לאפשר למכונות לבצע משימות ביעילות, ללמוד מנתונים ולהפגין יכולות קוגניטיביות הדומות לבני אדם.
2. אלגוריתם
אלגוריתם הוא קבוצה מדויקת ושיטתית של הוראות או כללים המנחים את תהליך פתרון בעיה או ביצוע משימה ספציפית.
הוא משמש כתפיסה בסיסית בתחומים שונים וממלא תפקיד מרכזי במדעי המחשב, במתמטיקה ובדיסציפלינות של פתרון בעיות. הבנת האלגוריתמים היא חיונית שכן הם מאפשרים גישות יעילות ומובנות לפתרון בעיות, המניעות התקדמות בטכנולוגיה ובתהליכי קבלת החלטות.
3. ביג דאטה
נתונים גדולים מתייחסים למערכי נתונים גדולים ומורכבים ביותר החורגים מהיכולות של שיטות ניתוח מסורתיות. מערכי נתונים אלה מאופיינים בדרך כלל על ידי הנפח, המהירות והמגוון שלהם.
נפח מתייחס לכמות העצומה של נתונים שנוצרו ממקורות שונים כגון מדיה חברתית, חיישנים ועסקאות.
מהירות מתייחסת למהירות הגבוהה שבה נוצרים נתונים ויש לעבד אותם בזמן אמת או כמעט בזמן אמת. מגוון מסמל את הסוגים והפורמטים המגוונים של נתונים, כולל נתונים מובנים, לא מובנים ומובנים למחצה.
4. כריית מידע
כריית נתונים היא תהליך מקיף שמטרתו לחלץ תובנות חשובות ממערכי נתונים עצומים.
הוא כולל ארבעה שלבים מרכזיים: איסוף נתונים, הכולל איסוף נתונים רלוונטיים; הכנת נתונים, הבטחת איכות ותאימות נתונים; כריית הנתונים, שימוש באלגוריתמים לגילוי דפוסים ויחסים; וניתוח ופרשנות נתונים, כאשר הידע המופק נבחן ומובן.
5. רשת עצבית
מערכת מחשב נועדה לעבוד כמו מוח אנושי, מורכב מצמתים או נוירונים מחוברים זה לזה. בואו נבין את זה קצת יותר כפי שרוב הבינה המלאכותית מבוססת עליו רשתות עצביות.
בגרפיקה שלמעלה, אנו חוזים את הלחות והטמפרטורה של מיקום גיאוגרפי על ידי למידה מדפוס העבר. הקלטים הם מערך הנתונים עבור הרשומה הקודמת.
השמיים הרשת העצבית לומדת התבנית על ידי משחק עם משקולות והחלת ערכי הטיה בשכבות הנסתרות. W1, W2….W7 הם המשקלים המתאימים. הוא מאמן את עצמו על מערך הנתונים שסופק ונותן פלט כתחזית.
אתה עלול להיות המום מהמידע המורכב הזה. אם זה המקרה, אתה יכול להתחיל עם המדריך הפשוט שלנו כאן.
6. למידת מכונה
למידת מכונה מתמקדת בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המסוגלים ללמוד באופן אוטומטי מנתונים ולשפר את הביצועים שלהם לאורך זמן.
זה כרוך בשימוש בטכניקות סטטיסטיות כדי לאפשר למחשבים לזהות דפוסים, לבצע תחזיות ולקבל החלטות מונעות נתונים מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
אלגוריתמים של למידת מכונה לנתח וללמוד ממערכי נתונים גדולים, מה שמאפשר למערכות להתאים ולשפר את התנהגותן בהתבסס על המידע שהן מעבדות.
7. למידה עמוקה
למידה עמוקה, תת-תחום של למידת מכונה ורשתות עצביות, ממנף אלגוריתמים מתוחכמים כדי לרכוש ידע מנתונים על ידי הדמיית התהליכים המורכבים של המוח האנושי.
על ידי שימוש ברשתות עצביות עם מספר רב של שכבות נסתרות, מודלים של למידה עמוקה יכולים לחלץ באופן אוטונומי תכונות ודפוסים מורכבים, ולאפשר להם להתמודד עם משימות מורכבות בדיוק ויעילות יוצאי דופן.
8. זיהוי דפוסים
זיהוי דפוסים, טכניקת ניתוח נתונים, רותם את הכוח של אלגוריתמי למידת מכונה כדי לזהות ולהבחין באופן אוטונומי בדפוסים ובסדירות בתוך מערכי נתונים.
על ידי מינוף מודלים חישוביים ושיטות סטטיסטיות, אלגוריתמים לזיהוי תבניות יכולים לזהות מבנים משמעותיים, מתאמים ומגמות בנתונים מורכבים ומגוונים.
תהליך זה מאפשר חילוץ של תובנות חשובות, סיווג נתונים לקטגוריות שונות וחיזוי של תוצאות עתידיות על סמך דפוסים מוכרים. זיהוי דפוסים הוא כלי חיוני בתחומים שונים, המעצים קבלת החלטות, זיהוי חריגות ומודל חיזוי.
ביומטריה היא דוגמה אחת לכך. לדוגמה, בזיהוי טביעות אצבע, האלגוריתם מנתח את הרכסים, הקימורים והתכונות הייחודיות של טביעת האצבע של אדם כדי ליצור ייצוג דיגיטלי הנקרא תבנית.
כאשר אתה מנסה לפתוח את הטלפון החכם שלך או לגשת למתקן מאובטח, מערכת זיהוי הדפוסים משווה את הנתונים הביומטריים שנלכדו (למשל, טביעת אצבע) עם התבניות המאוחסנות במסד הנתונים שלה.
על ידי התאמת הדפוסים והערכת רמת הדמיון, המערכת יכולה לקבוע אם הנתונים הביומטריים שסופקו תואמים לתבנית המאוחסנת ולהעניק גישה בהתאם.
9. למידה מפוקחת
למידה מפוקחת היא גישת למידת מכונה הכוללת אימון מערכת מחשב באמצעות נתונים מסומנים. בשיטה זו, המחשב מסופק עם קבוצה של נתוני קלט יחד עם תוויות או תוצאות ידועות תואמות.
נניח שיש לך צרור תמונות, חלקן עם כלבים וחלקן עם חתולים.
אתה אומר למחשב באילו תמונות יש כלבים ובאילו יש חתולים. לאחר מכן, המחשב לומד לזהות את ההבדלים בין כלבים לחתולים על ידי מציאת דפוסים בתמונות.
אחרי שהוא ילמד, אתה יכול לתת למחשב תמונות חדשות, והוא ינסה להבין אם יש להם כלבים או חתולים על סמך מה שהוא למד מהדוגמאות המסומנות. זה כמו לאמן מחשב לבצע תחזיות באמצעות מידע ידוע.
10. למידה ללא פיקוח
למידה ללא פיקוח היא סוג של למידת מכונה שבה המחשב חוקר מערך נתונים בעצמו כדי למצוא דפוסים או קווי דמיון ללא הוראות ספציפיות.
זה לא מסתמך על דוגמאות מתויגות כמו בלמידה בפיקוח. במקום זאת, הוא מחפש מבנים או קבוצות מוסתרים בנתונים. זה כאילו המחשב מגלה דברים מעצמו, בלי שמורה יגיד לו מה לחפש.
סוג זה של למידה עוזר לנו למצוא תובנות חדשות, לארגן נתונים או לזהות דברים חריגים מבלי להזדקק לידע מוקדם או הדרכה מפורשת.
