איך למידת מכונה בנויה?

בלמידת מכונה קיימות שתי גישות:

  • למידה מונחית (Supervised Learning), המאמנת מודל על נתוני קלט ופלט ידועים (דאטה מתויג), כך שהמערכת יכולה לבצע ניבויים לגבי פלטים עתידיים. ניתן לבנות באמצעות גישה זו מודלי חיזוי עבור בעיות סיווג (Classification) ובעיות רגרסיה.
  • למידה בלתי מונחית, אשר המוצאת תבניות נסתרות בדאטה, ומחלקת את הנתונים לאשכולות (Clustering) הטבעיות שמרכיבות אותו.

MATLAB מספק כלים העוזרים להתנסות באלגוריתמים שונים בקלות רבה וכך להתנסות ולבחור את האלגוריתם הטוב ביותר עבור כל משתמש.

למידת מכונה – Machine Learning

עם העלייה בשימוש ב-Big Data, למידת מכונה (Machine Learning) הפכה לטכניקת מפתח לפתרון בעיות בתחומים רבים.

מדובר בתת תחום במדעי המחשב ובינה מלאכותית, העוסק בפיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשב ללמוד מתוך ניסיון ומדוגמאות, מבלי להסתמך על משוואה שנקבעה מראש כמודל. לימוד מכונה פועל במגוון משימות חישוביות בהן התכנות הקלאסי איננו אפשרי. במקרה זה הלימוד נעשה בהסתמך על מידע המגיע מתוך מדידות ונתונים בצורה אדפטיבית, ולכן ניתן לשפר את ביצועי המערכת ככל שמספר המדידות גדל. למידה עמוקה (Deep Learning) הינו תת תחום של למידת מכונה.

Clustering

ביצוע אשכול (Clustering) ביעילות בעזרת MATLAB

בחלק זה של לימוד מכונה מזהים קבוצות ותבניתיות במידע. יצירת האשכולות מבוססת על מידע לא מתויג לצורך מציאת קבוצות טבעיות ותבניות. חלק מהיישומים כוללים זיהוי אובייקטים, Pattern Mining ,Fuzzy C-Means ,Self-Organizing Maps, K-Means, Hidden Markov ועוד.

Regression

ביצוע חיזויים רציפים על ידי שימוש באפליקציית Regression Learner בעזרת MATLAB

בחלק זה של לימוד מכונה בונים מודלים המשמשים לחיזוי של מידע רציף, כגון מידע על מזג אוויר או תנועתיות בשוק המניות. בסביבת MATLAB קיימים אלגוריתמים מובנים הכוללים מודלים ליניאריים, מודלים לא ליניאריים, רגולריזציה, Stepwise regression, עצי החלטה, רשתות ניורונים ועוד.

ה-Regression Learner App  זו אפליקציה אינטראקטיבית המבצעת אימון עבור מודלים של רגרסיה. באמצעותה ניתן לבחור בין אלגוריתמים שונים, להשוות בין השגיאה המתקבלת עבור כל אחד מהמודלים ובכך לבחור את המודל הטוב ביותר. מידע על האפליקציה, ניתן למצוא בקישור הבא.

Classification

סיווג הדאטה על ידי שימוש באפליקציית Classification Learner בעזרת MATLAB

בחלק זה של לימוד מכונה ניתן לסווג את המידע שהתקבל למספר סופי של קטגוריות. בסביבת MATLAB קיימים אלגוריתמים הזמינים לשימוש, כגון: Support Vector Machines (SVM), עצי החלטה, K-Nearest Negibours, Discriminant Analysis, Logistic Regression, Naïve Bayes ו-Neural Networks.
כל האלגוריתמים הללו זמינים לשימוש ב-Classification Learner App.

ה-Classification Learner App זו אפליקציה אינטראקטיבית המתאימה מודל סיווג לנתונים. בעזרת האפליקציה ניתן לבצע אימונים אוטומטיים לחיפוש אחר מודל הסיווג הטוב ביותר . מידע על האפליקציה, ניתן למצוא בקישור הבא.

שלחו אלינו דוא"ל, והורידו אליכם E-book
Which Machine Learning Algorithm Is Right for You


    מציאת אלגוריתם למידת מכונה המועדף –
    איזה אלגוריתם לבחור?

    בחירת האלגוריתם הנכון יכולה להיראות מרתיעה – ישנם עשרות אלגוריתמים של למידת מכונה מונחית ובלתי מונחית, וכל אחת מהן נוקטת בגישה שונה ללמידת הנתונים.

    בנוסף, אין פתרון אחד שמתאים לכל הבעיות, וכל בעיה היא ייחודית בפני עצמה. הרבה פעמים מציאת האלגוריתם הנכון יכלול בחלקו ניסוי וטעייה.
    אבל בחירת האלגוריתם המתאים תלוי גם בגודל הדאטה , וסוג הדאטה שאנחנו ועובדים איתו, הוא תלוי גם בתובנות שמעניין אותנו לחלץ מהדאטה, ובאופן בו אנחנו מתכוונים להשתמש בתובנות הללו.

    ניתן להיעזר בדף הזה לבחירת אלגוריתם למידת המכונה המתאים ביותר לצרכי המשתמש.

    מידע נוסף

    Machine Learning
    Onramp

    עיבוד מקדים בתוכנת MATLAB הדרך הקלה והמהירה ל-Data Analytics

    Feature Engineering | Applied Machine Learning, Part 1

    MATLAB WEBINAR Machine Learning workflow with MATLAB

    צרו עמנו קשר: