הבנת למידת מכונה
למידת מכונה כרוכה בהכנסת כמויות גדולות של נתונים לאלגוריתם, אשר מעבד נתונים אלה כדי למצוא דפוסים ו קשרי גומלין.
לדוגמה, אם אתם מספקים מודל בינה מלאכותית עם נתונים לגבי הרגלי השאקום שלכם בעבר והפריסה של הבית שלכם, ניתן להשתמש במודל התוצאות כדי לתרגל ואקום רובוט כדי לנקות את השטיח בתבנית דומה לכם. עכשיו דמיינו לרבים מהרובוטים האלה נמכרו, ומשדרים את כל נתוני השאקום שלהם בחזרה למפתח. שימוש בלמידת מכונה לזיהוי דפוסים יכול לגלות דפוסי תנועה יעילים עוד יותר ולטב נתיבים עבור כל ואקום הרובוטים עם אותו עיצוב.
בסרטון הראשון, תוכל להבין טוב יותר מהי למידת מכונה.
למידת מכונה היא טכניקה של בינה מלאכותית המשתמשת באלגוריתמים כדי ליצור מודלים תחזיתיים. מודלים אלה מאומתים מול נתונים ידועים, נמדדים לפי מדדים ספציפיים, ומותאם לפי הצורך. תהליך זה של למידה ואימות נקרא הדרכה. באמצעות אימון מחדש, מודלים של למידת מכונה משפרים שעות נוספות. כמו כן, קיימות מתודולוגיות מרכזיות המסבירות כיצד להכשיר מודלים, לדוגמה, למידה בפיקוח, למידה ללא פיקוח ולמידת חיזוק.
בסרטון הבא, תלמדו את ההבדל בין מתודולוגיות אלה, ותציגו את השילוב שלהן בשכבות, הנקראות למידה עמוקה.