11. עיבוד שפה טבעית (NLP)
עיבוד שפה טבעית מתמקד באופן שבו מחשבים מבינים ויוצרים אינטראקציה עם השפה האנושית. זה עוזר למחשבים לנתח, לפרש ולהגיב לשפה האנושית באופן שמרגיש לנו טבעי יותר.
NLP הוא מה שמאפשר לנו לתקשר עם עוזרי קול, וצ'אטבוטים, ואפילו למיין את המיילים שלנו אוטומטית לתיקיות.
זה כולל ללמד מחשבים להבין את המשמעות מאחורי מילים, משפטים ואפילו טקסטים שלמים, כך שהם יכולים לסייע לנו במשימות שונות ולהפוך את האינטראקציות שלנו עם הטכנולוגיה לחלקות יותר.
12. ראיית מחשב
ראיית מחשב היא טכנולוגיה מרתקת המאפשרת למחשבים לראות ולהבין תמונות וסרטונים, בדיוק כמו שאנו בני האדם עושים בעינינו. הכל עוסק ללמד מחשבים לנתח מידע חזותי ולהבין את מה שהם רואים.
במילים פשוטות יותר, ראייה ממוחשבת עוזרת למחשבים לזהות ולפרש את העולם החזותי. זה כולל משימות כמו ללמד אותם לזהות אובייקטים ספציפיים בתמונות, לסווג תמונות לקטגוריות שונות, או אפילו לחלק תמונות לחלקים משמעותיים.
דמיינו לעצמכם מכונית נהיגה עצמית המשתמשת בראייה ממוחשבת כדי "לראות" את הכביש ואת כל מה שמסביבו.
זה יכול לזהות ולעקוב אחר הולכי רגל, תמרורים וכלי רכב אחרים, ולעזור להם לנווט בבטחה. או לחשוב על האופן שבו טכנולוגיית זיהוי הפנים משתמשת בראייה ממוחשבת כדי לפתוח את הסמארטפונים שלנו או לאמת את זהותנו על ידי זיהוי תווי הפנים הייחודיים שלנו.
הוא משמש גם במערכות מעקב כדי לנטר מקומות צפופים ולאתר כל פעילות חשודה.
ראייה ממוחשבת היא טכנולוגיה רבת עוצמה הפותחת עולם של אפשרויות. על ידי מתן אפשרות למחשבים לראות ולהבין מידע חזותי, אנו יכולים לפתח יישומים ומערכות שיכולים לתפוס ולפרש את העולם סביבנו, ולהפוך את חיינו לקלים יותר, בטוחים ויעילים יותר.
13. צ'טבוט
צ'אט בוט הוא כמו תוכנת מחשב שיכולה לדבר עם אנשים בצורה שנראית כמו שיחה אנושית אמיתית.
הוא משמש לעתים קרובות בשירות לקוחות מקוון כדי לעזור ללקוחות ולגרום להם להרגיש שהם מדברים עם אדם, למרות שזו למעשה תוכנית הפועלת על מחשב.
הצ'אטבוט יכול להבין ולהגיב להודעות או שאלות מלקוחות, לספק מידע מועיל וסיוע בדיוק כמו שנציג שירות לקוחות אנושי יעשה.
14. זיהוי קולי
זיהוי קול מתייחס ליכולתה של מערכת מחשב להבין ולפרש דיבור אנושי. היא כוללת את הטכנולוגיה המאפשרת למחשב או למכשיר "להקשיב" למילים מדוברות ולהמיר אותן לטקסט או לפקודות שהוא יכול להבין.
עם זיהוי קולי, אתה יכול ליצור אינטראקציה עם מכשירים או יישומים פשוט על ידי דיבור אליהם במקום הקלדה או שימוש בשיטות קלט אחרות.
המערכת מנתחת את המילים המדוברות, מזהה את התבניות והצלילים, ולאחר מכן מתרגמת אותם לטקסט או לפעולות מובנות. זה מאפשר תקשורת נטולת ידיים וטבעי עם טכנולוגיה, מה שהופך משימות כמו פקודות קוליות, הכתבה או אינטראקציות מבוקרות קול אפשריות. הדוגמאות הנפוצות ביותר הן עוזרי AI כמו Siri ו- Google Assistant.
15. ניתוח סנטימנט
ניתוח הסנטימנט היא טכניקה המשמשת להבנת ולפרש את הרגשות, הדעות והעמדות המובעים בטקסט או בדיבור. זה כרוך בניתוח שפה כתובה או מדוברת כדי לקבוע אם הסנטימנט המובע הוא חיובי, שלילי או ניטרלי.
באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה, אלגוריתמי ניתוח סנטימנטים יכולים לסרוק ולנתח כמויות גדולות של נתוני טקסט, כגון ביקורות לקוחות, פוסטים במדיה חברתית או משוב מלקוחות, כדי לזהות את הסנטימנט הבסיסי מאחורי המילים.
האלגוריתמים מחפשים מילים, ביטויים או דפוסים ספציפיים המעידים על רגשות או דעות.
ניתוח זה עוזר לעסקים או ליחידים להבין איך אנשים מרגישים לגבי מוצר, שירות או נושא וניתן להשתמש בו כדי לקבל החלטות מבוססות נתונים או לקבל תובנות לגבי העדפות הלקוחות.
לדוגמה, חברה יכולה להשתמש בניתוח סנטימנטים כדי לעקוב אחר שביעות רצון הלקוחות, לזהות תחומים לשיפור או לעקוב אחר דעת הקהל על המותג שלהם.
16. תרגום מכונה
תרגום מכונה, בהקשר של AI, מתייחס לשימוש באלגוריתמי מחשב ובינה מלאכותית לתרגום אוטומטי של טקסט או דיבור משפה אחת לאחרת.
זה כולל לימוד מחשבים להבין ולעבד שפות אנושיות על מנת לספק תרגומים מדויקים. הדוגמה הנפוצה ביותר היא גוגל תרגום.
בעזרת תרגום מכונה, ניתן להזין טקסט או דיבור בשפה אחת, והמערכת תנתח את הקלט ותיצור תרגום מתאים בשפה אחרת. זה שימושי במיוחד בעת תקשורת או גישה למידע בשפות שונות.
מערכות תרגום מכונה מסתמכות על שילוב של כללים לשוניים, מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים של למידת מכונה. הם לומדים מכמויות אדירות של נתוני שפה כדי לשפר את דיוק התרגום לאורך זמן. כמה גישות תרגום מכונה משלבות גם רשתות עצביות כדי לשפר את איכות התרגומים.
17. רובוטיקה
רובוטיקה היא השילוב של בינה מלאכותית והנדסת מכונות ליצירת מכונות חכמות הנקראות רובוטים. רובוטים אלו נועדו לבצע משימות באופן אוטונומי או עם התערבות אנושית מינימלית.
רובוטים הם ישויות פיזיות שיכולות לחוש את הסביבה שלהם, לקבל החלטות על סמך קלט חושי זה ולבצע פעולות או משימות ספציפיות.
הם מצוידים בחיישנים שונים, כמו מצלמות, מיקרופונים או חיישני מגע, המאפשרים להם לאסוף מידע מהעולם הסובב אותם. בעזרת אלגוריתמים ותכנות בינה מלאכותית, רובוטים יכולים לנתח את הנתונים הללו, לפרש אותם ולקבל החלטות חכמות לביצוע המשימות המיועדות להם.
AI ממלא תפקיד מכריע ברובוטיקה בכך שהוא מאפשר לרובוטים ללמוד מהניסיון שלהם ולהסתגל למצבים שונים.
ניתן להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לאמן רובוטים לזהות אובייקטים, לנווט בסביבות או אפילו ליצור אינטראקציה עם בני אדם. זה מאפשר לרובוטים להפוך למגוון יותר, גמישים ובעלי יכולת להתמודד עם משימות מורכבות.
18 מל"טים
מל"טים הם סוג של רובוט שיכול לעוף או לרחף באוויר ללא טייס אנושי על הסיפון. הם ידועים גם בתור כלי טיס בלתי מאוישים (מל"טים). מזל"טים מצוידים בחיישנים שונים, כמו מצלמות, GPS וג'ירוסקופים, המאפשרים להם לאסוף נתונים ולנווט את סביבתם.
הם נשלטים מרחוק על ידי מפעיל אנושי או יכולים לפעול באופן אוטונומי באמצעות הוראות מתוכנתות מראש.
רחפנים משרתים מגוון רחב של מטרות, לרבות צילום אווירי ווידאו, מדידות ומיפוי, שירותי משלוח, משימות חיפוש והצלה, ניטור חקלאות ואפילו שימוש לפנאי. הם יכולים לגשת לאזורים מרוחקים או מסוכנים שהם קשים או מסוכנים לבני אדם.
19. מציאות רבודה (AR)
מציאות רבודה (AR) היא טכנולוגיה המשלבת את העולם האמיתי עם אובייקטים וירטואליים או מידע כדי לשפר את התפיסה והאינטראקציה שלנו עם הסביבה. זה מכסה תמונות, צלילים או כניסות חושיות אחרות שנוצרו על ידי מחשב על העולם האמיתי, ויוצר חוויה סוחפת ואינטראקטיבית.
במילים פשוטות, דמיינו לעצמכם מרכיבים משקפיים מיוחדים או משתמשים בסמארטפון כדי לראות את העולם סביבכם, אבל עם אלמנטים וירטואליים נוספים.
לדוגמה, אתה יכול לכוון את הטלפון החכם שלך לרחוב בעיר ולראות שלטים וירטואליים המציגים הנחיות, דירוגים וביקורות עבור מסעדות סמוכות או אפילו דמויות וירטואליות המקיימות אינטראקציה עם הסביבה האמיתית.
אלמנטים וירטואליים אלה משתלבים בצורה חלקה עם העולם האמיתי, ומשפרים את ההבנה והחוויה שלך בסביבה. ניתן להשתמש במציאות רבודה בתחומים שונים כמו משחקים, חינוך, אדריכלות, ואפילו למשימות יומיומיות כמו ניווט או ניסיון של רהיטים חדשים בבית לפני הקנייה.
20. מציאות מדומה (VR)
מציאות מדומה (VR) היא טכנולוגיה המשתמשת בסימולציות שנוצרו על ידי מחשב כדי ליצור סביבה מלאכותית שאדם יכול לחקור ולקיים איתה אינטראקציה. הוא מטביע את המשתמש בעולם וירטואלי, חוסם את העולם האמיתי ומחליף אותו בתחום דיגיטלי.
במילים פשוטות, דמיינו לעצמכם אוזניות מיוחדות שמכסות את העיניים והאוזניים ומעבירות אתכם למקום אחר לגמרי. בעולם הווירטואלי הזה, כל מה שאתה רואה ושומע מרגיש אמיתי להפליא, למרות שהכל נוצר על ידי מחשב.
אתה יכול לנוע, להסתכל לכל כיוון ולקיים אינטראקציה עם חפצים או דמויות כאילו היו נוכחים פיזית.
לדוגמה, במשחק מציאות מדומה, אתה עלול למצוא את עצמך בתוך טירה מימי הביניים, שבה אתה יכול ללכת במסדרונות שלה, להרים נשק ולהשתתף בקרבות חרב עם יריבים וירטואליים. סביבת המציאות המדומה מגיבה לתנועות ולפעולות שלך, גורמת לך להרגיש שקוע לחלוטין ומעורב בחוויה.
מציאות מדומה משמשת לא רק למשחקים אלא גם ליישומים שונים אחרים כמו סימולציות אימון לטייסים, מנתחים או אנשי צבא, הדרכות ארכיטקטוניות, תיירות וירטואלית ואפילו טיפול בתנאים פסיכולוגיים מסוימים. זה יוצר תחושת נוכחות ומעביר את המשתמשים לעולמות וירטואליים חדשים ומרגשים, מה שגורם לחוויה להרגיש הכי קרובה למציאות שאפשר.
21. מדעי הנתונים
מדעי הנתונים הוא תחום הכולל שימוש בשיטות, כלים ואלגוריתמים מדעיים כדי לחלץ ידע ותובנות יקרי ערך מנתונים. הוא משלב אלמנטים של מתמטיקה, סטטיסטיקה, תכנות ומומחיות בתחום כדי לנתח מערכי נתונים גדולים ומורכבים.
במילים פשוטות יותר, מדעי הנתונים עוסקים במציאת מידע משמעותי ודפוסים מוסתרים בתוך חבורה של נתונים. זה כולל איסוף, ניקוי וארגון נתונים, ולאחר מכן שימוש בטכניקות שונות כדי לחקור ולנתח אותם. מדעני נתונים השתמש במודלים ואלגוריתמים סטטיסטיים כדי לחשוף מגמות, לבצע תחזיות ולפתור בעיות.
לדוגמה, בתחום הבריאות, ניתן להשתמש במדעי הנתונים כדי לנתח רשומות מטופלים ונתונים רפואיים כדי לזהות גורמי סיכון למחלות, לחזות את תוצאות המטופלים או לייעל את תוכניות הטיפול. בעסקים, ניתן ליישם מדע נתונים על נתוני לקוחות כדי להבין את העדפותיהם, להמליץ על מוצרים או לשפר אסטרטגיות שיווק.
22. ריבית נתונים
סכסוך נתונים, הידוע גם כ-Data Munging, הוא תהליך של איסוף, ניקוי והפיכת נתונים גולמיים לפורמט שימושי יותר ומתאים יותר לניתוח. זה כולל טיפול והכנת נתונים כדי להבטיח את האיכות, העקביות והתאימות שלהם לכלי ניתוח או מודלים.
במילים פשוטות יותר, סכסוך נתונים הוא כמו הכנת מרכיבים לבישול. זה כרוך באיסוף נתונים ממקורות שונים, מיון אותם וניקוים כדי להסיר שגיאות, חוסר עקביות או מידע לא רלוונטי.
בנוסף, ייתכן שיהיה צורך לשנות, לבנות מחדש או לצבור נתונים כדי שיהיה קל יותר לעבוד איתם ולחלץ מהם תובנות.
לדוגמה, סכסוך נתונים עשוי לכלול הסרת ערכים כפולים, תיקון שגיאות כתיב או בעיות עיצוב, טיפול בערכים חסרים והמרת סוגי נתונים. זה עשוי לכלול גם מיזוג או צירוף של מערכי נתונים שונים יחד, פיצול נתונים לקבוצות משנה או יצירת משתנים חדשים על סמך נתונים קיימים.
23. Data Storytelling
סיפורי נתונים היא אמנות הצגת הנתונים בצורה משכנעת ומושכת כדי להעביר ביעילות נרטיב או מסר. זה כרוך בשימוש ויזואליזציה של נתונים, נרטיבים והקשר להעברת תובנות וממצאים באופן מובן ובלתי נשכח לקהל.
במילים פשוטות יותר, סיפורי נתונים עוסקים בשימוש בנתונים כדי לספר סיפור. זה מעבר להצגת מספרים ותרשימים בלבד. זה כרוך ביצירת נרטיב סביב הנתונים, שימוש באלמנטים חזותיים וטכניקות סיפור כדי להביא את הנתונים לחיים ולהפוך אותם לקשורים לקהל.
לדוגמה, במקום פשוט להציג טבלה של נתוני מכירות, סיפור נתונים עשוי לכלול יצירת לוח מחוונים אינטראקטיבי המאפשר למשתמשים לחקור את מגמות המכירות באופן חזותי.
זה יכול לכלול נרטיב שמדגיש את הממצאים העיקריים, מסביר את הסיבות מאחורי המגמות, ומציע המלצות ניתנות לפעולה על סמך הנתונים.
24. קבלת החלטות מונעת נתונים
קבלת החלטות מונעת נתונים היא תהליך של קבלת בחירות או נקיטת פעולות המבוססות על ניתוח ופרשנות של נתונים רלוונטיים. זה כרוך בשימוש בנתונים כבסיס כדי להנחות ולתמוך בתהליכי קבלת החלטות במקום להסתמך רק על אינטואיציה או שיקול דעת אישי.
במילים פשוטות יותר, קבלת החלטות מונעת נתונים פירושה שימוש בעובדות ובראיות מנתונים כדי ליידע ולהנחות את הבחירות שאנו עושים. זה כרוך באיסוף וניתוח נתונים כדי להבין דפוסים, מגמות ויחסים ושימוש בידע זה כדי לקבל החלטות מושכלות ולפתור בעיות.
לדוגמה, במסגרת עסקית, קבלת החלטות מונעת נתונים עשויה להיות כרוכה בניתוח נתוני מכירות, משוב מלקוחות ומגמות שוק כדי לקבוע את אסטרטגיית התמחור היעילה ביותר או לזהות אזורים לשיפור בפיתוח המוצר.
בתחום הבריאות, זה עשוי לכלול ניתוח נתוני מטופלים כדי לייעל את תוכניות הטיפול או לחזות את תוצאות המחלה.
25. אגם נתונים
אגם נתונים הוא מאגר נתונים מרכזי וניתן להרחבה המאחסן כמויות אדירות של נתונים בצורתו הגולמית והלא מעובדת. הוא נועד להחזיק מגוון רחב של סוגי נתונים, פורמטים ומבנים, כגון נתונים מובנים, חצי מובנים ובלתי מובנים, ללא צורך בסכמות מוגדרות מראש או טרנספורמציות נתונים.
לדוגמה, חברה עשויה לאסוף ולאחסן נתונים ממקורות שונים, כגון יומני אתרים, עסקאות לקוחות, עדכוני מדיה חברתית ומכשירי IoT, באגם נתונים.
לאחר מכן ניתן להשתמש בנתונים אלו למטרות שונות, כגון ביצוע ניתוחים מתקדמים, ביצוע אלגוריתמים של למידת מכונה, או חקר דפוסים ומגמות בהתנהגות לקוחות.
26. מחסן נתונים
מחסן נתונים הוא מערכת מסד נתונים ייעודית המיועדת במיוחד לאחסון, ארגון וניתוח כמויות גדולות של נתונים ממקורות שונים. הוא בנוי בצורה שתומכת באחזור נתונים יעיל ובשאילתות אנליטיות מורכבות.
הוא משמש כמאגר מרכזי המשלב נתונים ממערכות תפעוליות שונות, כגון מסדי נתונים עסקיים, מערכות CRM ומקורות נתונים אחרים בתוך ארגון.
הנתונים עוברים טרנספורמציה, מנקים ונטענים למחסן הנתונים בפורמט מובנה המותאם למטרות אנליטיות.
27. בינה עסקית (BI)
בינה עסקית מתייחסת לתהליך של איסוף, ניתוח והצגת נתונים באופן המסייע לעסקים לקבל החלטות מושכלות ולקבל תובנות חשובות. זה כרוך בשימוש בכלים, טכנולוגיות וטכניקות שונות כדי להפוך נתונים גולמיים למידע משמעותי וניתן לפעולה.
לדוגמה, מערכת בינה עסקית עשויה לנתח נתוני מכירות כדי לזהות את המוצרים הרווחיים ביותר, לנטר את רמות המלאי ולעקוב אחר העדפות הלקוחות.
זה יכול לספק תובנות בזמן אמת לגבי מדדי ביצועים מרכזיים (KPIs) כמו הכנסות, גיוס לקוחות או ביצועי מוצר, מה שמאפשר לעסקים לקבל החלטות מבוססות נתונים ולנקוט פעולות מתאימות כדי לשפר את הפעילות שלהם.
כלי בינה עסקית כוללים לרוב תכונות כמו הדמיית נתונים, שאילתות אד-הוק ויכולות חקר נתונים. כלים אלו מאפשרים למשתמשים, כגון אנליסטים עסקיים או מנהלים, כדי לקיים אינטראקציה עם הנתונים, לחתוך ולחתוך אותם, וליצור דוחות או ייצוגים חזותיים המדגישים תובנות ומגמות חשובות.
28. אנליטי חזוי
ניתוח חזוי הוא התרגול של שימוש בנתונים ובטכניקות סטטיסטיות כדי ליצור תחזיות או תחזיות מושכלות לגבי אירועים או תוצאות עתידיות. זה כרוך בניתוח נתונים היסטוריים, זיהוי דפוסים ובניית מודלים כדי לחקור ולהעריך מגמות, התנהגויות או התרחשויות עתידיות.
מטרתו היא לחשוף קשרים בין משתנים ולהשתמש במידע זה כדי ליצור תחזיות. זה מעבר לתיאור פשוט של אירועי עבר; במקום זאת, הוא ממנף נתונים היסטוריים כדי להבין ולחזות מה צפוי לקרות בעתיד.
לדוגמה, בתחום הפיננסים, ניתן להשתמש בניתוח חזוי לצורך חיזוי מניות מחירים המבוססים על נתוני שוק היסטוריים, אינדיקטורים כלכליים וגורמים רלוונטיים אחרים.
בשיווק, ניתן להשתמש בו כדי לחזות התנהגות והעדפות לקוחות, ולאפשר פרסום ממוקד וקמפיינים שיווקיים מותאמים אישית.
בתחום הבריאות, ניתוח חזוי יכול לעזור לזהות חולים בסיכון גבוה למחלות מסוימות או לחזות את הסבירות לאשפוז חוזר בהתבסס על היסטוריה רפואית וגורמים אחרים.
29. ניתוח מרשם
ניתוח מרשם הוא יישום של נתונים וניתוחים כדי לקבוע את הפעולות הטובות ביותר שיש לנקוט במצב מסוים או בתרחיש קבלת החלטות.
זה חורג מתיאורי ו אנליזה ניבוי על ידי מתן תובנות לגבי מה שעשוי לקרות בעתיד, אלא גם המלצה על דרך הפעולה האופטימלית ביותר להשגת התוצאה הרצויה.
