בינה מלאכותית (AI) מתהלכת במהירות והופכת למוצר קבוע בחברה של היום, עם כל תעשייה משתמשת בה כדי לפרש סטים של נתונים במהירות יותר. אבל מה בדיוק הוא דגם AI וכיצד הוא עוזר לך בבחינת ההחלטות שלך?nbsp;

​

!דגמים AI נמצאים בכל מקום — למעשה, 86% מראשים איתיות במערכות מידע מצפים לקיום AI יוצר, לדוגמה, להיות חיוני עבור החברה שלהם בעתיד הקרוב. זו כלי מאוד שימושי, אחד שמדמה אוכמנות אנושית כדי לבצע תחזיות ולמצוא תבניות בנתוני קלט. 

אבל זה מביא אותך לשאלה: מהו דגם AI? 

זוהי שאלה שנשתדל לענות עליה במדריך זה. ?צלב כדי לגלות מהו דגם AI, כיצד זה פועל, ואת חלק מהדגמים הפופולריים ביותר. 

?מהו דגם AI

דגם AI הוא תוכנה מחשב המאומן על ידי אלגוריתמים ספציפיים שעוזרים לו לשקף אוכמנות אנושית כדי לבצע תחזיות, למצוא תבניות ולקבוע החלטות. 

חשוב לחשוב על כל רובוטי הצ'אט המופעלים בAI שהופיעו לאחרונה. הם משתמשים בדגמים AI שונים כדי להחליף שיחות עם בני אדם ולענות על שאלות שהמשתמש מקליד לתוך תיבת טקסט. 

אם כן אינך פועל עם הדגם AI ישירות, בעצם זה תומך ברובוט הצ'אט ועוזר לו לקבוע החלטות באופן עצמאי בעזרת הנתונים להם מייבאים לתוכו מפתחי התוכנה. 

מטרתם של דגמי הבינה המלאכותית היא לבצע משימות ספציפיות ולאוטומטיזציה של זרימות ההחלטה. 

עכשיו שאתה יודע מהו דגם AI, בוא נדבר על ההבדלים בין למידת מכונה ולמידה עמוקה. 

?מה ההבדל בין AI, למידת מכונה ולמידת עמוקה

בינה מלאכותית, למידת מכונה, המידע העמוק — הם נשמעים דומים, נכון? Wrong! ❌ 

זו טעות נפוצה שכלים אלו נחלפים אחד בשני, אך יש הבדל קטן בין AI למודל למידת מכונה. 

בינה מלאכותית (AI)

בינה מלאכותית היא תחום במדעי המחשב שמתמקד בפיתוח תוכנה או מכונות שמדמות בינה אנושית. יישומי AI המופעלים יכולים לעשות רוב סוגי המשימות, כגון תרגום תוכן לשפות אחרות או יצירת אמנות ותמונות. 

אל תדאג — הבינה המלאכותית עדיין אינה ברמת מוח האדם, אך יכולה לנתח כמויות גדולות של נתונים מהר יותר ממה שיודע מדען לנתח. לכן היא לעתים קרובות מחפה על בני אדם בתחום מדעי הנתונים. 

למידת מכונה (ML)

למידת מכונה היא ענף של AI, אולי אחד הגדולים ביותר. העיקרון שלה הוא לעזור קודי AI להדמות את הדרך בה בני אדם לומדים, דרך אלגוריתמים וסטים של נתונים. 

בכלל, מודלי ML יכולים ללמוד מנתונים באופן עצמאי, ובכך לעזור להם לקבל תחזיות מדויקות (נקרא למידה בלתי מודרת). אך גם אתה יכול להכשיר את האלגוריתם עם נתונים ספציפיים בתהליך הנקרא למידה מודרת. 

דוגמה טובה היא ההמלצות בשירותי צפייה עצמית. הם משתמשים ב-ML כדי לנתח מה צופה משתמש בדרך כלל ולהציע הצעות דומות. 

למידה עמוקה (DL)

למידה עמוקה היא משפחת למידת מכונה שלומדת למחשבים לעבד נתונים על ידי הדמית רשתות עצביות אנושיות. בגדול, DL מדמה את יכולת ההחלטה של המוח לקבל תחזיות ולזהות דפוסי נתונים.

כללי, זה נראה בהתמצאות הבריאות, במיוחד בזיהוי תמונה, כך שמסייע לזהות מחלות ב- MRIs בקלות יותר. בנוסף, זה עובד לשפר את הדיוק שלו במהלך הזמן.

***

הסתדרנו מהי בינה מלאכותית, למידה עמוקה, ולמידה מכונה. 

נחזור אל מודלי AI ונראה כיצד הם פועלים. 

איך מודלי AI עובדים?

כפי שדנו בכבר, מודלי AI משתמשים בכמה אלגוריתמים כדי לקבל תחזיות ולהבין דפוסים בנתונים. הם לא יכולים לפעול בלעדי אלו האלגוריתמים. 

בגדול, מפתחי המערכות מאמנים את מודלי הAI להדמות איך מוח אנושי שולח מידע דרך עצבים. אך אינם נקראים עצבים, רק שכבות.  וניתן להבחין בין סוגים שונים של שכבות: 

• שכבת הקלט — כאן הנתונים נכנסים. 
• שכבת ההסתר — שכבת זו מעבדת נתונים ומעבירה אותם לשכבות אחרות. 
• שכבת הפלט — שכבת הפלט מתפרצת בתוצאה הסופית. 

בכלל, מודלי AI לומדים מאלפי פריטי נתונים בקוד פתוח כדי לייצר תשובה. אלא אם תלמד אותם, הם לא ידעו את התשובה לשאלתך.  לכן ניתן גם לסיוין מודלי AI לפי חוכמה. תוד זה שככל שהן לומדות יותר מנתונים, כך הן יהיו מורכבות יותר. 

עם מידע זה בינתיים, בואו נדבר על מודלים שפורשים ויוצרים. 

מודלים שפורשים ויוצרים

אתה יכול לסווג מודלי למידה של מכונה לשני קטגוריות: שפורשים ויוצרים. 

מודל יוצר הוא דוגמה לראיית מחשב שלמדת דפוסי נתונים בניסיון ליצר פלט דומה. הוא מצייד את הסיווג בהסתברות מהי המילה הבאה בהתבסס על מה שראה קודם. 

על ידי יצירת קישורים, המודל היוצר יכול ליצור פלטים גבוהים בהסתברות.  הוא יכול להציע הצעות אוטומפליט או ליצור טקסט חדש לגמרי. אולי תחשב ששימוש בשפורשי AI אינו נכון, אך 78% מהמובילים הבקיעיים חושבים כי היתרונות של שפורשי AI חורים בסיכונים — ניתן לבצע יותר בפחות זמן, בפחות מאמץ. 

דוגמאות כוללות מהפכנים, שניתן להשתמש בהם כדי לזהות איך רכיבים שונים בקבוצת מידע משפיעים אחד על השני. או מודלים התאופסות שמחליקים רעש גאוסיאני כדי להרוס מידע אימונים ולשחזר אותו. 

מודלי שפורש , מצד שני, הם אלגוריתמים שמתמקדים בהבדלים בין קטגוריות או מחלות של נתונים. הם לא מדמים כל קטגוריה בנפרד; במקום זאת, הם לומדים את הגבולות שמפרידים בין הקטגוריות האלה. 

מה המטרה? היטב, כדי לחזות את ההסתברות של נתונים ששייכים למחלה מסוימת. 

חשוב לחשוב על אפליקציות כמו זיהוי ספאם. המודל השכנתי סינן דואר אלקטרוני כספאם בהתבסס על התוכן של קודם. 

***

לאחר הבדיל בין מודלים אלה, בואו נדבר על סוגי המודלים שונים של AI. 

מהם סוגי המודלים השונים של AI?

כולם משתמשים במודלי AI כיום, לא משנה באיזו תעשייה. 

אך, ישנם סוגים שונים של מודלים AI עם מקרים שונים. בפסקאות הבאות, בואו נחקור מה כל סוג עושה ואיך הוא מיטיב עם הזרמים שלך. 

מודלי יסוד

מודלי יסוד הם מודלי ML שכבר אומנם שעבדים מגוון רחב של משימות, כולל השבתה על שאלות, יצירת טקסט, כתיבת קוד וסיכום. 

בעיקר רוב האנשים נוהגים להשתמש במודלים מאומרים מראש במדרשות עצמיים, ולמען שמישהו יוכל להשתמש בכלים כאלו כדי ללמוד דבר חדש או לעשות שחורב, לדוגמא.

חשובים מהמערכות שמכילים את שיחת OpenAI, שמשתמשים במודלים יסודים למקרים שונים. 

מודלים שפרשים לשוניים (LLMs)

מודלי LLMs הם מודלי למידה עמוקה שמבינים ומפרשים שפה כדי ליצור טקסט ולשוחח כמו בנאדם בשימוש בעיבוד שפה טבעי (NLP). 

שהיו מאומנים על פי מערכות מידע ענקיות (ולכן 'גדולות') LLMs יכולים לחזק את המילה הבאה במשפט או בביטוי. והרי בהם הגמישות והכלפות הדרושות לביצוע מגוון משימות, כגון תרגום שפה, יצירת תגובות דומות לבני אדם, וכו. 

בעיקר ניתן למצוא LLMs בשירות לקוחות, מאחר שהם מסוגלים לזהות רגשות של לקוח מהלקוח דרך ניתוח רגשי.  באמצעות ניתוח של פעילות במדיה חברתית או ביקורות מקוונות, ניתן להבין יותר טוב איך אנשים רואים את המותג שלך, כך שתוכל לשפר את המוצרים והשירותים שלך. 

רשתות עצביות

חשוב לחשוב על רשתות עצביות כמו הנוירונים במוח האנושי; זה מעל מה שלכל דגמי השכלת מכונות מבוססים על כך. לעניין, הם קבוצה של צמתים מחוברים שמעבדים נתוני קלט ומבצעים ניבויים בהתבסס על הנתונים האלה. 

ישנם סוגים מרובים של רשתות עצביות, כולל: 

• רשתות עצביות קדימות (FNNs) — הצורה הפשוטה ביותר של חיבור עצבי. 
• רשתות עצביות סופות פרוסות (CNNs) — מתאימות לנתוני רשת. 
• רשתות עצביות יוצרות מאתגרות (GANs) — מורכבות מרשתות עצבים כלליות ומפרדות. 
• רשתות עצביות זיכרון קצרות טווח (LSTMs) — נעסוקות בבעיה של הדדית הצלקת השטח. 
• רשתות עצביות מתמדות (RNNs) — טובות לנתונים רציפים. 

דגמים אלה טובים לזיהוי תמונות, וידאו ודיבור, תרגום מכונה, משחקי וידאו, ועוד. 

דגמים מרביי האודות

דגמים מולטימודלים משדקים מידע מסוגים שונים של נתונים, כגון תמונות, שמע, וידאו ואף דיבור.  הם "רואים" את הקלט הוויזואלי דרך ראיית מחשב ומקבלים ממנו מידע. 

כיום, רוב הדגמים היסודיים הפכו להיות מולטימודליים.  לדוגמה, ChatGPT לא רק מגיב להצעות טקסט, אלא גם יכול לזהות מידע מתמונות. 

ניתן גם לשקול כמה כלים ליצירת תמונה מטקסט כדגמים למודלי AI מולטימודליים.

מדוע הדגם הזה מועיל? כי יכול ליצור תוצאות טובות יותר ולעזור לך לקבל את התשובה הטובה ביותר שאפשר. 

עצי החלטה

עצי החלטה הם תרשיות זרימה שמחלקות את הנתונים לקבוצות המבוססות על התשובה לשאלה קודמת. חשוב לחשוב עליהם כעל עץ. כל צומת מייצג החלטה מבוססת על מאפיין, בעוד שסניף מייצג את תוצאת אותה החלטה.  אז בסיום הסניף, יש לך עלה עם התוצאה הסופית. 

למשל, רוב המפרסמים לספאם משתמשים בעצי החלטה לזיהוי האם דוא"ל הוא ספאם או לא. הם עוברים על הדוא"ל ואם מזהים מספר מילות מפתח מר’אים, הם יסווגו אותו כספאם. 

בנוסף, ניתן להשתמש בעצי חלטה לסיווג לקוחות בהתאם להעדפותיהם, התנהגותם, היסטוריית הרכישות, ועוד. זה מסייע לטובנים להציע תוכן באופן אישי יותר, ובכך להגביר את ההתעניינות ולהפחית בזיקנה. 

יערות אקראיים

כאשר מצביעים יחדיו מספר רב של יערות החלטות, זה יוצר יער אקראי. פשוט, זה דוגמה לומדת שמביאה תוצאות והחלטות יחידות ממודלים יערות החלטות לפיקטור יחיד, מדויק יותר. 

היתרון הגדול הוא שהוא מגביר את מדוייקות הניבוי שלך. ניתן להשתמש בו כדי לחזות את התנהגות הלקוח ולהשתמש בתובנות כדי ליצור חוויות ואינטראקציות יותר טובות. 

דפוזיה דגמים

הזכרנו דגמי דפוזיה לפני כן, אך לא פירטנו אותם בעומק. בואו נעשה זאת עכשיו. 

דגמי דפוזיה פועלים על ידי הוספת “רעש” לתמונות, שבורות אותן לחתיכות קטנות אשר הדגם נימוק לתכנן בזהירות לגלות דפוסים חדשים. אז, על ידי “ביטוח” התמונה (עובדים להפך) הדגם יוצר קומבינציות דפוס חדשות. 

לדוגמה, ברצונכם ליצירת תמונה של חתול. הדגם דפוזיה יודע כי חתולים יש להם גופים קטנים, זקנות, ופוטים. עם מידע זה, הדגם יכול לשחזר את המאפיינים הללו לתמונה חדשה לגמרי באיכות גבוהה. 

דגמי החזרה לינאריים

החזרה לינארית היא סוג של דגם למידת מכונה נפוץ אשר נהוג לשימוש בזיהוי וחיזוי הקשר בין משתנים קלט ופלט. כולל, היא מזהה ומנבאת את הקשר הלינארי בין שתי משתנים. 

לדוגמה, זוהי דגם נפלא עבור ניתוחי סיכון הרוצים לזהות איפה הם עשויים להיות חשופים. 

דגמי החזקה לוגיסטית

החזרה לוגיסטית היא דגם סטטיסטי מובהק המתמקד בפתרון בעיות מחלוקה דו מינית על בסיס פרדיקטור(ים) אחד או יותר. משמעותה היא השימוש במשתנים תלויים למדוד ולהעריך את הסיכויים של אירוע ספיציפי. 

ניתן למצוא בשטח הרפואי, בודאי, דגמי חזרת לוגיסטית, היכן חוקרים משתמשים בהם להבנת אילו גורמים משפיעים על מחלה. דבר זה מוביל לפיתוח בדיקות מדויקות יותר. 

***

אחרון ברשימת נציגינו הוא מציע טיפים כיצד לפתח דגם AI אישי. בואו נעבור על השלבים בקטע הבא. 

כיצד לפתח דגם AI אישי

עם התקדמות טכנולוגית אחרונה, קיימות הרבה כלים טובים שאפשר להשתמש בהם כדי לבנות דגם AI מקיף בעצמך, כמו TensorFlow, Vertex AI, או PyTorch. עם דגם AI, ניתן לדרבן למעין חדשנות על פני הלוח ולקבל החלטות מבוססות נתונים יותר.

כדי להתחיל, הנה כמה מהשלבים שצריך לעקוב אחריהם: 

1. זהו בחר את היעדים שלך — מה אתה מנסה להשיג עם דגם AI אישי? האם ברצונך לשפר את שירותי הלקוח או לייצר טקסט מהר יותר? ודא שאתה עוצים מטרות ברורות שעונות על צרכי העסק שלך. 
2. אסוף נתונים — דגם AI היא רק טוב כהנתנית מידע שאתה נותן לו. ככל שתהגיש לו עוד נתונים, הוא יהיה יותר טוב בעל מענה על שאלות. בחר את האלגוריתמים המתאימים ובחר סטים נתונים שמשקפים את מקרי השימוש שלך. 
3. בנה את המבנה — רוב הכלים מגיעים עם ממשק למשתמש חבילה שניתן להשתמש בה ליצירת המערכת AI. יתכן וישנם אף הדרכות ממש לעזור לך להגדיר את ההגדרות הנכונות. 
4. אמן את המודל — שלב זה דורש ממך לאמן את המודל שלך ולוודא שמה שהוא לומד הוא נכון. שמרו עין קרובה על ההתקדמות וקבעו אותה על הנתיב הנכון אם תתעודד. 
5. וודאו והפעילו — כאשר הכל מוכן ובדקתם את הדגם, תוכלו לשלב אותו למסגרת העסקית שלכם. ודאו כי אתם מבצעים איתו פעולה מעקב תמידי ומעדכנים אותו באופן קבוע, משום שזה חיוני לשמירה על הדגם מדויק ורלוונטי. והכוונה שלו לשלמות. 

מזל טוב! הגעתם לסוף המאמר. יאמרו את המילים שלנו. 

מושך לך

עם עליית הבינה המלאכותית מתאימה עצמה אתגר גדול: החלטה אילו כלי AI להשתמש בהם כדי לשדרג את הפעולות שלך ולאוטומטיזציה לא מעט משימות מדמיוניות.

נוכל להקל עליכם על ידי הצגת Guru, פלטפורמת AI לעסקים שמתממשת את כל היישומים, השיחות, והמסמכים שלכם במקום אחד ומציעה תשובות מיידיות לכל שאלת משתמש. 

ראו מה אנשים חושבים על Guru: 

"התכונה המצטיינת של Guru היא הספריה המרכזית שבה כל החומרים המאושרים נגישים בקלות במקום אחד. ההגדרה הזו משפרת את נוחות השימוש, מאחר ואני יכולה לסמן מהר ולעקוב אחר מובנים רלוונטים למחלקתי." 

הירשמו ונסו אותה היום. 

‍