למידת מכונה (Machine Learning) היא אחת ההתפתחויות הטכנולוגיות המשמעותיות ביותר בעשורים האחרונים, ועל אף שעבור רבים לימוד מכונה נשמע כמו משהו השייך לסוגת סרטי המדע הבדיוני, למידת מכונה כבר כאן והיא משולבת בחיי היום-יום שלנו, רק שרבים מהיישומים הטכנולוגיים שלה נסתרים מהעין.
למתעניינים, למידת מכונה הוא תחום שניתן ללמוד באופן מקיף בקורס ייעודי בביה"ס להייטק וסייבר באוניברסיטת בר אילן עליו תוכלו לקרוא בהמשך.
לקבלת ייעוץ אישי בנושא קורס למידת מכונה צרו קשר דרך עמוד צור קשר ונחזור אליכם בהקדם.
מהי בעצם למידת מכונה?
הרעיון שעומד מאחורי למידת מכונה הוא פשוט למדי: מדעני נתונים (Data Scientist), האמונים על לימוד מכונה בארגונים, מוסדות, עסקים וחברות, למעשה 'מלמדים' מחשבים כיצד לנתח, לפלח, לזהות, לגלות, לחזות וגם לפתור בעיות שאנחנו, בני האדם, לא מסוגלים לפענח וגם תוכנות מחשב אחרות לא מצליחות, וכל זאת מבלי שהמחשב מתוכנת לכך באופן מפורש.
התנאי ההכרחי ללמידת מכונה הוא קיום של מאגר נתונים קטן, בינוני או גדול, וסוד הקסם שלה טמון ביכולתה להתמודד עם כמויות גדולות מאוד, משתנות ודינמיות של מידע (Big Data). זו הסיבה אשר בזכותה לימוד מכונה הוא אחד מהכלים העוצמתיים ביותר המצויים בידי מדעני נתונים.
מטרת-העל של למידת מכונה היא לספק תובנות ומסקנות שעל בסיסן ניתן יהיה לקבל החלטות מושכלות יותר המעוגנות בנתונים ממשיים (Data Driven Decision).
מדהים מה למידת מכונה יכולה לעשות
הכמות הבלתי נדלית של מידע הזמין לנו כיום, לצד התפתחותן של שיטות חכמות וחסכוניות לאחסון ושימור מידע רב תרמו מאוד להתפתחות למידת מכונה, עד כי כיום קשה להצביע על מגזר שאינו עושה שימוש בטכנולוגיות לימוד מכונה.
נראה כי אין גבול ליישומים המעשיים של למידת מכונה. תעשיות, חברות ומגזרים רבים בהם נאספות כמויות אדירות של נתונים כבר עושות שימוש במערכות ניתוח יעילות ומדויקות והן אימצו טכנולוגיות למידת מכונה המאפשרות להם לבנות אסטרטגיות ומודלים וגם לתכנן בעזרתן את העתיד.
למידת מכונה בחיי היומיום
להלן דוגמאות לשימוש של טכנולוגיות לימוד מכונה בעולמנו:
למידת מכונה בשירות התחבורה – הדוגמה המובהקת והמוכרת ביותר לכך היא חברת "טסלה", המשלבת טכנולוגיות למידת מכונה ברכביה, על מנת לספק נתונים עדכניים כל העת ולאורך כל הדרך. החל מזיהוי סכנות שעלולות להיות בדרך ועד איזו פעולה על המכונית האוטומטית לבצע בכל רגע נתון כדי להביא את יושבי הרכב למחוז חפצם בבטחה.
למידת מכונה בשירות ענף השיווק, המכירות והפרסום – למידת מכונה חוללה מהפכה בעולם השיווק. באמצעותה עסקים וחברות מזהים, מפלחים, ממקדים ומתאימים מסרים שונים לקהלים שונים, מחזקים את היחסים שלהם עם קהל הלקוחות, משפרים את חווית הקניה של לקוחות ומגדילים את היקף המכירות. דוגמה קלאסית היא הצ'ט בוט של פייסבוק.
למידת מכונה בשירות מדינות – למידת מכונה מאפשרת לממשלות לחזות תסריטים אפשריים שונים ולהיערך אליהם מבעוד מועד. ניתן למשל לחזות ולמנוע מתקפות סייבר על מערכות מדינה חשובות וחיוניות, כמו התקפות סייבר על מערכת המים והחשמל.
למידת מכונה בשירות הרפואה – לימוד מכונה מאפשר לאנשי רפואה להעריך מרחוק ובזמן אמת את מצבם הבריאותי של מטופלים. יש כבר אלגוריתם לזיהוי סרטן ולאבחון רשתית העין, ובמובן הזה למידת מכונה יכולה להציל חיים ממש. הפרויקט השאפתני של חברת IBM "Watson Health" החותר לספק אבחנות רפואיות מהירות ומדויקות הוא דוגמה נהדרת לכך.
למידת מכונה בשירות העולם הפיננסי – התובנות שלמידת מכונה מספקת לאנשי ביטוח ופיננסיים מאפשרות להם לזהות הזדמנויות חדשות ומבטיחות ולהישמר מהשקעות מסוכנות או הונאות.
ועוד....
קורס להכשרת מדעני ומנתחי נתונים עם התמחות ב-Machine Learning (למידת מכונה) בביה"ס להייטק וסייבר באוניברסיטת בר אילן
נתונים ומערכות מידע מעצבים מחדש את העולם שבו אנחנו עובדים, לומדים וחיים, והדרישה למדעני נתונים המתמחים בלימוד מכונה רק הולכת וגדלה בכל התעשיות, החברות והמגזרים – הן בישראל והן בעולם כולו.
בזכות הדרישה הגבוהה למומחי למידת מכונה, מדעני נתונים נהנים ממשכורות גבוהות במיוחד, מתנאים משופרים, מקריירה יוקרתית ונחשקת ומהאפשרות להשתלב במגוון רחב של תחומים.
בוגרי קורס Data Scientists עם התמחות ב- Machine Learning בביה"ס להייטק וסייבר באוניברסיטת בר-אילן יוצאים עם כלים מעשיים ומסגרת תיאורטית רחבה. הם יודעים שפות תכנות, לפתח מודלים מנבאים, לכרות מידע, לפתח מתודולוגיות, להטמיע מודלים חדשים, לספק נתונים ואנליזה ולסייע בתהליכי קבלת החלטות – וכל זאת לאחר קורס בן 7 חודשים בלבד.