הוא משלב נתונים היסטוריים, מודלים חזויים וטכניקות אופטימיזציה כדי לדמות תרחישים שונים ולהעריך את התוצאות הפוטנציאליות של החלטות שונות. הוא שוקל מספר אילוצים, יעדים וגורמים כדי ליצור המלצות ניתנות לפעולה שממקסמות את התוצאות הרצויות או ממזערות סיכונים.
לדוגמה, ב שרשרת אספקה ניהול, ניתוח מרשם יכול לנתח נתונים על רמות מלאי, יכולות ייצור, עלויות הובלה ודרישת לקוחות כדי לקבוע את תוכנית ההפצה היעילה ביותר.
הוא יכול להמליץ על הקצאה אידיאלית של משאבים, כגון מיקומי מלאי או נתיבי תחבורה, כדי למזער עלויות ולהבטיח אספקה בזמן.
30. שיווק מונחה נתונים
שיווק מונחה נתונים מתייחס לתרגול של שימוש בנתונים וניתוחים כדי להניע אסטרטגיות שיווק, קמפיינים ותהליכי קבלת החלטות.
זה כרוך במינוף מקורות נתונים שונים כדי לקבל תובנות לגבי התנהגות לקוחות, העדפות ומגמות ושימוש במידע זה כדי לייעל את מאמצי השיווק.
הוא מתמקד באיסוף וניתוח נתונים ממספר נקודות מגע, כגון אינטראקציות באתר, מעורבות במדיה חברתית, דמוגרפיה של לקוחות, היסטוריית רכישות ועוד. לאחר מכן משתמשים בנתונים אלו ליצירת הבנה מקיפה של קהל היעד, העדפותיו וצרכיו.
על ידי רתימת נתונים, משווקים יכולים לקבל החלטות מושכלות לגבי פילוח לקוחות, מיקוד והתאמה אישית.
הם יכולים לזהות פלחי לקוחות ספציפיים שיש להם סיכוי גבוה יותר להגיב בחיוב לקמפיינים שיווקיים ולהתאים את המסרים וההצעות שלהם בהתאם.
בנוסף, שיווק מבוסס נתונים מסייע באופטימיזציה של ערוצי שיווק, קביעת תמהיל השיווק היעיל ביותר ומדידת הצלחת יוזמות שיווק.
לדוגמה, גישת שיווק מונעת נתונים עשויה לכלול ניתוח נתוני לקוחות כדי לזהות דפוסי התנהגות ודפוסי רכישה. בהתבסס על התובנות הללו, משווקים יכולים ליצור קמפיינים ממוקדים עם תוכן מותאמים אישית והצעות המהדהדות לפלחי לקוחות ספציפיים.
באמצעות ניתוח ואופטימיזציה מתמשכים, הם יכולים למדוד את האפקטיביות של מאמצי השיווק שלהם ולחדד אסטרטגיות לאורך זמן.
31. ממשל נתונים
ממשל נתונים הוא המסגרת ומערכת הפרקטיקות שארגונים נוקטים כדי להבטיח את הניהול, ההגנה והשלמות הנכונים של הנתונים לאורך מחזור חייו. הוא מקיף את התהליכים, המדיניות והנהלים השולטים כיצד נאספים, מאוחסנים, נגישות, משתמשים ומשתפים נתונים בתוך ארגון.
מטרתו היא לבסס אחריות, אחריות ובקרה על נכסי נתונים. זה מבטיח שהנתונים מדויקים, מלאים, עקביים ומהימנים, ומאפשרים לארגונים לקבל החלטות מושכלות, לשמור על איכות הנתונים ולעמוד בדרישות הרגולטוריות.
ממשל נתונים כרוך בהגדרת תפקידים ואחריות לניהול נתונים, קביעת תקני נתונים ומדיניות, ויישום תהליכים לניטור ואכיפת תאימות. הוא מתייחס להיבטים שונים של ניהול נתונים, כולל פרטיות נתונים, אבטחת נתונים, איכות נתונים, סיווג נתונים וניהול מחזור חיים של נתונים.
לדוגמה, ממשל נתונים עשוי לכלול יישום נהלים כדי להבטיח שמידע אישי או רגיש מטופל בהתאם לתקנות הפרטיות החלות, כגון תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR).
זה עשוי לכלול גם קביעת תקני איכות נתונים ויישום תהליכי אימות נתונים כדי להבטיח שהנתונים מדויקים ומהימנים.
32. אבטחת מידע
אבטחת מידע עוסקת בשמירה על המידע היקר שלנו מפני גישה לא מורשית או גניבה. זה כרוך בנקיטת אמצעים כדי להגן על סודיות הנתונים, היושרה והזמינות.
בעיקרו של דבר, זה אומר להבטיח שרק האנשים הנכונים יכולים לגשת לנתונים שלנו, שהם יישארו מדויקים וללא שינוי, ושהם זמינים בעת הצורך.
כדי להשיג אבטחת מידע, נעשה שימוש באסטרטגיות וטכנולוגיות שונות. לדוגמה, בקרות גישה ושיטות הצפנה עוזרות להגביל את הגישה לאנשים מורשים או למערכות, מה שמקשה על זרים לגשת לנתונים שלנו.
מערכות ניטור, חומות אש ומערכות זיהוי פריצות פועלות כשומרים, מתריעים על פעילויות חשודות ומונעות גישה בלתי מורשית.
33. האינטרנט של הדברים
האינטרנט של הדברים (IoT) מתייחס לרשת של אובייקטים פיזיים או "דברים" שמחוברים לאינטרנט ויכולים לתקשר זה עם זה. זה כמו רשת גדולה של חפצים יומיומיים, מכשירים ומכונות שמסוגלים לשתף מידע ולבצע משימות על ידי אינטראקציה דרך האינטרנט.
במילים פשוטות, IoT כרוך במתן יכולות "חכמות" לאובייקטים או מכשירים שונים שבאופן מסורתי לא היו מחוברים לאינטרנט. חפצים אלה יכולים לכלול מכשירי חשמל ביתיים, מכשירים לבישים, תרמוסטטים, מכוניות ואפילו מכונות תעשייתיות.
על ידי חיבור אובייקטים אלה לאינטרנט, הם יכולים לאסוף ולשתף נתונים, לקבל הוראות ולבצע משימות באופן אוטונומי או בתגובה לפקודות משתמש.
לדוגמה, תרמוסטט חכם יכול לנטר טמפרטורה, להתאים הגדרות ולשלוח דוחות על שימוש באנרגיה לאפליקציית סמארטפון. גשש כושר לביש יכול לאסוף נתונים על הפעילות הגופנית שלך ולסנכרן אותם לפלטפורמה מבוססת ענן לצורך ניתוח.
34. עץ החלטות
עץ החלטות הוא ייצוג חזותי או דיאגרמה שעוזרים לנו לקבל החלטות או לקבוע דרך פעולה בהתבסס על סדרה של בחירות או תנאים.
זה כמו תרשים זרימה שמנחה אותנו בתהליך קבלת החלטות על ידי בחינת אפשרויות שונות והתוצאות הפוטנציאליות שלהן.
תאר לעצמך שיש לך בעיה או שאלה, ואתה צריך לעשות בחירה.
עץ החלטות מפרק את ההחלטה לשלבים קטנים יותר, החל בשאלה ראשונית ומסתעף לתשובות או פעולות אפשריות שונות בהתאם לתנאים או הקריטריונים בכל שלב.
