למידת מכונה וניתוח נתונים: מדריך מקצועי

למידת מכונה וניתוח נתונים הפכו לכלים חיוניים לעסקים המבקשים להפיק תובנות חשובות מהנתונים שלהם. באמצעות אלגוריתמים חזקים ומודלים סטטיסטיים, ארגונים יכולים לחשוף דפוסים נסתרים, לקבל החלטות מבוססות נתונים ולהשיג יתרון תחרותי בשוק המתפתח במהירות של היום.

אומנם צוותים יכולים לנתח נתונים ללא למידת מכונה, אך התוצאות עלולות שלא לענות על הציפיות. העובדה היא שלמידת מכונה מגבירה באופן משמעותי את היכולות של פלטפורמות ניתוח נתונים.

מהי למידת מכונה?

למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המשתמשת באלגוריתמים שאומנו על מערכי נתונים גדולים כדי לזהות מגמות, לזהות דפוסים וקשרים, ולאחר מכן להשתמש במידע זה כדי לקבל תחזיות או לשפר החלטות מבלי שתהיה מתוכנתת לכך במפורש ועם התערבות מינימלית מבני אדם.

לטכנולוגיית למידת מכונה יש יישומים בענפים רבים, כולל בריאות, כספים, שיווק ואבטחת סייבר. התוצאות משתפרות לאורך תהליך למידה איטרטיבית המתמקד בדיוק רב, הוספת התאמה אישית והפחתת שגיאות במודל.

מהו ניתוח נתונים?

ניתוח נתונים הוא תהליך של הפקת תובנות מנתונים ושימוש בהם כדי להסיק מסקנות או לקבל החלטות. הוא כולל איסוף, ניקוי וארגון של נתונים כדי לזהות מגמות, קורלציות ודפוסים. על ידי שימוש בטכניקות סטטיסטיות ומתמטיות שונות, ניתוח נתונים עוזר לארגונים לקבל החלטות מושכלות יותר, לשפר את הביצועים ולייעל את התפעול.

ניתוח נתונים קשור לתחום הסטטיסטיקה, המספק את המושגים הבסיסיים שמסייעים לחברות להבין את הנתונים שלהם ולהשתמש בהם כדי להניע צמיחה והצלחה. בעסקים, המונח ניתוח נתונים מתייחס לעיתים קרובות לשימוש בתוכנה כדי למיין נתונים, למצוא קשרים ייחודיים ולהציג ממצאים בצורה נגישה באמצעות הדמיות.

תובנות מרכזיות

• למידת מכונה וניתוח נתונים הם טכנולוגיות סימביוטיות.
• למידת מכונה יכולה להאיץ ולהרחיב את יכולות הניתוח, למשל באמצעות זיהוי דפוסים ותובנות שפספסו לעיתים קרובות באמצעים אחרים.
• ניתוח נתונים מפיק ערך ארגוני על ידי עיבוד נתונים בהקשר מתאים לתובנות שמאפשרות פעולה.
• גם בפרויקטים של למידת מכונה ווגם בפרויקטים של ניתוח נתונים, שקלו לעקוב באופן מתמשך כדי לבדוק הטיות ואי דיוקים נסתרים.

כל מה שצריך לדעת על למידת מכונה וניתוח נתונים

המאמצים לבצע ניתוח נתונים מיטיבים באופן משמעותי מהיישום של למידת מכונה וטכניקות אחרות של בינה מלאכותית. כלי ניתוח שאינם מסתמכים על למידת מכונה משתמשים באלגוריתמים סטטיים שעלולים לפספס דפוסים מעורפלים אך חשובים בנתונים. למידת מכונה יכולה למצוא את הדפוסים האלה, ואם צריך, לבחון מערכי נתונים גדולים ומגוונים יותר משכלי ניתוח מדור קודם יכולים.

האם ניתוח נתונים כולל למידת מכונה?

ניתוח נתונים לא בהכרח דורש למידת מכונה. במשך שנים, עסקים השתמשו בכלים שיסודם בניתוח סטטיסטי כדי לנתח מגמות בנתונים, לחזות תוצאות עתידיות ולהעריך את היעילות של האסטרטגיות שלהם. ללא היתרון של למידת מכונה, הם חיפשו תשובות לשאלות כמו 'מה מידת ההצלחה של אסטרטגיית הנחת החג שלנו?' 'אילו מוצרים או שירותים הם הפופולריים ביותר בקרב פלח לקוחות זה?' 'אילו מוצרים הם הרווחיים ביותר?' שיטות מסורתיות יכולות להפיק תשובות לשאלות אלו, אך ללא למידת מכונה התהליך מוגבל בהיקף ובמספר נקודות הנתונים הזמינות.

כדי למצוא תשובות, עיבוד ניתוחי מקוון, או OLAP, שימש במשך עשרות שנים לניתוח נתוני עסקאות באמצעות ניתוח סטטיסטי קלאסי. כאשר הנתונים מובנים, כפי שהם במסד נתונים יחסי, עיבוד ניתוחי מקוון הוא שיטה יעילה מאוד. עם זאת, כאשר הנתונים מובנים וגם לא מובנים וכוללים מידע על העסק שאי אפשר לכמת, ניתוח סטטיסטי לא יכול לספק את אותה רמת תובנות. בין היתר, למידת מכונה מאפשרת לאנליסטים לזהות דפוסים לא ליניאריים מורכבים יותר, גם במקורות נתונים לא מובנים.

ככל שארגונים מכניסים יותר נתונים לא מובנים יותר למחסני הנתונים שלהם, כך למידת מכונה תהיה חשובה יותר ויותר לניתוח כל הנתונים.

מדוע למידת מכונה וניתוח נתונים חשובים לעסקים?

יחד, למידת מכונה וניתוח נתונים מפיקים תובנות ותחזיות חשובות ממגוון רחב של נתונים. תובנות אלו יכולות לשמש יתרון תחרותי לעסקים כי היום הנתונים מגיעים מכל מקום, ובמקרים מסוימים גם כל הזמן: מדדים תפעוליים פנימיים, מלאי ספקים, תוצאות קמפיינים שיווקיים, נתונים מיישומי לקוחות, נתונים קשורים ממקורות ציבוריים, נתונים פיננסיים, נתונים שנוצרו על ידי התקני אינטרנט של דברים - האקוסיסטם הטכנולוגי המודרני מייצר נתונים כמעט מכל אינטראקציה ומזין אותם במחסן נתונים או במאגר מבוסס ענן, כמו אגם נתונים.

