דלג לתפריט ראשי דלג לתוכן העמוד דלג לתחתית הדף (מקש קיצור 2)
לרישום ומידע נוסף השאירו פרטים

כל מה שרציתם לדעת על Machine Learning

ועל הקשר ל- Data science

הרבה יותר מאלקסה ורכב אוטונומי: ההשפעה האדירה שיש ל- Machine Learning על כל תחומי החיים, והדרך להשתלב במקצוע המבוקש הזה

בשנים האחרונות שומעים יותר ויותר את צמד המילים  Machine Learning (למידת מכונה), ולאו דווקא בחוגי ההייטק. אבל מה היא בדיוק למידת מכונה, ואיך התחום הזה קשור למדע הנתונים (Data science)?

התחום המאוד רחב של מדע הנתונים מתייחס לשיטות לאיסוף, סידור וניהול המידע, ולדרכים להפקת ערך ממנו. אנחנו חיים בעולם בו המידע מיוצר בקצבים מדהימים, וקצב זה רק צפוי להמשיך ולהתגבר בעתיד, בעיקר לנוכח העובדה כי חלק ניכר מהמידע הזה כלל אינו אנושי ומיוצר על ידי מכונות. על פי הערכות שונות ב-2025 תגיע כמות המידע ל-~160 ZB.

את המידע הרב המיוצר יש צורך לאסוף ולסדר, כך שניתן יהיה להפיק ממנו תועלות - שיווקיות, מדעיות, חברתיות, רפואיות, תרבותיות.

Machine Learning- תת תחום בבינה מלאכותית

אבל איך מבינים את המידע הזה? איך מאפשרים לעשות בו שימוש? כאן נכנסת לתמונה Machine Learning.

Machine Learning הוא תת תחום בבינה מלאכותית (AI) שהוא ענף במדעי המחשב. בינה מלאכותית היא מכלול הפיתוחים המסייעים למחשב "לחשוב". בחיי היום יום זה בא לידי ביטוי במגוון דרכים - ההשלמות האוטומטיות של גוגל, תחום הרובוטיקה, משחקים שונים מול מחשב, צ'ט עם בוט באתרים שונים, בין אם צרכניים ובין אם של נותני שירות, יישומי אבטחה מתקדמים המתבססים על זיהוי פנים, טביעת אצבע ועוד.

התחום של בינה מלאכותית מורכב מנישות שונות כאשר Machine Learning היא אחת מנישות אלו. Machine Learning היא מכלול הטכנולוגיות המסייעות, על ידי אלגוריתמים שונים, להבין ולנתח את המידע הנאסף, ובמילים פשוטות יותר - הדרכים המאפשרות למחשב ללמוד מתוך דוגמאות. כך לדוגמה בתחום הרכב האוטונומי - עיבוד אינספור תרחישים שונים מאפשר לרכב "ללמוד" כיצד להגיב בתנאים אמיתיים. המכונה "מסיקה" מסקנות מהנתונים, מגיבה אליהם וגם משתפרת. הנתונים יכולים להיות מספרים, מילים, תמונות ועוד. בין היישומים המוכרים של Machine Learning אלו עוזרות הווירטואליות "סירי" ו"אלקסה", מערכות הניווט השונות, ושלל היישומים הממליצים לנו על דברים שאולי נאהב על סמך ניתוח אינטראקציות שלנו בעבר (אם זה בגדים שאולי נרצה לקנות, מוזיקה שאולי נאהב לשמוע, אלבומי תמונות שאולי נרצה לייצר ועוד).

מקצוע בביקוש גבוה

הפוטנציאל הגלום בתחום הזה הוא אדיר: החל מפיתוח רובוטים שיבצעו עבודות מסוכנות אותם מבצעים עדיין בני אדם, דרך פתרונות בתחום הרפואה שיקלו על עבודת האיבחון ויפחיתו מהעומס המוטל על צוותים רפואיים, ועד פיתוחים שיסייעו בשמירה על הסביבה.

אין זה פלא, אם כן, כי הביקוש לעובדים בעלי הבנה בתחום נמצא בעלייה מתמדת. תכנית הלימודים בתואר ראשון במדעי הנתונים של המסלול האקדמי המכללה למינהל, מכשירה את הסטודנטים שלה להשתלב בתחום המבוקש. התכנית שמה דגש על הכשרה מעשית ותאורטית, תוך שהיא חושפת את הסטודנטים למגוון התחומים המרכיבים את ענפי מדע הנתונים והבינה המלאכותית.

