תוכן עניינים:
בשנים האחרונות המונח "למידת מכונות" צץ בדיונים ובפורומים שונים, אך מה פירוש הדבר בדיוק? ניתן להגדיר למידת מכונה כשיטה לניתוח נתונים, המבוססת על זיהוי תבניות ולמידה חישובית. זה מורכב מאלגוריתמים שונים כמו רשתות עצביות, עצי החלטה, רשתות בייסיות וכו '. למידת מכונה משתמשת באלגוריתמים אלה כדי ללמוד מנתונים ולשחזר תובנות נסתרות מהנתונים. תהליך הלמידה הוא איטרטיבי, כך שגם הנתונים החדשים מטופלים ללא כל פיקוח. המדע ללמוד מנתונים קודמים ולהשתמש בהם לנתונים עתידיים אינו חדש, אך הוא צובר פופולריות רבה יותר.
מהי למידת מכונה?
בעוד שיש אנשים שמאמינים שלמידה במכונה אינה טובה משיטות מסורתיות לתכנות מחשבים שעדיין נמצאות בשימוש, רבים רואים למידת מכונה כהפכה בתחום הבינה המלאכותית (AI). הם מאמינים כי באמצעות טכנולוגיה זו מכונות יוכלו ללמוד דברים ולעשות דברים בניסיון שלהם, ולא פשוט לבצע הוראות אנושיות.
כדי להבין יותר על המשמעות של למידת מכונה, אנו יכולים להשוות אותה לתכנות מחשב מסורתיות. החלקים הבאים ידונו יותר על למידת המכונה ועל ההבדל שלה מתכנות מסורתית. (לחלק מהיתרונות והחסרונות של למידת מכונות, ראה ההבטחות והחסרונות של למידת מכונות.)