זה הרבה מידע, והוא מביא איתו שפע של הזדמנויות לעסקים למצוא תובנות על תפעול, שיווק, שרשרת אספקה ועוד הרבה יותר - אבל רק אם הם יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים מגוונים. וכאן נכנסת למידת המכונה. עם למידת מכונה, כל התהליך של ניתוח עסקי הופך לקל יותר לניהול ובהיקף רחב יותר מסיבות כמו הבאות:

• אוטומציה באמצעות למידת מכונה יכולה להפוך תהליכי טרנספורמציה, כמון ניקוי נתונים והכרה בבעיות איכות נתונים, ליעילים יותר.
• למידת מכונה במסגרת כלי ניתוח יכולה ליצור תובנות מפליאות המבוססות על שאילתות פשוטות ממשתמשים עסקיים.
• כלי ניתוח מבוססי למידת מכונה יכולים גם לזהות דפוסים נסתרים בנתונים מורכבים, ולהצית רעיונות ודיונים חדשים שעשויים ליצור הזדמנויות חדשות.

נוספת להתרגשות הזאת שסובבת כעת ניתוח נתונים שמופעל על ידי למידת מכונה היא יכולת ההרחבה והגמישות שמציעים מחסני נתונים וכלי ניתוח מבוססי ענן. כמויות עצומות של נתונים ואלגוריתמים מורכבים של למידת מכונה דורשים מחשוב עוצמתי לניתוח יעיל. ומכיוון שמדובר בסביבה שמתפתחת במהירות, מפתחים ומדעני נתונים המעוניינים לבנות ולפרוס מודלים חדשים נהנים מכלים ושירותים מקוונים שתוכננו במיוחד עבור למידת מכונה וניתוח נתונים. הענן מאפשר לארגונים להשתמש בחידושים האחרונים לניתוח נתונים ולתת גישה קלה לכל אחד בארגון שיש לו אישורים מתאימים לשימוש במערכת.

שימוש בלמידת מכונה בניתוח עסקי

לאחר שארגון אוסף תשומות ממקורות שונים למאגר, מערכות למידת מכונה יכולות להתחיל לעבד נפחים כבדים של נתונים כדי לתמוך ביוזמות אסטרטגיות. יוזמות אלה יכולות להיות חלק מהתפעול, השיווק, הלוגיסטיקה ואפילו המעורבות הציבורית ברשתות החברתיות.

להלן כמה שימושים פופולריים עבור למידת מכונה בניתוח עסקי.

• פילוח לקוחות: למידת מכונה משמשת את שני צידי משוואת פילוח הלקוחות. כדי לקבוע אילו פרופילי קונים שייכים לאילו פלחי שוק של לקוחות, למידת מכונה יכולה לנתח היסטוריות רכישות ונתוני מעורבות כדי ליצור חלוקה לקטגוריות. מצד שני, למידת מכונה יכולה לקבוע במהירות את היעילות של קמפיינים בפלחי שוק ספציפיים, מה שמשאיר לצוותי השיווק אוויר לנשימה כדי לשפץ הודעות או גורמים אחרים לקמפיין.
• זיהוי הונאות: למידת מכונה יכולה לזהות דפוסים חשודים בהונאה על ידי התחשבות בגאוגרפיה, תדירות הרכישות, סוגי הרכישות, הסכום שהוצא ופרטים אחרים על עסקאות בודדות והשוואתן לפרופילי לקוחות. יכולות זיהוי החריגות מאפשרות למערכת לסמן במהירות פעילות חשודה ולשלוח עסקאות שעלולות להיות לא חוקיות לחקירה נוספת.
• ניהול שרשרת אספקה: שרשראות אספקה עשויות לכלול מגוון של שותפים, סיטונאים וספקי לוגיסטיקה מכל רחבי העולם. כאשר הם משבשים את זרימת הסחורות הדרושות, אירועים מקומיים יכולים במהירות להדאיג יצרנים וקמעונאים גם אם הם במרחק אלפי קילומטרים משם. למידת מכונה יכולה לאסוף ולמיין נתונים מספקים וחברות לוגיסטיקה כדי לזהות שיבושים פוטנציאליים ובפועל. נוסף על כך, מערכות למידת מכונה מתאמות נתונים ללוחות זמנים של ייצור כדי לאתר בעיות זמניות וכן לזהות מגמות שיכולות להוביל למיטוב עלויות ותהליכים, כמו זיהוי ספקים שנוטים לטעויות או משלוחים מאוחרים.
• ניתוח סנטימנט: ניתוח סנטימנט בוחן טקסט מהודעות, תמלילים וביקורות; קובע את הטון הכולל; ולאחר מכן מנתח עוד יותר את הנתונים כדי להפיק תובנות שיווק ומכירות. למידת מכונה נחוצה כדי לעבד נפחים גדולים של נתונים טקסטואליים ממקורות מגוונים במהירות מספקת כדי לפעול אם, למשל, למוצר חסר חלק מרכזי לעיתים קרובות או שנציג שירות מתנהג באופן בעייתי.
• ניתוח נתונים לחיזוי: חיזוי אנליטי ללא סיוע מלמידת מכונה היה הנורמה בניתוח עסקי מאז שהתחילו להשתמש בספרי חשבונות. נקודת ההתחלה היא השוואת המכירות בשנה שעברה למכירות בשנה הנוכחית, ומכאן סטטיסטיקאים קידמו מאוד את מדע חיזוי העתיד מן העבר. למידת מכונה מתבססת על מורשת זו באמצעות עיבוד נתונים מדויק יותר ושל יותר נתונים ובאמצעות מתודולוגיות מורכבות יותר. למידת מכונה גם מסייעת בניתוח תרחישי 'מה אם' שעוזרים לכווון חשיבה של מנהיגים עסקיים.
• מיטוב מחירים: באיזה מחיר אפשר למקסם את הרווח? אם המחיר יהיה יקר מדי, לא מספיק אנשים יקנו את המוצר. אם המחיר יהיה זול מדי, שולי הרווח ייפגעו. מעבר להרגלי ההוצאות, גורמים כגון מחירי מתחרים, עונתיות, מזג אוויר ומחסור במלאי יוצרים אלגוריתם מחיר מורכב ודינמי. למידת מכונה וניתוח נתונים יכולים למיין את כל הנתונים האלו כדי ליצור תרחישי המחרה מיטביים.

