בקשה לפגישת יעוץ טכני

צרו קשר למידע נוסף:

לקבלת מידע נוסף על חידושים ומגמות עתידיות
בתחום הבינה המלאכותית צפו בוובינר:

חידושים ומגמות עתידיות בתחום הבינה המלאכותית - היכנסו לוובינר

בינה מלאכותית – Artificial Intelligence

בינה מלאכותית או AI, מתארת את הניסיון לדמות את ההתנהגות האנושית. מדובר למעשה במערכת ממוחשבת שנועדה לתפוס את הסביבה שלה, להבין את ההתנהגויות השונות, ולפעול בהתאם.

מערכות מבוססות AI משלבות אלגוריתמים כגון למידת מכונה (Machine Learning), למידה עמוקה (Deep Learning) ולמידת חיזוק (Reinforcement Learning), בסביבות מורכבות אשר מאפשרות אוטומציה והטמעה.

אם מעניין אתכם להכניס AI למערכת אותה אתם מפתחים, אבל אתם צריכים קצה חוט שיכוון אתכם איך להתחיל –הגעתם למקום הנכון!

עבודה על פי הטרנדים העדכניים ביותר בתחום AI

MATLAB מאפשר קולבורציה בין צוותי הפיתוח
ל-DevOps

קיים צורך גדול בקבלת ערך ממודלי AI באופן רציף גם כשהם נמצאים ב-Production, זאת על מנת לגשר על הפערים בין צוותי הפיתוח לבין צוותי האופרציות. שימוש בשיטות DevOps כמו CI/CD יכול להביא לסנכרון הפעולות בין הצוותים כך שצוותי IT/OT יוכלו לקחת בעלות על ההטמעה, המעקב והניהול השוטף על מודלי ה-AI לאורך מחזור חיי הפיתוח של המוצר על גבי המערכות התפעוליות.

ב-MATLAB ניתן לפתח בגישת No-code / Low-code

תהליכי העבודה עוברים שינוי, מאוד נפוץ לראות פיתוח ללא קוד, כתיבת קוד מועט או יצירת קוד אוטומטי עבור מודלים של AI.
יתרונות השימוש בגישות אלו הינם משמעותיים, ראשית, בזכות כך קהילת משתמשי הבינה המלאכותית מתרחבת – כבר לא מדובר ביכולת השמורה רק למומחים מתחום מדעי הנתונים (Data Science), אלא לקהל גדול יותר של אנשים שהם מומחי תוכן (Domain Experts), ורוצים ליישם בינה מלאכותית, אך לא בהכרח בעלי הידע והמיומנות בתכנות ובפיתוח AI.
יתרון נוסף הוא, שימוש בגישה זו מגדיל את היעילות ואת קנה המידה של אימוץ תהליכי עבודה אוטומטיים.

שיתוף פעולה בין MATLAB לסביבות פיתוח שונות

TensorFlow, PyTorch ו-MATLAB הן שלוש סביבות פיתוח שונות של למידה עמוקה שבהן תוכלו להשתמש כדי לפתח מודלי AI.
במהלך פיתוח מערכת מורכבת הכוללת AI, נשאלת השאלה: באיזו סביבת פיתוח הכי נכון להשתמש?
בחירה בפלטפורמת פיתוח אחת יכולה להפוך למסובכת, במיוחד לאור העובדה שאין סביבה אחת שיכולה לספק את כל הדרישות של המערכת הרצויה.
באמצעות אופציית השילוב הפשוטה והנגישה, ניתן ליהנות מהיתרונות שבכל העולמות: לדוגמא, צוותי הפיתוח יכולים גם להשתמש ביכולות העיבוד מקדים ב- MATLAB וגם לעשות שימוש חוזר במודל AI מיומן מראש שנוצר ב-TensorFlow.

לקבלת מידע נוסף צפו בוובינר:

Deep Learning עם MATLAB או קוד פתוח? או גם וגם? - היכנסו לוובינר

שלבי הפיתוח המרכזיים של מוצר מבוסס AI בעזרת MATLAB

תהליך פיתוח מוצר מבוסס AI

על מנת להצליח לפתח מערכת AI, לא יספיק לאמן את המודל הקיים לנו בלבד – זהו שלב חשוב, אך בהחלט אינו השלב היחידי.

תהליך הפיתוח השלם כולל שלבים נוספים – בין היתר, ייבוא והכנת הדאטה, תכנון ובניית המודל, תכנון המערכת שבמסגרתה יפעל המודל והטמעת המערכת לEmbedded Devices, Edge Devices, מערכות Enterprise או לענן.

עיבוד מקדים לפני התאמת מודל AI בעזרת MATLAB

עיבוד מקדים

השלב הראשון בתהליך כולל עיבוד מקדים של הנתונים וזאת על מנת להבטיח ניתוח מדויק, יעיל ומשמעותי. ניקוי נתונים מתייחס לשיטות למציאה, הסרה או החלפת נתונים חריגים או חסרים , איתור מקסימום מקומי, איתור שינויים פתאומיים היכולים לעזור בזיהוי מגמות משמעותיות והחלקת נתונים על מנת להסיר רעש. מידע נוסף על כל הפונקציות הרלוונטיות לתהליך העיבוד המקדים, נמצא בקישור הבא .

בנוסף, באמצעות אפליקציות התיוג השונות הזמינות בMATLAB ניתן להביא לאוטומציה את תהליך תיוג ground truth למערכת הAI, עבור סוגי דאטה שונים, כמו תמונות, סרטונים, LiDAR, אותות חד מימדיים ואותות אודיו.

בשלב זה יתכן גם שנרצה למצות מאפיינים (פיצ'רים) מהדאטה הקיים לנו, כלומר למצוא תבניות בנתונים הקיימים על מנת להצליח לסווג אותם בצורה הטובה ביותר. הבנה טובה של הנתונים תקל עלינו בבחירת פיצ'רים משמעותיים.

הורדת E-book

מלאו את פרטיכם, וקבלו אליכם לתיבת המייל קישור להורדת Machine Learning E-book

תכנון ואימון מודלים

השלב הבא בתהליך פיתוח מערכת מבוססת AI הוא אימון המודל שלנו. הטכניקה שתבחר למידול המערכת משתנה בהתאם ליישום הנדרש:

למידת מכונה (Machine Learning)

Statistics and Machine Learning Toolbox הופך את הפיתוח המורכב של מערכת מבססת למידת מכונה לפשוט, וזאת באמצעות פונקציות ואפליקציות נוחות ואינטואיטיביות שמקנות לנו בין היתר את היכולת להשוות בין מודלים, לבצע עיבוד אותות מתקדם, לחלץ פיצ'רים מהדאטה, להשתמש באלגוריתמים לבעיות קלאסיפיקציה, רגרסיה ואשכול (Clustering) בגישות של supervised learning
ו-unsupervised learning.

הורדת E-book

מלאו פרטיכם, וקבלו אליכם לתיבת המייל קישור להורדת Deep Learning E-book

למידה עמוקה (Deep Learning)

Deep Learning Toolbox מקנה את האפשרות לבנות, לחבר, לאמן ולבחון שכבות שונות ברשתות עמוקות.

באמצעות הדוגמאות המוכנות ושימוש ברשתות מאומנות MATLAB הינה פלטפורמה נוחה וקלה לביצוע משימות של Deep Learning, גם ללא ידע או ניסיון קודם.

MATLAB מאפשרת למהנדסים לעבוד ביחד בפלטפורמות ה-Deep Learning השונות. קיימת תמיכה ב-ONNX אשר מאפשרת ייבוא וייצוא של המודלים העדכניים ביותר מפלטפורמות רבות, כולל Pytorch ו-Tensorflow.

בעזרת ה-E-book הבא תוכלו להתחיל את הצלילה שלכם לתחום ה-Deep Learning.

למידת חיזוק (Reinforcement Learning)

Reinforcement Learning Toolbox מאפשר לאמן מדיניות עבור סוכן באמצעות DQN, A2C, DDPG ועוד אלגוריתמים של למידת חיזוק. ניתן להשתמש במדיניות שנלמדה כדי ליישם בקרים ולבצע קבלת החלטות עבור מערכות מורכבות כמו רובוטים ומערכות אוטונומיות.

הטמעת המוצר הסופי

השלב האחרון זהו שלב הטמעת המודל. באמצעות כלי ה-Deployment ש-MATLAB מציעה אפשר לפרוס את האלגוריתם הקיים על מגוון רחב של פלטפורמות.
ניתן להטמיע את מודלי ה-AI לרכיבי Embedded, Edge Devices, מערכות אנטרפרייז או בענן.

תכנון המערכת וביצוע סימולציות מערכתיות

הרצת סימולציות מערכתיות של מוצר מבוסס AI בעזרת Simulink

רכיב ה-AI בדרך כלל צריך לעבור אינטגרציה עם שאר תתי המערכות של המערכת הכוללת.  תכנון המערכת השלמה וביצוע סימולציות מערכתיות תחת מערכת אחת אחודה הינן יכולות חשובות מכיוון ששיבוץ השפעות המערכת הכוללת יכולות לשנות את יעילות מודלי ה-AI.

מהנדסים אשר מפתחים מערכות מורכבות משתמשים ב-Simulink לתכנון איטרטיבי מהיר וביצוע בדיקות במעגל סגור.

מאמרים בתחום AI

 

Reinforcement Learning – מאיפה מתחילים?

עיבוד מקדים בתוכנת MATLAB הדרך הקלה והמהירה ל-Data Analytics

למידה עמוקה על הענן עם MATLAB

תיוג אותות בצורה נוחה ומהירה לצרכי למידה עמוקה (Deep Learning)

וובינרים בעברית

Machine Learning Workflow with MATLAB

Deep Learning for Signal Processing

Deep Learning for Medical Signal Processing

צרו עמנו קשר: