מה זה Machine Learning?

התמורות ההולכות ומתעצמות בימינו בתחום הלמידה האוטונומית, מרוכזות בעיקר תחת מושג הבינה המלאכותית (בתרגומו המילולי: אינטליגנציה מלאכותית – Artificial Intelligence- (AI, תחום כללי המרכז תחתיו את יכולות המחשב להתנהג בצורת חשיבה הזהה או מזכירה את האינטליגנציה של בן אנוש, ונמצא בפריסה הולכת ומתעצמת בחיי היומיום שלנו;

היכן? כמעט בכל מקום:

• תחבורה אוטונומית
• תחום הפיננסיים
• מערך הסייבר
• רפואה, בטחון ועוד

בכולם פועלים ויפעלו ביתר-שאת יישומים כאלה ורבים אחרים, כשכולם נשענים על תשתית הבינה המלאכותית. מושג רחב זה מרכז תחתיו תתי-תחומים רבים, כאשר הדומיננטי שבהם הוא ה- ml, ובשמו המלא: machine learning.

בתרגום המילולי הפשוט: למידת מכונה. במובן הרחב והיישומי של המושג, אנו מדברים על תת - תחום בבינה מלאכותית, שמרכז תחתיו את מכלול היכולות הביצועיות של אלגוריתם ללמוד, לטייב ולתת פתרונות מתוך מידע קיים במאגרי הנתונים , כאשר תהליך הלמידה והפתרון מתבצע ללא עזרה של יד אנוש.

מה זה בעצם אומר?
תוכנה ובה אלגוריתם הנשען על סטטיסטיקות נכנסת למאגרי הדאטה-בייס, ובאמצעות תרגולים חוזרים ונשנים פשוט "מאמצת את מוחו" של האלגוריתם ללמוד כיצד לספק תוצאות טובות יותר למטרות כמו: זיהוי, עיבוד שפה או תמונה ועוד. תהליך טיוב המידע מתבצע באמצעות רשת נוירונים המקבילה לנוירונים האנושיים.

כך לומדת בעצם התוכנה לקלוט ולהשלים מידע (כן…ממש כמו תלמיד בית ספר המשנן חומר עיוני לקראת בחינה)
למידת המכונה בפועל מתבצעת באמצעות תתי - תחום ענפים משלה, כמו:Deep learning ו- Natural language processing האחריות ברמת המיקרו לתהליך הירידה לפרטים של עיבוד המידע, ניתוח במספר דרכים.

תהליך עיבוד השפה – NLP הוא זרוע מרכזית של למידת מכונה, המתחלקת ל- NLG – עיבוד שפה קיימת ול- NLU - עיבוד מידע שאינו מובנה. ככלל, מדובר בשני מודלים הנשענים על למידת מכונה:
תוכנת לימוד בעזרת מודל קיים, שבה מציג המתכנת למכונה מודל הנשען על מידע קיים והיא מטייבת אותו
אין לתוכנה מודל שעל פיו תטייב מידע; היא מפתחת מודל בצורה עצמאית ומוצאת את הפתרונות עפ"י ניסוי וטעיה
אפשר לראות כיצד מתבצע בפועל הפענוח במקרה הבא:
דוגמה: כיצד מתבצעת בפועל למידה של machine learning
תמונת פרח ורוד למידה ובדיקת המידע תוצאה במקרה זה, מתכנת מפנה את התוכנה אל מודל קיים ולתמונה מפוקסלת. רשת הנוירונים מזהה ביכולות הקלט שלה את התמונה ובאמצעות תהליך עיבוד התמונה – Image Processing נלמד העצם לפי פרמטרים כמו: גודל הפרח, צורתו, צורת כיפופו הייחודי ועוד. על פיהן פולטת התוכנה מידע כי בסבירות מסוימת מדובר ברקפת.

עולם הטכנולוגיה הוא עולם דינמי ומתפתח עם עשרות פיתוחים טכנולוגיים שמשפרים לנו את החיים מדי יום, וכמו כן גם מלמדים אותנו דרכים חדשות ויעילות יותר בעולם הפיתוח.

machine learning הוא אחד התחומים היותר מעניינים ומתקדמים בעולם הטכנולוגיה. אז מה זה machine learning, ולמה כדאי ללמוד את זה?

במכללת Real Time College ניתן ללמוד בינה מלאכותית ומדע הנתונים באופן מקיף ומעשי.
תכנית הלימודים כוללת את הטכנולוגיות הכי רלוונטיות לקריירה בפיתוח אלגוריתמים לפי דרישות חברות ההייטק.
מפתחי בינה מלאכותית ממפתחים אלגוריתמים מתקדמים בתחום בעזרת שפות תכנות כגון: שפת פייתון, ובנוסף משתמשים בכלים נוספים כגון: בסיסי נתונים, עבודה מול שרתים כגון AWS, ניהול גרסאות בעזרת Git ועוד.

מכללת Real Time הינה חלק מקבוצת Real Time Group וכך בעזרת חטיבות הקבוצה כגון:

חטיבת ההשמה וחטיבת הפיתוח ניתן להעניק לסטודנטים של חטיבת ההדרכה את תכנית הלימודים המעשית והמקצועית ביותר לפיתוח בינה מלאכותית.
צורת לימוד מעשית הכוללת יחס אישי ותרגול רב היא מפתח חשוב בדרך להצלחה בתחום ופתיחת אפשרויות מגוונות לפיתוח קריירה בתעשייה.
למידע נוסף וייעוץ לימודים ניתן ליצור קשר דרך הטופס המצורף מטה ולקבל ייעוץ, סילבוס ומידע עדכני אודות תוכניות ההכשרה לקריירה בהייטק של מכללת Real Time College.

\