הבנת ניתוח נתונים

תמיד שימושי לבדוק את הפעולות שננקטו כדי לקבוע אם הושגה התוצאה הטובה ביותר האפשרית. הסקת מסקנות מביצועי עבר מובילה בדרך כלל לשיפורים בפעם הבאה. לניתוח נתונים תמיד צריכים להיות יעדים כאלה - מה אפשר להשיג ממציאת תובנות בנתונים שמאפשרות פעולה?

ניתוח סטטיסטי של נתונים מספריים הוא נקודת התחלה ראויה. אבל עלולים להישאר נתונים רבים ללא ניתוח, או לכל הפחות, מתקבלות תוצאות איטיות ובסיכון לטעויות אנוש. למידת מכונה יכולה לעזור להרחיב את הניתוח כדי לגלות תובנות שלא היה ניתן להבחין בהן בקלות בדרך אחרת.

סוגי ניתוח נתונים

לחברות יש מגוון רחב של סוגים וטכניקות של ניתוח לבחירה, וההתאמה הטובה ביותר לפרויקט תלויה לעיתים קרובות במה שהצוות רוצה להפיק מהנתונים שלו. להלן ארבע קטגוריות של ניתוח נתונים.

• ניתוח תיאורי. מערכות ניתוח תיאוריות בוחנות נתונים היסטוריים וקובעות דפוסים ומדדים כדי להפיק את התובנות הדרושות ליצירת ניתוח מצב. לדוגמה, מודל פיננסי יכול לקבל נתונים מתחומי המכירות, השיווק, משאבי האנוש וההוצאות כדי ליצור ניתוח רבעוני לארגון. לוחות מידע יהיו בדרך כלל הדרך להמחשת ניתוח תיאורי.
• ניתוח נתונים דיאגנוסטי. מערכות לניתוח נתונים דיאגנוסטי בוחנות נתונים היסטוריים כדי למצוא את הגורם העיקרי למצב, מגמה או קשר. לדוגמה, אם ארגון רואה עלייה חדה בתלונות על איכות מוצר מסוים, הוא יכול להשתמש בכלי ניתוח דיאגנוסטי המתחשב בנתונים החל בשרשרת האספקה ועד אספקת המוצר כדי לקבוע אם הגורם העיקרי למצב הוא חומר מסוים, שלב ייצור או גורם אחר.
• ניתוח חזוי. מערכות חיזוי אנליטי יוצרות תחזית לביצועים עתידיים המבוססת על נתונים רלוונטיים בהווה ובעבר. התחזית יכולה להתייחס לכל דבר – מודלי מזג אוויר, רמות מלאי מיטביות או התנהגות לקוחות בתגובה לקמפיין שיווקי. ככל שיש יותר נתונים, כך עדיף יותר ליצור פרופיל מצב המאפשר להפיק תובנות לחיזוי.
• ניתוח נתונים מנחה. ניתוח נתונים מנחה דומה לניתוח לחיזוי, אך מתקדם יותר בכך שהוא מציע תיקונים לבעיות שנמצאו. לדוגמה, מערכת ניתוח נתונים לחיזוי עשויה לחזות חוסר שיפור במכירות ברבעון הבא. ניתוח נתונים מנחה יכול לשלב נתונים היסטוריים וניתוח שוק כדי ליצור פעולות מנחות להתגברות על תחזיות למכירות חלשות.

שלבים בתהליך ניתוח הנתונים

באופן כללי, התהליך דורש איסוף וניקוי נתונים, בחירת טכניקה, פירוש תוצאות והעברת תובנות לבעלי עניין. שיתוף פעולה בין אנליסטים, מומחים בתחום ומקבלי החלטות יכול להיות מועיל כדי להבטיח שהתובנות שנוצרו רלוונטיות ובעלות השפעה.

1. זיהוי הבעיה. כל ניתוח נתונים צריך לטפל בבעיה עסקית כלשהי. האם אתם מנסים לנתח נתוני שיווק? או להבין מה גורם לתחלופת עובדים? ואולי בכלל לגלות מהי החולייה החלשה בשרשרת האספקה שלכם? זיהוי הבעיה הוא נקודת ההתחלה בפרויקטי ניתוח נתונים.
2. איסוף וניקוי הנתונים. כעת, לאחר קביעת יעדי הפרויקט, זהו את מקורות הנתונים הנדרשים על ידי פלטפורמת הניתוח. האפשרויות כוללות שימוש במערכת iPaaS שמקשרת מקורות נתונים או התחברות למאגר כגון אגם נתונים או מחסן נתונים. כדי להבטיח תאימות ודיוק, הנתונים צריכים גם עיצוב נכון לעיבוד. ניקוי כרוך בדרך כלל בהסרת רשומות כפולות ודה-נירמול של נתונים לפני ניתוחם. עבור מקורות נתונים חזרתיים, למידת המכונה יכולה לעזור להפוך חלק מתהליך הניקוי והטרנספורמציה לאוטומטי כדי לשפר את היעילות.
3. בחינה והמחשה של נתונים. באמצעות כלי ניתוח ניתן ליצור המחשות גרפיות של נתונים ולהפיק תובנות התחלתיות. תהליך זה יוצר ממצאים כלליים שקובעים אילו פרמטרים של השערות מבוססות נתונים ישמשו בסיס למודלי נתונים, כולל אילו מערכי נתונים מספקים את הערך הרב ביותר.
4. מידול הנתונים. עם הבנה בסיסית של המטרה ומקורות הנתונים הזמינים, מהנדסי נתונים בונים מודלים כדי לארגן את הנתונים במבנה, ובכך לגשר על הפער בין נתונים גולמיים לנתונים המוכנים לאחסון ואחזור על ידי יישומי ניתוח.
5. הערכת המודל. כאן מתחיל הניתוח האנושי. כאשר מודל הנתונים מוכן, הצוותים יכולים להתחיל בתהליך הניתוח כדי להשיג את היעדים הראשוניים של הפרויקט. ניתוח נתונים יכול לכלול צורות שונות של ניתוח סטטיסטי, כולל שימוש בשפות תכנות וכלי ניתוח.
6. פריסה ומעקב. עכשיו הגיע הזמן לפעול. כשהדוחות וההמחשות הגרפיות מוכנים, המשתמשים יכולים להציג ממצאים לבעלי עניין כדי להתחיל דיונים על החלטות קריטיות. עם ניתוח נתונים, המלצות נובעות מעדויות שנמצאו בנתונים ומוצגות בבירור בהמחשות גרפיות - לעיתים קרובות עם תובנות עמוקות יותר מטכניקות הערכה מסורתיות או ידניות.

טכניקות מפתח בניתוח נתונים

הפרקטיקה של ניתוח נתונים בנויה על מספר טכניקות שפותחו בתחום הסטטיסטיקה, ולאחר מכן נעשה בהן שימוש בקנה מידה רחב באמצעות היכולות של למידת המכונה. כמה מהטכניקות הנפוצות ביותר המשמשות את ניתוחי הנתונים הן:

• ניתוח רגרסיה. ניתוח רגרסיה הוא אחת הטכניקות העיקריות למידול נתונים וסטטיסטיקה. באמצעות ניתוח רגרסיה מודל למידת המכונה מנתח נתונים כדי לראות אילו משתנים משפיעים על התוצאה ובאיזו מידה. ניתוח רגרסיה כולל משפחה של טכניקות, כגון רגרסיה ליניארית, רגרסיה לא ליניארית ורגרסיה לוגיסטית.
• קיבוץ באשכולות. קיבוץ באשכולות הוא סוג של ניתוח נתונים המשמש מודלים לא מונחים של למידת מכונה. קיבוץ באשכולות מאפשר למודל למידת מכונה לבחון מערך נתונים כדי למצוא קבוצות קטנות יותר של נתונים קשורים, ואז המודל מסיק חיבורים ודפוסים מאותן קבוצות קטנות יותר כדי לשפר את הבנת הנתונים.
• ניתוח סדרת זמן. בסטטיסטיקה ובמידול נתונים, ניתוח סדרות זמן בוחן נקודות נתונים שנאספו בטווח זמן ספציפי כדי למצוא דפוסים, שינויים והשפעה של משתנים כדי ליצור מודל חיזוי. אחת הדוגמאות הנפוצות ביותר לניתוח סדרות עתיות היא נתוני מזג אוויר לאורך שנה כדי לחזות דפוסים עונתיים.
• כריית כללי שיוך. חלק מהתובנות העמוקות ביותר על נתונים יכולות להגיע מזיהוי דפוסים ומציאת קשרים מעניינים בתוך מערכי נתונים גדולים – אחד הרעיונות המרכזיים בניתוח גרפים. כריית כללי שיוך היא סוג של למידת מכונה שמוצאת קשרים נסתרים ופרטים משותפים ביחסים משתנים. לדוגמה, שרשרת מסעדות אוכל מהיר עשויה להשתמש בכריית כללי שיוך כדי למצוא פריטים שהוזמנו בדרך כלל יחד, ואז להציע אותם במארז מוזל כדי למשוך לקוחות.
• כריית טקסט. כריית טקסט היא סוג של למידת מכונה לא מונחית שלוקחת טקסט נכנס ממקורות כגון הודעות דוא"ל, הערות באתר או פוסטים ברשתות חברתיות, ולאחר מכן משתמשת בעיבוד שפה טבעית כדי להסיק דפוסים משמעותיים. לאחר מכן, ניתן לשייך דפוסים אלה למשתנים אחרים, כגון מדדי מעורבות או נתוני מכירות, כדי לחתור להבנה של כוונה וסנטימנט.

הבנת למידת המכונה

בעיקרה, למידת מכונה עוסקת במציאת חיבורים ודפוסים בנתונים. היא עושה זאת באמצעות טכניקות פשוטות כמו עצי החלטות, ומורכבות כמו רשתות עצביות, והשכבות העמוקות יותר שלהן מסוגלות למצוא גם קשרים לא ליניאריים בנתונים. עם זאת, לא משנה באיזו שיטה, למידת מכונה עוזרת לארגונים לשפר תהליכים מסורבלים ולהתעמק בנתונים שלהם כדי להניע פרודוקטיביות וקבלת החלטות טובה יותר.

סוגים של למידת מכונה

קיים מגוון רחב של מודלי למידת מכונה בהתאם למשאבים, ליעדים ולמגבלות של הפרויקט. הבנת הסוגים השונים של טכניקות למידת מכונה מאפשרת לצוותים לבצע את הבחירה הנכונה עבור הפרויקט שלהם. הסוגים הנפוצים של למידת מכונה הם:

• מונחית. בלמידה מונחית, אלגוריתמים של למידת מכונה מתאמנים על מערכי נתונים מתויגים במטרה לזהות דפוסים ידועים כדי למקד באופן חזרתי את הדיוק של ערכי הפלט. תהליך זה נחשב מונחה מכיוון שמספר הפרמטרים הידועים המעורבים מאפשר מדידה ברורה של שיפור המודל.
• לא מונחית. למידה לא מונחית מאפשרת למודלים של למידת מכונה לעבד מערכי נתונים לא מתויגים ללא מטרות או מדדים שנקבעו מראש. במקום זאת, גישה לא מונחית היא ארגז חול ללמידה אורגנית באמצעות זיהוי דפוסים, איתור קשרים או צורות אחרות של תובנות שהופקו. לאחר שהם מצליחים במשימתם, מודלים שאומנו באמצעות למידה לא מונחית יוכלו לחקות כראוי את הסביבה שהוצגה במערך הנתונים ובכך ליצור תחזיות מדויקות.
• מונחית למחצה. למידה מונחית למחצה משלבת טכניקות מונחות ולא מונחות כדי להאיץ את תהליך למידת המכונה. עם למידה מונחית למחצה, מודל מקבל יתרון התחלתי בשימוש בכמות קטנה של נתונים מתויגים. לאחר שסיים להשתמש במערך נתונים זה, המודל מתחיל לבחון מערך נתונים לא מתויגים גדול יותר כדי ליישם את היסודות שלמד בשלב הראשון לפני שמיקד את התחזיות שלו בצורה אורגנית וללא הנחיה.
• למידה באמצעות חיזוקים. למידה באמצעות חיזוקים מתייחסת לתהליך שבו מודל יכול לעיין במערך נתונים במטרה להשיג תוצאה מסוימת. כל החלטה לאורך הדרך מקבלת משוב במונחים של חיזוק חיובי או שלילי, ואלו מבהירים למודל כיצד הוא פועל תוך שהוא ממשיך לשפר את עצמו כדי לחזות תגובה מתאימה למצבים.

