מהי למידה מונחית?

מייקל צ'ן | אסטרטג תוכן | 24 באפריל 2024

למידה מונחית היא סוג של למידת מכונה המשתמשת בסלי נתונים מתויגים כדי לאמן אלגוריתמים. בלמידה מונחית, סלי נתונים מתויגים מאפשרים לאלגוריתם לקבוע קשרים בין קלטים לפלטים. כאשר האלגוריתם מעבד את נתוני האימון שלו, הוא מזהה דפוסים שיכולים בסופו של דבר לשפר מודלים חיזויים או להנחות החלטות בתהליכים אוטומטיים. בעצם, סלי הנתונים המתויגים משמשים כדוגמאות לאלגוריתם ללמוד, כמו תלמיד בכיתה מובנית.

למידה מונחית היא הבחירה האידיאלית למגוון משימות ונסיבות. אם לפרויקט יש מטרה מוגדרת היטב, למידה מונחית יכולה לעזור לצוותים לסיים מהר יותר לעומת למידה לא מונחת, שבה האלגוריתם מעבד מערך נתונים לא מתויג ללא פרמטרים או מטרות ומזהה דפוסים וקשרים בעצמו. בלמידה מונחית, סלי נתונים מתויגים משמשים כנקודות הכוונה לאימון האלגוריתם.

בנוסף, בהשוואה לצורות אחרות של למידת מכונה, אימון אלגוריתם בלמידה מונחית מגיע עם היתרון של התמודדות עם כמויות ידועות, כמו תכונות ותוצאות. זה יכול להאיץ את תהליך הבדיקה, שכן מדדים סטנדרטיים מאפשרים למאמנים להבין בצורה מוחשית את המצב הנוכחי של הפרויקט.

באמצעות למידה מונחית, ארגונים יכולים להפיק מספר יתרונות. על-ידי שילוב היכולת לעבד נתוני עתק ביעילות, ארגונים יכולים לזהות דפוסים ותובנות במהירות רבה יותר כדי לקבל החלטות בזמן הנכון. בנוסף, אלגוריתמים של למידה מונחית יכולים להניע מאמצי אוטומציה של משימות, לשפר ולהאיץ תהליכי עבודה. לדוגמה, אלגוריתם של למידת מכונה במפעל ייצור יכול להתאמן על סלי נתונים היסטוריים כדי לזהות מחזורי תחזוקה טיפוסיים עבור חלקי ציוד שונים. לאחר מכן, המערכת יכולה ליישם את הידע הזה על נתונים בזמן אמת מחיישנים שעוקבים אחר השימוש והביצועים של הכלי. האלגוריתם יכול להתריע על סימנים של בלאי או להציג אזהרה של סוף החיים עבור חלקים קריטיים, כך שניתן יהיה להזמין החלפות לפני שתקלה במכשיר תשבית את קו הייצור.

מהי למידה מונחית?

למידת מכונה מונחית מתחילה באיסוף סלי נתוני אימון מתויגים, כאשר קלטים ופלטים מזוהים באופן ברור ועקבי. האלגוריתם לוקח את הנתונים האלה כדי ללמוד את הקשרים; למידה זו מובילה למודל מתמטי של חיזוי. תהליך האימון הוא חזרתי והוא חוזר על עצמו כדי למקד את האלגוריתם עד שהמודל משיג את רמת הדיוק הרצויה. בנקודה זו, אפשר להשתמש בסלי נתונים שונים להערכה ולאישור מוכנות המודל לעבודה עם נתונים חיים.

אלגוריתמים של למידה מונחית משויכים בדרך כלל לאחת משתי קטגוריות.

סיווג: אלגוריתמים של סיווג לוקחים נתונים ומזינים קלטים לפלטים שמחולקים לקטגוריות. לדוגמה, אלגוריתם פיננסי לגילוי הונאות יבחן את היסטוריית הרכישות של לקוח כרטיס אשראי וישתמש בנתונים אלה כדי להחליט אם עסקאות חדשות הן לגיטימיות או שיש לסמן אותן לביקורת הונאות נוספת.

רגרסיה: אלגוריתמים של רגרסיה משתמשים בסלי נתוני אימון מתויגים כדי לזהות את הקשר המתאים ביותר בין קלטים ופלטים, כך שניתן יהיה לבצע תחזיות מתמטיות לקלטים חדשים. לדוגמה, אלגוריתם מזג אוויר יכול לקחת משתנים כגון עונה, מגמות אחרונות, דפוסים היסטוריים ומדדים סביבתיים נוכחיים כדי ליצור פלט תחזית.

למרות שלמידה מונחית היא גישה מוכחת ויעילה ללמידת מכונה, היא מגיעה עם מספר אתגרים. הצוותים צריכים לבדוק את הנושאים הבאים לפני שיחליטו אם להמשיך בלמידה מונחית.

בחירת מודלים: אלגוריתמים של למידה מונחית נעים בין מורכבות לעוצמת משאבים. לדוגמה, עץ החלטות - בעיקרו של דבר תרשים זרימה של נקודות החלטה ותוצאות אפשריות - יכול לפעול עם טביעת רגל קלה אך חסרות לו היכולות לדיוק קפדני באזור מורכב. מצד שני, רשת עצבית עמוקה תדרוש הרבה יותר משאבים הן לאימון והן לייצור, אך בסופו של דבר יכולה לבצע חיזוי מדויק ועוד הרבה יותר. מציאת האיזון הנכון היא המפתח לפרויקט מוצלח.

איכות נתוני האימון: כל פרויקט למידת מכונה דורש נתונים נקיים ממקורות איכות. עבור נתוני אימון מונחים, פירוש הדבר הוא שנתונים עם תיוג מדויק ועקבי שתואם למקורות אחרים המשמשים לאימון. אם סלי נתוני אימון לא בפורמטים תואמים, יש להחיל טכניקות שילוב נתונים וטרנספורמציה לפני האימון, וזה יוסיף זמן והוצאות.

הבנת אילוצי הפרויקט: גורמים כגון תקציב, משאבי סביבת אימון ומועדים אחרונים יכולים ליצור אילוצים מעשיים שיכתיבו את המציאות של פרויקט למידת מכונה. מאחר שאילוצים אלה יכולים להשפיע על בחירת האלגוריתם, הצוותים צריכים לזהות פרמטרים לפני שהם מתחילים בתהליך.

השורה התחתונה היא שלמידה מונחית יכולה להיות גישה נכונה ללמידת מכונה עבור פרויקטים שבהם סלי נתונים מתויגים זמינים. מעבר לכך, על הצוותים להבין שלמידה מונחית פועלת בצורה הטובה ביותר כאשר המטרה היא תחזיות מדויקות או החלטות המבוססות על דפוסים מזוהים - חשבו על הונאה או זיהוי ספאם, שם ניתן לאמן את האלגוריתם על דוגמאות של תוצאות נכונות ולא נכונות. לסיום, הבנת סוגים שונים של מודלי למידה מונחית, כמו עצי החלטות ורגרסיה לינארית, תודיע אם זו הגישה הנכונה לפרויקט ספציפי.

איזה תרחיש שימוש של בינה מלאכותית מתאים ביותר ללמידה מונחית? גלה בספר אלקטרוני זה.

שאלות נפוצות בנושא למידה מונחית

מהי דוגמה לאלגוריתם של למידה מונחית?

דוגמה לאלגוריתם למידה מונחית היא יצירת מודל שחוזה את הסבירות למצב רפואי שמבוסס על רשומת בריאות אלקטרונית של המטופל. המודל מאומן על סל מתויג של נתוני מטופלים, באמצעות גורמים כגון תסמינים, גיל, תוצאות בדיקה, תנאים קיימים מראש וגורמים אחרים. זה מאפשר למערכת לצרוך את הנתונים של המטופל ולזהות מה, אם בכלל, עשוי להתאים למצב רפואי לא מאובחן ולבקש מבט מקרוב.

מהי דוגמה ללמידה לא מונחית?

שלא כמו במקרה של למידה מונחית, אלגוריתמים של למידה לא מונחית מאומנים באמצעות סלי נתונים ללא תוויות. מטרת הלמידה הלא מונחית היא לאפשר לאלגוריתם לחקור נתונים ולזהות דפוסים בכוחות עצמו. לאחר מכן ניתן להחיל את המודל שנוצר על נתונים נכנסים. דוגמה ללמידה לא מונחית היא מודל פילוח לקוחות, שיכול לקחת דפוסים בסלי נתונים גדולים של שימושי לקוח והיסטוריית רכישות כדי לקבץ לקוחות לאשכולות בקבוצות למטרות שיווק.

האם רשתות קונבולציה הן רשתות ולא מונחות?

רשת קונבולציה (CNN) היא טכניקה של למידה מונחית שאומנה על סלי סלי נתונים עם תוויות למטרות ניתוח תמונות או סרטוני וידיאו בנוסף ליישומים עם מודלים דומים כמו עיבוד שפה טבעית. רשת קונבולציה משתמשת במספר שכבות כדי להפריד בין משימות, כמו זיהוי מאפיינים/פרטים מדויקים או החלת סיווג ואופטימיזציה של משאבי חישוב.