35. מחשוב קוגניטיבי
מחשוב קוגניטיבי, במילים פשוטות, מתייחס למערכות מחשב או טכנולוגיות המחקות יכולות קוגניטיביות אנושיות, כגון למידה, חשיבה, הבנה ופתרון בעיות.
זה כרוך ביצירת מערכות מחשב שיכולות לעבד ולפרש מידע באופן הדומה לחשיבה אנושית.
מחשוב קוגניטיבי שואף לפתח מכונות שיכולות להבין ולקיים אינטראקציה עם בני אדם בצורה טבעית ואינטליגנטית יותר. מערכות אלו נועדו לנתח כמויות עצומות של נתונים, לזהות דפוסים, לבצע תחזיות ולספק תובנות משמעותיות.
חשבו על מחשוב קוגניטיבי כעל ניסיון לגרום למחשבים לחשוב ולהתנהג יותר כמו בני אדם.
זה כרוך במינוף טכנולוגיות כמו בינה מלאכותית, למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת כדי לאפשר למחשבים לבצע משימות שהיו קשורות באופן מסורתי לאינטליגנציה אנושית.
36. תורת הלמידה החישובית
תיאוריית הלמידה החישובית היא ענף מיוחד בתחום הבינה המלאכותית שסובב סביב פיתוח ובחינה של אלגוריתמים שתוכננו במיוחד כדי ללמוד מנתונים.
תחום זה בוחן טכניקות ומתודולוגיות שונות לבניית אלגוריתמים שיכולים לשפר באופן אוטונומי את ביצועיהם על ידי ניתוח ועיבוד כמויות גדולות של מידע.
על ידי ניצול כוחם של הנתונים, תיאוריית הלמידה החישובית שואפת לחשוף דפוסים, קשרים ותובנות המאפשרות למכונות לשפר את יכולות קבלת ההחלטות שלהן ולבצע משימות בצורה יעילה יותר.
המטרה הסופית היא ליצור אלגוריתמים שיכולים להתאים, להכליל ולבצע תחזיות מדויקות על סמך הנתונים שאליהם נחשפו, התורמים לקידום הבינה המלאכותית והיישומים המעשיים שלה.
37. מבחן טיורינג
מבחן טיורינג, שהוצע במקור על ידי המתמטיקאי ומדען המחשבים המבריק אלן טיורינג, הוא מושג שובה לב המשמש כדי להעריך האם מכונה יכולה להפגין התנהגות אינטליגנטית הדומה לזו של בן אנוש, או כמעט בלתי ניתנת להבחין בה.
במבחן טיורינג, מעריך אנושי עוסק בשיחת שפה טבעית גם עם מכונה וגם עם משתתף אנושי אחר מבלי לדעת מי מהם הוא המכונה.
תפקידו של המעריך הוא להבחין איזו ישות היא המכונה אך ורק על סמך התגובות שלו. אם המכונה מצליחה לשכנע את המעריך שהיא המקבילה האנושית, אזי אומרים שהיא עברה את מבחן טיורינג, ובכך מדגימה רמת אינטליגנציה המשקפת יכולות דמויות אדם.
אלן טיורינג הציע את המבחן הזה כאמצעי לחקור את המושג אינטליגנציה של מכונה ולהציב את השאלה האם מכונות יכולות להשיג קוגניציה ברמת האדם.
על ידי מסגור המבחן במונחים של חוסר הבחנה אנושי, טיורינג הדגיש את הפוטנציאל של מכונות להפגין התנהגות שכל כך משכנעת עד כדי כך שהופך מאתגר להבדיל ביניהן מבני אדם.
מבחן טיורינג עורר דיונים ומחקר נרחבים בתחומי הבינה המלאכותית והמדע הקוגניטיבי. אמנם עמידה במבחן טיורינג נותרה אבן דרך משמעותית, אך היא אינה המדד היחיד לאינטליגנציה.
אף על פי כן, המבחן משמש נקודת אמת מעוררת מחשבה, מעורר מאמצים מתמשכים לפתח מכונות המסוגלות לחקות אינטליגנציה והתנהגות דמויי אדם ולתרום לחקירה הרחבה יותר של המשמעות של להיות אינטליגנטי.
38. למידת חיזוק
לימוד עם חיזוקים הוא סוג של למידה המתרחשת באמצעות ניסוי וטעייה, כאשר "סוכן" (שיכול להיות תוכנת מחשב או רובוט) לומד לבצע משימות על ידי קבלת תגמולים על התנהגות טובה והתמודדות עם ההשלכות או העונשים על התנהגות רעה.
דמיינו תרחיש שבו הסוכן מנסה להשלים משימה מסוימת, כמו ניווט במבוך. בהתחלה, הסוכן לא יודע את הדרך הנכונה ללכת, אז הוא מנסה פעולות שונות ובוחן מסלולים שונים.
כאשר הוא בוחר בפעולה טובה שמקרבת אותו למטרה, הוא מקבל פרס, כמו "טפיחה על השכם" וירטואלית. עם זאת, אם הוא מקבל החלטה גרועה שמובילה למבוי סתום או מרחיק אותו מהמטרה, הוא מקבל עונש או משוב שלילי.
באמצעות תהליך זה של ניסוי וטעייה, הסוכן לומד לקשר פעולות מסוימות לתוצאות חיוביות או שליליות. הוא מגלה בהדרגה את רצף הפעולות הטוב ביותר כדי למקסם את התגמולים שלו ולמזער את העונשים, ובסופו של דבר הופך מיומן יותר במשימה.
למידת חיזוק שואבת השראה מהאופן שבו בני אדם ובעלי חיים לומדים על ידי קבלת משוב מהסביבה.
על ידי יישום תפיסה זו על מכונות, החוקרים שואפים לפתח מערכות אינטליגנטיות שיכולות ללמוד ולהסתגל למצבים שונים על ידי גילוי אוטונומי של ההתנהגויות היעילות ביותר באמצעות תהליך של חיזוק חיובי והשלכות שליליות.
39. מיצוי ישויות
מיצוי ישויות מתייחס לתהליך שבו אנו מזהים ומחלצים פיסות מידע חשובות, המכונות ישויות, מגוש טקסט. ישויות אלה יכולות להיות דברים שונים כמו שמות של אנשים, שמות של מקומות, שמות של ארגונים וכו'.
בואו נדמיין שיש לכם פסקה המתארת כתבה חדשותית.
מיצוי ישויות יכלול ניתוח הטקסט ובחירת ביטים ספציפיים המייצגים ישויות שונות. לדוגמה, אם הטקסט מזכיר את שמו של אדם כמו "ג'ון סמית", המיקום "ניו יורק סיטי" או הארגון "OpenAI", אלו יהיו הישויות שאנו שואפים לזהות ולחלץ.
על ידי ביצוע חילוץ ישויות, אנחנו בעצם מלמדים תוכנית מחשב לזהות ולבודד אלמנטים משמעותיים מהטקסט. תהליך זה מאפשר לנו לארגן ולסווג מידע בצורה יעילה יותר, מה שמקל על החיפוש, הניתוח והפקת תובנות מכמויות גדולות של נתונים טקסטואליים.
בסך הכל, חילוץ ישויות עוזר לנו להפוך את המשימה לאיתור ישויות חשובות, כגון אנשים, מקומות וארגונים, בתוך הטקסט, לייעל את חילוץ המידע בעל הערך ולשפר את היכולת שלנו לעבד ולהבין נתונים טקסטואליים.
40. ביאור לשוני
ביאור לשוני כרוך בהעשרת טקסט במידע לשוני נוסף כדי לשפר את ההבנה והניתוח שלנו של השפה שבה נעשה שימוש. זה כמו להוסיף תוויות או תגים מועילים לחלקים שונים של טקסט.
כאשר אנו מבצעים ביאור לשוני, אנו חורגים מהמילים והמשפטים הבסיסיים בטקסט ומתחילים לתייג או לתייג אלמנטים ספציפיים. לדוגמה, אנו עשויים להוסיף תגיות חלקי דיבור, המציינות את הקטגוריה הדקדוקית של כל מילה (כמו שם עצם, פועל, שם תואר וכו'). זה עוזר לנו להבין את התפקיד שממלאת כל מילה במשפט.
צורה נוספת של ביאור לשוני נקראת זיהוי ישויות, כאשר אנו מזהים ומתייגים ישויות ספציפיות בשם, כגון שמות של אנשים, מקומות, ארגונים או תאריכים. זה מאפשר לנו לאתר ולחלץ מידע חשוב מהטקסט במהירות.
על ידי הערת טקסט בדרכים אלו, אנו יוצרים ייצוג מובנה ומאורגן יותר של השפה. זה יכול להיות שימושי מאוד במגוון יישומים. לדוגמה, זה עוזר לשפר את הדיוק של מנועי החיפוש על ידי הבנת הכוונה מאחורי שאילתות משתמשים. זה גם מסייע בתרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים, מיצוי מידע ומשימות רבות אחרות של עיבוד שפה טבעית.
ביאור לשוני משמש ככלי חיוני לחוקרים, בלשנים ומפתחים, ומאפשר להם ללמוד דפוסי שפה, לבנות מודלים לשוניים ולפתח אלגוריתמים מתוחכמים שיכולים לנתח ולהבין טוב יותר את הטקסט.
41. היפרפרמטר
In למידת מכונה, היפרפרמטר הוא כמו הגדרה או תצורה מיוחדת שעלינו להחליט עליה לפני אימון מודל. זה לא משהו שהמודל יכול ללמוד לבד מהנתונים; במקום זאת, עלינו לקבוע זאת מראש.
תחשוב על זה כעל כפתור או מתג שנוכל לכוונן כדי לכוונן את האופן שבו המודל לומד ומבצע תחזיות. היפרפרמטרים אלו שולטים בהיבטים שונים של תהליך הלמידה, כגון מורכבות המודל, מהירות האימון וההחלפה בין דיוק להכללה.
לדוגמה, בואו ניקח בחשבון רשת עצבית. היפרפרמטר חשוב אחד הוא מספר השכבות ברשת. אנחנו צריכים לבחור כמה עמוק אנחנו רוצים שהרשת תהיה, וההחלטה הזו משפיעה על היכולת שלה ללכוד דפוסים מורכבים בנתונים.
היפרפרמטרים נפוצים נוספים כוללים את קצב הלמידה, הקובע באיזו מהירות המודל מתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו בהתבסס על נתוני האימון, ואת עוצמת הרגוליזציה, השולטת עד כמה המודל מעניש דפוסים מורכבים כדי למנוע התאמת יתר.
הגדרה נכונה של ההיפרפרמטרים הללו היא קריטית מכיוון שהם יכולים להשפיע באופן משמעותי על הביצועים וההתנהגות של המודל. לעתים קרובות זה כרוך במעט ניסוי וטעייה, התנסות בערכים שונים והתבוננות כיצד הם משפיעים על ביצועי המודל על מערך אימות.
42. מטא נתונים
מטא נתונים מתייחסים למידע נוסף המספק פרטים על נתונים אחרים. זה כמו קבוצה של תגים או תוויות שנותנות לנו יותר הקשר או מתארות את המאפיינים של הנתונים העיקריים.
כאשר יש לנו נתונים, בין אם זה מסמך, תמונה, סרטון או כל סוג אחר של מידע, מטא נתונים עוזרים לנו להבין היבטים חשובים של הנתונים האלה.
לדוגמה, במסמך, מטא נתונים יכולים לכלול פרטים כמו שם המחבר, תאריך יצירתו או פורמט הקובץ. במקרה של תמונה, מטא נתונים עשויים לספר לנו את המיקום שבו הוא צולם, את הגדרות המצלמה בשימוש, או אפילו את התאריך והשעה שבה הוא צולם.
מטא נתונים עוזרים לנו לארגן, לחפש ולפרש נתונים בצורה יעילה יותר. על ידי הוספת פיסות מידע תיאוריות אלו, נוכל למצוא במהירות קבצים ספציפיים או להבין את מקורם, מטרתם או ההקשר שלהם מבלי שנצטרך לחפור בתוכן כולו.
43. צמצום מימדיות
הפחתת מימדיות היא טכניקה המשמשת לפשט מערך נתונים על ידי הפחתת מספר התכונות או המשתנים שהוא מכיל. זה כמו לרכז או לסכם את המידע במערך נתונים כדי להפוך אותו לניהול וקל יותר לעבוד איתו.
תאר לעצמך שיש לך מערך נתונים עם עמודות או תכונות רבות המייצגות מאפיינים שונים של נקודות הנתונים. כל עמודה מוסיפה למורכבות ולדרישות החישוביות של אלגוריתמי למידת מכונה.
במקרים מסוימים, מספר רב של ממדים יכול להקשות על מציאת דפוסים או קשרים משמעותיים בנתונים.
הפחתת הממדיות עוזרת לטפל בבעיה זו על ידי הפיכת מערך הנתונים לייצוג ממדי נמוך יותר תוך שמירה על מידע רלוונטי ככל האפשר. המטרה היא ללכוד את ההיבטים או הווריאציות החשובים ביותר בנתונים תוך ביטול ממדים מיותרים או פחות אינפורמטיביים.
44. סיווג טקסט
סיווג טקסט הוא תהליך הכולל הקצאת תוויות או קטגוריות ספציפיות לקוביות טקסט על סמך התוכן או המשמעות שלהם. זה כמו מיון או ארגון מידע טקסטואלי לקבוצות או כיתות שונות כדי להקל על ניתוח נוסף או קבלת החלטות.
הבה נשקול דוגמה לסיווג דוא"ל. בתרחיש זה, אנו רוצים לקבוע אם דואר אלקטרוני נכנס הוא דואר זבל או לא דואר זבל (הידוע גם בשם ham). סיווג טקסט אלגוריתמים מנתחים את תוכן האימייל ומעניקים לו תווית בהתאם.
אם האלגוריתם קובע שהדוא"ל מציג מאפיינים הקשורים בדרך כלל לספאם, הוא מקצה את התווית "ספאם". לעומת זאת, אם האימייל נראה לגיטימי ולא ספאם, הוא מקצה את התווית "לא ספאם" או "ham".
סיווג טקסט מוצא יישומים בתחומים שונים מעבר לסינון דואר אלקטרוני. הוא משמש בניתוח סנטימנט כדי לקבוע את הסנטימנט המתבטא בביקורות של לקוחות (חיובי, שלילי או ניטרלי).
ניתן לסווג כתבות חדשותיות לנושאים או קטגוריות שונות כמו ספורט, פוליטיקה, בידור ועוד. ניתן לסווג יומני צ'אט של תמיכת לקוחות בהתבסס על הכוונה או הבעיה המטופלת.
45. AI חלש
AI חלש, הידוע גם כ- Narrow AI, מתייחס למערכות בינה מלאכותית שתוכננו ומתוכנתות לבצע משימות או פונקציות ספציפיות. בניגוד לאינטליגנציה האנושית, המקיפה מגוון רחב של יכולות קוגניטיביות, AI חלש מוגבל לתחום או משימה מסוימת.
חשבו על AI חלש כעל תוכנה או מכונות מיוחדות המצטיינות בביצוע עבודות ספציפיות. לדוגמה, ניתן ליצור תוכנית בינה מלאכותית שחמט כדי לנתח מצבי משחק, אסטרטגיית מהלכים ולהתחרות מול שחקנים אנושיים.
דוגמה נוספת היא מערכת זיהוי תמונה שיכולה לזהות אובייקטים בתצלומים או בסרטונים.
מערכות בינה מלאכותיות אלו מאומנות ומותאמות להצטיינות בתחומי המומחיות הספציפיים שלהן. הם מסתמכים על אלגוריתמים, נתונים וכללים מוגדרים מראש כדי לבצע את המשימות שלהם ביעילות.
עם זאת, אין להם אינטליגנציה כללית המאפשרת להם להבין או לבצע משימות מחוץ לתחום המיועד להם.
46. AI חזק
בינה מלאכותית חזקה, המכונה גם בינה מלאכותית או בינה כללית מלאכותית (AGI), מתייחסת לצורה של בינה מלאכותית שיש לה את היכולת להבין, ללמוד ולבצע כל משימה אינטלקטואלית שבן אדם יכול.
בניגוד לבינה מלאכותית חלשה, שמיועדת למשימות ספציפיות, בינה מלאכותית חזקה שואפת לשכפל אינטליגנציה ויכולות קוגניטיביות דמויי אדם. היא שואפת ליצור מכונות או תוכנה שלא רק מצטיינים במשימות מיוחדות אלא גם בעלות הבנה ויכולת הסתגלות רחבה יותר להתמודדות עם מגוון רחב של אתגרים אינטלקטואליים.
המטרה של בינה מלאכותית חזקה היא לפתח מערכות שיכולות לנמק, להבין מידע מורכב, ללמוד מניסיון, לעסוק בשיחות בשפה טבעית, להפגין יצירתיות ולהפגין תכונות אחרות הקשורות לאינטליגנציה אנושית.
למעשה, היא שואפת ליצור מערכות בינה מלאכותית שיכולות לדמות או לשכפל חשיבה ופתרון בעיות ברמת האדם על פני מספר תחומים.
47. שרשור קדימה
שרשרת קדימה היא שיטת חשיבה או היגיון שמתחילה בנתונים הזמינים ומשתמשת בהם כדי להסיק מסקנות ולהסיק מסקנות חדשות. זה כמו לחבר את הנקודות על ידי שימוש במידע שבהישג יד כדי להתקדם ולהגיע לתובנות נוספות.
תארו לעצמכם שיש לכם מערכת כללים או עובדות, ואתם רוצים להפיק מידע חדש או להגיע למסקנות ספציפיות על סמך אותם. שרשרת קדימה פועלת על ידי בחינת הנתונים הראשוניים ויישום כללים לוגיים ליצירת עובדות או מסקנות נוספות.
כדי לפשט, בואו נשקול תרחיש פשוט של קביעה מה ללבוש בהתבסס על תנאי מזג האוויר. יש לך כלל שאומר "אם יורד גשם, תביא מטריה", ועוד כלל שאומר "אם קר, תלבש ז'קט". עכשיו, אם אתה רואה שאכן יורד גשם, אתה יכול להשתמש בשרשור קדימה כדי להסיק שאתה צריך להביא מטריה.
48. שרשור לאחור
שרשרת לאחור היא שיטת חשיבה שמתחילה במסקנה או מטרה רצויה ופועלת לאחור כדי לקבוע את הנתונים או העובדות הדרושים כדי לתמוך במסקנה זו. זה כמו לעקוב אחר הצעדים שלך מהתוצאה הרצויה למידע הראשוני הנדרש כדי להשיג אותה.
כדי להבין שרשור לאחור, הבה נשקול דוגמה פשוטה. נניח שאתה רוצה לקבוע אם זה מתאים לשחות. המסקנה הרצויה היא האם שחייה מתאימה או לא בהתבסס על תנאים מסוימים.
במקום להתחיל עם התנאים, שרשור לאחור מתחיל עם המסקנה ועובד לאחור כדי למצוא את הנתונים התומכים.
במקרה זה, שרשור לאחור יכלול שאילת שאלות כמו "האם מזג האוויר חם?" אם התשובה חיובית, תשאלו, "האם יש בריכה זמינה?" אם התשובה היא שוב חיובית, תשאל שאלות נוספות כגון, "האם יש מספיק זמן לשחות?"
על ידי מענה איטרטיבי על שאלות אלו ועבודה לאחור, אתה יכול לקבוע את התנאים הדרושים שיש לעמוד בהם כדי לתמוך במסקנה של הליכה לשחייה.
49. היוריסטיקה
היוריסטיקה, במילים פשוטות, היא כלל או אסטרטגיה מעשיים שעוזרים לנו לקבל החלטות או לפתור בעיות, בדרך כלל בהתבסס על חוויות העבר או האינטואיציה שלנו. זה כמו קיצור דרך מחשבתי שמאפשר לנו להגיע במהירות לפתרון סביר מבלי לעבור תהליך ממושך או ממצה.
כאשר מתמודדים עם מצבים או משימות מורכבות, היוריסטיות משמשות כעקרונות מנחים או "כללי אצבע" המפשטים את קבלת ההחלטות. הם מספקים לנו קווים מנחים כלליים או אסטרטגיות שלעתים קרובות יעילים במצבים מסוימים, למרות שהם עשויים שלא להבטיח את הפתרון האופטימלי.
לדוגמה, הבה נבחן היוריסטיקה למציאת מקום חניה באזור הומה אדם. במקום לנתח בקפדנות כל מקום פנוי, אולי תסתמך על היוריסטיקה של חיפוש מכוניות חונות כשהמנועים שלהן פועלים.
היוריסטיקה זו מניחה שהמכוניות הללו עומדות לעזוב, מה שמגדיל את הסיכויים למצוא מקום פנוי.
50. דוגמנות שפה טבעית
מודל שפה טבעית, במילים פשוטות, הוא תהליך של אימון מודלים ממוחשבים להבנה ויצירת שפה אנושית באופן הדומה לאופן שבו בני אדם מתקשרים. זה כולל לימוד מחשבים לעבד, לפרש וליצור טקסט בצורה טבעית ומשמעותית.
המטרה של מודל שפה טבעית היא לאפשר למחשבים להבין וליצור שפה אנושית באופן שוטף, קוהרנטי ורלוונטי מבחינה הקשרית.
זה כרוך באימון מודלים על כמויות עצומות של נתונים טקסטואליים, כגון ספרים, מאמרים או שיחות, כדי ללמוד את הדפוסים, המבנים והסמנטיקה של השפה.
לאחר הכשרה, המודלים הללו יכולים לבצע משימות שונות הקשורות לשפה, כגון תרגום שפה, סיכום טקסט, מענה לשאלות, אינטראקציות צ'טבוט ועוד.
הם יכולים להבין את המשמעות וההקשר של משפטים, לחלץ מידע רלוונטי וליצור טקסט נכון וקוהרנטי מבחינה דקדוקית.
השאירו תגובה