שלבים בתהליך למידת המכונה

ללא קשר למטרות ולפרמטרים שלכם עבור מודל למידת המכונה שלכם, לפרויקטים אלה לעיתים קרובות יש תהליך סטנדרטי. הבנת תהליך זה לפני התחלת הפרויקט מספקת מפת דרכים להקצאת משאבים ותקצוב לאורך כל מחזור החיים של למידת המכונה.

להלן השלבים הנפוצים לפיתוח מודלים של למידת מכונה.

1. זיהוי הבעיה. מהי המטרה של מודל למידת המכונה שלכם? וחשוב יותר, האם אחרים כבר יצרו מודלים למשימה זו, ואם כן, האם אחד מהם מספיק למטרות שלכם? לכל פרויקט צריכה להיות היכולת לפתור בעיה, והאיכות של פתרון זה צריכה להגדיר את הפרמטרים של הפרויקט מנקודת ההתחלה ועד המדדים המכתיבים הצלחה.
2. איסוף וניקוי הנתונים. כדי לקדם כל פרויקט של למידת מכונה, יש צורך בנתונים. משמעות הדבר היא זיהוי מקורות לנתוני אימון הדומים לנתונים שהמודל המאומן ייתקל בהם בשימוש כללי, ואז איסוף ועיצוב הנתונים האלה בפורמט מאוחד ותואם, ללא כפילויות ושגיאות. דילוג על שלב זה עלול ליצור הטיות שיבשו או אפילו יחבלו בפרויקט. השקעת זמן בניהול זהיר של מערך הנתונים של הפרויקט היא השקעה בהבטחת הצלחתו.
3. הנדסת תכונות. לא כל מערך הנתונים נחוץ כדי לאמן מודל למידת מכונה. שלב מוקדם ומכריע ללמידת מכונה הוא זיהוי פרמטרים חשובים לפרויקט, ואיסוף מערכי נתונים מגוונים ביחס לפרמטרים אלה. הנדסת תכונות דורשת חזרתיות בהובלת מומחה, שבסופו של דבר מניע טרנספורמציות על ידי הוספה, הסרה או שילוב של נתונים להקשר גדול יותר שמשפר את דיוק המודל.
4. בחירת המודל ואימונו. מטרות הפרויקט שלכם יקבעו רשימה קצרה של טכניקות למידת מכונה. מגבלות מעשיות, כגון משאבי מחשוב, ציר זמן הפרויקט, זמינות של מקורות נתונים איכותיים וניסיון חברי הצוות, יכולות לצמצם את האפשרויות ובסופו של דבר להכתיב את ההתאמה הטובה ביותר לפרויקט. לאחר הבחירה, המודל מתאמן באופן חזרתי על נתוני אימון שנאספו, ואז ממקד את התוצאות עד שהוא מגיע לדיוק עקבי.
5. הערכת המודל. מודל שאומן בהצלחה מספק תוצאות חזרתיות, מדויקות והגיוניות. העריכו את המודל המאומן שלכם באמצעות נתונים מהעולם האמיתי כדי לאמוד את הביצועים שלו מחוץ למערך הנתונים שעליו אומן. ההערכה מראה לצוותים כמה קרוב הפרויקט לעמידה ביעדים המקוריים שלו.
6. פריסה ומעקב. אם מודל מטפל בהצלחה בנתוני בדיקה בעולם האמיתי בעקביות, הוא מוכן לסביבת ייצור. הפריסה צריכה להתרחש רק לאחר עמידה בבוחני ביצועים מסוימים, אך היא לא מסמנת את סוף התפתחות המודל. הצוותים חייבים לעקוב ברציפות אחר תוצאות המודל כדי לוודא שהוא שומר על דיוק, עקביות ותוצאות רצויות אחרות - ואם התוצאות סוטות מכך, הם צריכים לגלות מדוע.

טכניקות מפתח בלמידת מכונה

טכניקות למידת מכונה רבות נמצאות בשימוש, אך לא כל טכניקה מתאימה בהכרח למטרות או למגבלות של כל פרויקט. הטריק ללמידת מכונה מוצלחת הוא לדעת איזו טכניקה לבחור על סמך פרמטרי הפרויקט האישיים שלכם.

הטכניקות הפופולריות ללמידת מכונה הן:

