מה זה אומר למידת מכונה ובמה זה שונה מאלגוריתם רגיל?
למידת מכונה (Machine Learning או בקיצור ML, צוללת עמוק יותר לתחום הבינה המלאכותית (AI), ומאפשרת למחשבים להתמודד עם משימות על ידי למידה מנתונים, במקום באמצעות תכנות מפורש
למידת מכונה תלויה ביצירת אלגוריתמים שיכולים לנתח כמויות אדירות של נתונים, ללמוד מדפוסים ודוגמאות ולקבל החלטות או תחזיות מבלי להיות מקודדת ישירות לביצוע המשימה. זה מושג על ידי הזנת המערכת במערך נתונים גדול, ממנו היא לומדת ומסיקה, ובעצם משפרת את הביצועים שלה במשימות ספציפיות לאורך זמן.
אחד ההיבטים המדהימים ביותר של למידת מכונה הוא הגמישות וההתאמה שלה למגוון רחב של יישומים. לדוגמה, במגזר הבריאות, אלגוריתמי ML יכולים לסנן אלפי תמונות רפואיות כדי לזהות סימנים של מחלות כמו סרטן, לעתים קרובות עם דיוק ומהירות גבוהים יותר מאשר מומחים אנושיים. במרחב הצרכני, למידת מכונה מפעילה מערכות המלצות של שירותי סטרימינג, המנבאות מאילו סרטים או שירים המשתמש עשוי ליהנות על סמך התנהגותו והעדפותיו בעבר.
יתרה מכך, למידת מכונה היא חיונית בפיתוח מכוניות בנהיגה עצמית, שבה המערכת לומדת ללא הרף מכמויות אדירות של נתונים שנאספים מחיישנים ומצלמות כדי לנווט בבטחה בכבישים. תהליך קבלת החלטות אוטונומי זה כולל זיהוי תמרורים, חיזוי פעולות של משתמשי דרך אחרים וקבלת החלטות ניווט בזמן אמת.
למעשה, למידת מכונה משנה את האופן שבו אנו ניגשים לפתרון בעיות בתחומים שונים, אוטומציה של תהליכי קבלת החלטות מורכבים וחשיפת תובנות מנתונים שלא היו נגישים בעבר.