בשנים האחרונות שומעים יותר ויותר את צמד המילים  Machine Learning (למידת מכונה), ולאו דווקא בחוגי ההייטק. אבל מה היא בדיוק למידת מכונה, ואיך התחום הזה קשור למדעי הנתונים (Data science)?

התחום המאוד רחב של מדעי הנתונים מתייחס לשיטות לאיסוף, סידור וניהול המידע, ולדרכים להפקת ערך ממנו. אנחנו חיים בעולם בו המידע מיוצר בקצבים מדהימים, וקצב זה רק צפוי להמשיך ולהתגבר בעתיד, בעיקר לנוכח העובדה כי חלק ניכר מהמידע הזה כלל אינו אנושי ומיוצר על ידי מכונות. על פי הערכות שונות ב-2025 תגיע כמות המידע ל-~160 ZB.

את המידע הרב המיוצר יש צורך לאסוף ולסדר, כך שניתן יהיה להפיק ממנו תועלות - שיווקיות, מדעיות, חברתיות, רפואיות, תרבותיות.

Machine Learning- תת תחום בבינה מלאכותית

אבל איך מבינים את המידע הזה? איך מאפשרים לעשות בו שימוש? כאן נכנסת לתמונה Machine Learning.

Machine Learning הוא תת תחום בבינה מלאכותית (AI) שהוא ענף במדעי המחשב. בינה מלאכותית היא מכלול הפיתוחים המסייעים למחשב "לחשוב". בחיי היום יום זה בא לידי ביטוי במגוון דרכים - ההשלמות האוטומטיות של גוגל, תחום הרובוטיקה, משחקים שונים מול מחשב, צ'ט עם בוט באתרים שונים, בין אם צרכניים ובין אם של נותני שירות, יישומי אבטחה מתקדמים המתבססים על זיהוי פנים, טביעת אצבע ועוד.

התחום של בינה מלאכותית מורכב מנישות שונות כאשר Machine Learning היא אחת מנישות אלו. Machine Learning היא מכלול הטכנולוגיות המסייעות, על ידי אלגוריתמים שונים, להבין ולנתח את המידע הנאסף, ובמילים פשוטות יותר - הדרכים המאפשרות למחשב ללמוד מתוך דוגמאות. כך לדוגמה בתחום הרכב האוטונומי - עיבוד אינספור תרחישים שונים מאפשר לרכב "ללמוד" כיצד להגיב בתנאים אמיתיים. המכונה "מסיקה" מסקנות מהנתונים, מגיבה אליהם וגם משתפרת. הנתונים יכולים להיות מספרים, מילים, תמונות ועוד. בין היישומים המוכרים של Machine Learning אלו עוזרות הווירטואליות סירי ואלקסה, מערכות הניווט השונות, ושלל היישומים הממליצים לנו על דברים שאולי נאהב על סמך ניתוח אינטראקציות שלנו בעבר (אם זה בגדים שאולי נרצה לקנות, מוזיקה שאולי נאהב לשמוע, אלבומי תמונות שאולי נרצה לייצר ועוד).

מקצוע בביקוש גבוה

הפוטנציאל הגלום בתחום הזה הוא אדיר: החל מפיתוח רובוטים שיבצעו עבודות מסוכנות אותם מבצעים עדיין בני אדם, דרך פתרונות בתחום הרפואה שיקלו על עבודת האיבחון ויפחיתו מהעומס המוטל על צוותים רפואיים, ועד פיתוחים שיסייעו בשמירה על הסביבה.

אין זה פלא, אם כן, כי הביקוש לעובדים בעלי הבנה בתחום נמצא בעלייה מתמדת. תכנית הלימודים בתואר ראשון במדעי הנתונים של המסלול האקדמי המכללה למינהל, מכשירה את הסטודנטים שלה להשתלב בתחום המבוקש. התכנית שמה דגש על הכשרה מעשית ותאורטית, תוך שהיא חושפת את הסטודנטים למגוון התחומים המרכיבים את ענפי מדע הנתונים והבינה המלאכותית.