• עצי החלטה: עצי החלטה משתמשים בלמידה מונחית כדי להבין את האפשרויות השונות שיש להביא בחשבון כאשר פריטים מתקדמים בתהליך העבודה. לדוגמה, כאשר חשבונית חדשה נכנסת, יש לקבל החלטות מסוימות לפני תשלום החשבונית. עצי החלטות יכולים לסייע בניתוח רגרסיה ובקיבוץ באשכולות כדי לקבוע, למשל, אם החשבון תקף, במקרה של חשבונית מלאה לעומת הונאה או אם הנתונים הדרושים לתשלום חסרים.
• יערות אקראיים. עץ החלטות יחיד מספק רק תצוגה מוגבלת של המצב. המושג יערות אקראיים מתייחס לטכניקה של שילוב עצי החלטה מרובים - ומכאן, יער - כדי ליצור תוצאה מצטברת בפרספקטיבה רחבה יותר. יערות אקראיים מתגברים על רבות מהמגבלות של עצי החלטה ומציעים גמישות רבה יותר הן בתפקוד והן בהיקף. באיתור הונאות, למשל, ההחלטה אם עסקה היא לגיטימית או לא יכולה להיות תלויה בגורמים רבים, כמו למשל מקור העסקה, אם שילוב הפריטים בעסקה אופייני ללקוח ואם גודל הרכישה יוצא דופן. עצי החלטה בתוך יער יכולים לטפל בכל פרמטר הערכה.
• מכונות וקטוריות לתמיכה. לפעמים נתונים מתחלקים באופן טבעי לאשכולות, בין שהם ברורים ובין שלא. מכונות וקטוריות לתמיכה (SVMs) הן סוג של למידה מונחית שמנסה למצוא דרכים למקסם את ההבדל או המרחק בין שני אשכולות נתונים. לפעמים יש קו ליניארי ברור המפריד בין קיבוצי נתונים, ולפעמים הוא לא ליניארי. אם אין קיבוץ ברור באשכולות בתצוגות דו-ממדיות, מכונות וקטוריות לתמיכה יכולות להשתמש בניתוח ממד גבוה יותר כדי למצוא דרכים לקבץ נתונים באשכולות.
• רשתות עצביות: רשתות עצביות מארגנות צומתי מחשוב באופן דומה לרשתות הנוירונים במוחנו. כל שכבה ברשת עצבית מחילה פונקציות ייחודיות כדי לקבוע כיצד יש לסווג את נתוני הקלט ואם ניתן ליצור תחזיות מנתוני הקלט.
• חיזוק הדרגתי: כל תחזית של מודל למידת מכונה מגיעה עם רמת ביטחון. לדוגמה, עסקה שנראית כמו הונאה תקבל ציון 0.8 ברמת ביטחון, ו-1.0 מציין ביטחון מלא. כלומר, 0.8 היא תחזית ברמת ביטחון גבוהה. כאשר מודל מבצע את ההערכה שלו, כמה חישובים לאורך הדרך יתרמו באופן משמעותי לתחזית, ואילו אחרים לא יתרמו בכלל. במודלים רבים, התורמים המעטים לא מובאים בחשבון כי כשלעצמם הם רעש. מטרת החיזוק ההדרגתי היא לשלב כמה תורמים מעטים באופן המאפשר להם לתרום באופן משמעותי יותר לתחזית, ובכך להפחית את שיעורי השגיאות ולהגביר את דירוגי הביטחון.

אתגרים בניתוח נתונים ולמידת מכונה

למידת מכונה וניתוח נתונים מסתמכים על רבות מאותן טכניקות. לכן שניהם מתמודדים עם אתגרים דומים, בין שבנפרד ובין שבפרויקט משולב של "ניתוח נתונים המופעל על ידי למידת מכונה". להלן כמה אתגרים נפוצים העומדים בפני צוותי פרויקטים.

• איכות נתונים: למידת מכונה דורשת הרבה נתונים. אבל כשנתונים אלה רוויים בעיצוב לא עקבי, כפילויות ובעיות אחרות, הם יכולים להטות את תהליך למידת המודל. איכות נתונים היא אחד האתגרים העיקריים ביצירת מודל יעיל, אך שימו לב שכאשר מדובר בלמידת מכונה, "איכות" פירושה שהנתונים מעוצבים כראוי ומשקפים את מה שהמודל יראה בתרחישים אמיתיים. אם נתוני האימון נקיים מדי ואינם מייצגים את השונות בעולם האמיתי שהמודל יחווה בסביבת הייצור, הם עשויים להיות בהתאמת יתר לנתוני האימון - כלומר, לא יוכלו להתמודד עם השונות והמורכבות הקיימות במערכי הנתונים האמיתיים. ארגונים צריכים להשתמש באסטרטגיות לשמירה על איכות הנתונים, כולל בדיקה של מקורות נתונים לטכניקות טרנספורמציה מתאימות ומניעת כפילויות רגילות. אבל הם צריכים להגיע לאיזון ולנקות את הנתונים מספיק כדי להסיר רעש וטעויות אך עדיין לשמור על מגוון.
• בחירת אלגוריתמים ומיטוב: לכל פרויקט יש צרכים ספציפיים, וטכניקות ואלוגריתמים שונים יתאימו בצורה הטובה ביותר בהתאם ליעדי הפרויקט. לפעמים החלטות אלה נראות ברורות, למשל כשברור לכם שהאופי המובנה של עצי החלטה יעבוד עבור היקף ואופי הבעיה הנתונה. במקרים אחרים, בחירת המודל פחות ברורה. תעדו את מאפייני הנתונים שלכם, כגון גודל, סוג ומורכבות, ולאחר מכן חשבו על הבעיה שאתם רוצים לפתור. כמה כוח עיבוד נדרש כדי לאמן את המודל ולהשתמש בו, והאם הוא יכול להתרחב כדי לטפל בנתונים שלכם? עדיף להתחיל בצורה פשוטה יותר ולהתקדם במורכבות. כלים כגון AutoML יכולים לעזור להפוך את תהליכי הבדיקה והבחירה של האלגוריתם הטוב ביותר לפרויקט לאוטומטיים.
• התאמת יתר וחוסר התאמה: אם נתוני האימון לא מספקים למודל איזון מתאים של רוחב ואיכות, יכול להיווצר מצב של התאמת יתר או חוסר התאמה. התאמת יתר מתרחשת כאשר נתוני אימון מכילים רק ז'אנרים מסוימים של נתונים. אם תרצו שיישום יוכל לזהות שמות שירים וזמרים אבל תשמיעו לו רק מוזיקת קאנטרי במהלך האימונים, הוא יהיה אבוד כשישמע מוזיקת רוק או אר אנד בי. חוסר התאמה מתייחס למצב ההפוך מזה - המודל לא אומן מספיק ונכשל אפילו בשאילתות ברורות או קלטים קדומים.
• יכולת פירוש והסבר: יכולת פירוש ויכולת הסבר הן יכולות דומות אך הן תכונות שונות של מודל בינה מלאכותית. כאשר ניתן להסביר פלט של מודל בינה מלאכותית, נוכל להבין מה הוא אומר לנו, וברמה גבוהה, מהיכן הגיעה התשובה. אם בינה מלאכותית גנרטיבית כותבת סיכום של ארבע פסקאות בישיבת מועצת מנהלים, תוכלו לקרוא את דקות הפגישה ולהבין כיצד המערכת בחרה לכתוב את מה שהיא עשתה. או אם מודל חוזה שמכירות של מוצר מסוים יגדלו ב-3% השנה, תוכלו להסתכל על דוחות המכירות ולהבין מאיפה הגיע המספר הזה. זו יכולת ההסבר.
  
  יכולת פירוש היא הבנת פעולות המודל שהובילו אותו ליצור את פרטי התשובה שלו. מדוע מערכת GenAI בחרה את המילים שהיא בחרה לפי הסדר שהיא בחרה בהן בסיכום ישיבת מועצת המנהלים? באילו חישובים היא השתמשה כדי להגיע לתחזית גידול המכירות ב- 3%? כאשר בינה מלאכותית מצטטת את המקורות שהיא השתמשה בהם, היא משפרת את יכולת ההסבר שלה. אבל המודלים עם הזמן הופכים למורכבים יותר, ולכן נהיה קשה יותר ויותר לפרש אותם.

שיטות עבודה מומלצות לניתוח נתונים ולמידת מכונה

ניתוח נתונים ולמידת מכונה משתפים שיטות נפוצות לגבי גורמים כגון מקורות נתונים, אלגוריתמים ומדדי הערכה. להלן שיטות עבודה נפוצות לניתוח נתונים ולמידת מכונה.

1. הגדר את הבעיה ואת מדדי ההצלחה: מה מטרת פרויקט ניתוח הנתונים שלכם? השאלה הפשוטה הזו היא הבסיס לכל מה שקורה אחר כך. אם תדעו איזו בעיה אתם מנסים לפתור, החלטות כגון אלגוריתם ובחירת מקור נתונים יהיו לכם ברורות יותר. אלו יקבעו את נקודת ההתחלה, אבל צריך להגדיר גם את קו הסיום. כיצד תמדדו הצלחה? שתי השאלות האלה הן המסגרת הרחבה לפרויקט, ומשם הצוותים יכולים להתחיל למלא את הפרטים.
2. השתמשו במערכי נתונים שונים ואיכותיים: תוצאות הפרויקט יהיו טובות באותה המידה של נתוני המקור שלו. מערכי נתונים לא איכותיים עם כפילויות ומקורות אחידים באופן לא מציאותי יוצרים בעיות - במקרה הטוב הם מטים את התוצאות, ובמקרה הרע ביותר הם מובילים למסקנות שגויות שעולות לחברה זמן, כסף ולקוחות. עבור ניתוח נתונים ובינה מלאכותית, מערכי הנתונים חייבים להיות עדכניים ולשקף תנאים בעולם האמיתי תוך הבאת פרספקטיבות רלוונטיות אך מגוונות.
3. בחרו את האלגוריתמים וארכיטקטורת המודלים האחרונים: טכניקות למידת מכונה פותחו למטרות ספציפיות. מערכות זיהוי חריגות שונות מקיבוץ היררכי באשכולות או ממערכות זיהוי אובייקטים. שיטות למידת מכונה מסוימות דורשות עוצמת עיבוד רבה יותר ועשויות לא להתאים ליישומים פשוטים יותר. באופן דומה, גם למודלים של ניתוח נתונים יש את השימושים הטובים ביותר המתאימים שלהם. כדאי לנסות כמה אלגוריתמים שונים על הנתונים שלכם ולהשוות את הביצועים שלהם.
4. בצעו רגולריזציה ומטבו מודלים: בלמידת מכונה, התאמת-יתר מתרחשת כאשר למערך האימונים של המודל חסר הגיוון שיהיה בנוכח בסביבת הייצור. אם מודל מאומן הרבה על מערך נתונים מוגבל, ייתכן שהוא לא יוכל לפרש קלט השונה ממערך האימונים שלו. המטרה של רגולריזציה היא למנוע את התאמת היתר ולהפוך את המודל לישים יותר באופן כללי. מיטוב מכוונן באופן חזרתי את המודל כדי להבטיח דיוק מיטבי.
5. תקשרו תוצאות בבהירות: השיטות המפורטות לעיל כוללות רכיבים טכניים של פרויקטים. עם זאת, לעיתים קרובות מפספסים את אחד המפתחות הפוטנציאליים הגדולים ביותר להצלחה: העברת התוצאות. הצוותים עשויים להתמקד בכוונון עדין של מודלים או בביקורת של מקורות נתונים ולשכוח שבעלי עניין מרכזיים צריכים לדעת כיצד הפרויקט מתקדם. נדרשת תקשורת ברורה עם מדדים מעשיים והערכה תמציתית של השאלה "איך הפרויקט מתקדם?"

תרחישי שימוש ויישומים של ניתוח נתונים ולמידת מכונה

כיצד מיישמים ניתוח נתונים ולמידת מכונה בעולם האמיתי? כל עוד נתונים קיימים, ארגונים בכל ענף בתעשייה יכולים לשלב ניתוח נתונים ולמידת מכונה. למעשה, מחלקות שונות, כגון הנדסה, תפעול, שיווק ומכירות, יכולות להשתמש בהo בדרכים שונות. להלן רק קומץ של תרחישי שימוש המציגים את היתרונות של ניתוח ולמידת מכונה במגוון תעשיות ופונקציות.

• שיווק: מחלקות השיווק מקבלות נתונים בכל מיני דרכים: מעקב אחר מעורבות בהודעות דוא"ל ופוסטים ברשתות חברתיות, היסטוריית רכישות, שימוש ביישומים, התנהגות גלישה ועוד. מה צריך לעשות עם שטף המידע הזה? מערכות למידת מכונה יכולות לאסוף אותו כדי למצוא דפוסים ספציפיים ולבנות פרופיל מבוסס ניתוח של לקוחות יחידים ופלחי שוק עבור משתמשים עסקיים. משם, החלטות מבוססות נתונים יכולות להפעיל אסטרטגיות נוספות כגון הצעות ממוקדות או מעורבות עונתית לפי נתונים דמוגרפיים.
• כספים: כאשר נתונים מכל הארגון מאוחדים, מחלקות כספים יכולות להשתמש בלמידת מכונה כדי לאסוף את הנפחים העצומים האלה לצורך פענוח בעזרת ניתוח נתונים. התובנות מבוססות הנתונים שהתקבלו יכולות לתת מבט מעמיק יותר על גורמים קריטיים, כגון תזרים מזומנים, מגמות שכר ודפוסי רכישת נכסים. ניתוח נתונים יכול להפיק רמות חדשות של תובנות באמצעות זיהוי מגמות ותחזיות מבוססות מודלים תוך מתן סיוע בזיהוי הונאות.
• בריאות: למידת מכונה וניתוח נתונים יכולים לעבוד יחד כדי לעזור לארגוני שירותי הבריאות לייעל את התפעול ולהציע טיפול אישי טוב יותר בעזרת רשומות רפואיות אלקטרוניות, מכשירים מחוברים ומדדים תפעוליים למתקנים. עבור התפעול, כוח האדם יכול להתרחב ולהצטמצם על סמך מחזורי שימוש מוכחים המופעלים על ידי גורמים כגון עונה ומזג אוויר. עבור אנשים פרטיים, תובנות מבוססות נתונים יכולות להתריע לגבי מתי לקבוע בדיקות מסוימות או טיפולים חדשים ומבטיחים.
• רובוטיקה: כמעט כל שימוש ברובוטיקה מייצר נתונים, ממחזור הייצור ועד המוצר הסופי בשימוש בייצור. עבור האחרון, נתונים יכולים להגיע ממקורות כגון חיישני טמפרטורה, שימוש במעבד, מפרקים מכניים ומנועים. ניתוח נתונים יכול לטפל בכמות המסיבית הזאת של נתונים ולנסות לייעל את כל ההיבטים של הייצור, כגון מיקור ייצור ותחזוקה מוטורית, ובסופו של דבר להוזיל את עלויות התחזוקה.
• כלכלה: למידת מכונה יכולה להועיל למחקר ולניתוח כלכליים בדרכים רבות. במקרה הפשוט ביותר, היא יכולה לטפל בכמויות עצומות של נתונים ולבנות המחשות גרפיות. אולם, אנליסטים כלכליים משתמשים גם בלמדת מכונה כדי לחקור נקודות נתונים קשורות, כמו סנטימנט מבוסס טקסט, ובכך הם מקבלים בקשר רחב יותר לגבי האופן והסיבה של ממצא מסוים.

Oracle: השתמשו בניתוח נתונים ובלמידת מכונה כדי לשפר את העסק שלכם

עוצמתיים מספיק עבור מדעני נתונים אך אינטואיטיביים מספיק עבור משתמשים עסקיים, מערכות Oracle Analytics מספקות תכונות רבות עוצמה המשולבות בלמידת מכונה. מוצרי Oracle Analytics מאפשרים לכם לחקור נתונים באמצעות עיבוד שפה טבעית, לבנות המחשות גרפיות בממשק ללא קוד וליהנות מתובנות המופעלות על-ידי בינה מלאכותית בלחיצה אחת. Oracle עוזרת להוסיף הקשר לנתונים וגם מאפשרת גישה לנתונים ונגישות לבינה מלאכותית ולמידת מכונה, כולל באמצעות יכולות ללא קוד ו-AutoML.

בלמידת מכונה וניתוח נתונים טמון פוטנציאל עצום לשנות את העסקים ולהניע חדשנות. על ידי רתימת העוצמה של נתונים ומינוף טכניקות מתקדמות, ארגונים יכולים להפיק תובנות חשובות, לקבל החלטות מבוססות נתונים ואולי אפילו להשיג יתרון תחרותי. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, כך היישומים של למידת מכונה לניתוח נתונים רק יתרחבו ויציעו הזדמנויות מלהיבות לעסקים בכל הגדלים.

שאלות נפוצות על למידת מכונה וניתוח נתונים

מה ההבדל בין למידת מכונה לניתוח נתונים?

למידת מכונה היא תהליך להערכת מערכי נתונים גדולים כדי לזהות דפוסים ולבנות מודל לחיזוי, בין שלמשימות אוטומציה קטנות או ובין שלתהליכים גדולים ומורכבים יותר הדורשים חשיבה ביקורתית. ניתוח נתונים מתייחס למדע של ניתוח מערכתי של נתונים וסטטיסטיקות. ניתוח נתונים יכול להפיק תועלת משילוב למידת מכונה כדי ליצור מודלי נתונים, אך מדובר בשני דברים שונים, אלא אם כן נעשה בהם שימוש מכוון יחד. בנוף העסקי של היום, השילוב של למידת מכונה וניתוח נתונים יכול להציב ארגון על הדרך להצלחה.

מהם סוגי ניתוח הנתונים עם למידת מכונה?

באופן כללי, כל סוג של ניתוחי נתונים יכול להשתמש בלמידת מכונה כל עוד פלטפורמת הניתוח תומכת בה ומחוברת כראוי למאגר נתונים. באופן פונקציונלי, כמעט כל פרויקט של ניתוח נתונים יכול להפיק תועלת מהשימוש בלמידת מכונה כדי לזרז את תהליך הטיפול בנתונים.

כיצד ניתן להשתמש בלמידת מכונה ובניתוח נתונים כדי ליצור תחזיות עסקיות?

ניתוח נתונים יכול לעזור לארגונים ליצור תחזיות עסקיות על ידי עיבוד נתונים היסטוריים וזיהוי דפוסים של מחזורי מכירות, מגמות בשוק, התנהגות לקוחות או אפילו תהליכי ייצור. בעזרת תובנות מבוססות חיזוי על כל אחד מאלה, ארגונים יכולים לקבל החלטות בצורה הטובה ביותר כדי להפיק את המרב מהממצאים ולהשיג תוצאות עסקיות טובות יותר.

כיצד ארגונים יכולים להבטיח שפרויקטי למידת המכונה וניתוח הנתונים שלהם יצליחו?

עבור פרויקטים של למידת מכונה וניתוח נתונים, שקלו את השיטות הבאות, שעשויות לעזור לכם להשתמש בהן בהצלחה:

• עבור שניהם: שימוש במקורות נתונים איכותיים.
• עבור ניתוח נתונים: מהנדסי נתונים שיבטיחו שהמידול והנתונים יעמדו בתקנים לפני השימוש.
• עבור ניתוח נתונים: בחירת טכניקות המאזנות בצורה הטובה ביותר את יעדי הפרויקט ומשאבים מעשיים.
• עבור למידת מכונה: פתרון בעיות כמו התאמת יתר וחוסר התאמה.
• עבור למידת מכונה: מעקב מתמשך אחר מודל לאחר פריסתו כדי לראות אם נדרשים לו תיקונים נוספים.