Data Science
מדעני נתונים עובדים עם נפחי מידע עצומים, יוצרים חיזויים ומזקקים תובנות. לדוגמה במסחר: לקוח שמסתכל על חכה וקרס יקבל הצעה אוטומטית לחוט ומוצרים משלימים שקונים אחרים רכשו.
ב‑e-commerce משתמשים ב‑Data Science לחיזוי ביקוש והיצע. יצרני כרטיסי מסך יודעים מתי ייצאו משחקים חדשים ומה הדרישות, אך קשה להעריך כמה GPU ייקנו הגיימרים. ניתוח נתונים רב‑שנתי באמצעות Data Science מאפשר לאמוד את המספר.
Data Mining
Data Mining מטפל במידע ומוציא ממנו ידע שימושי שמאורגן במבנים נוחים. המיון מתבסס על דפוסים ואנומליות חבויים. הטכנולוגיה נפוצה גם בעולם העסקי.
בעסקים משתמשים בדאטה‑מיינינג לניתוח סל הקניות כדי לגלות אילו מוצרים נקנים יחד ולפתור משימות נוספות. ב‑e-commerce מגדירים סטים של מוצרים לפי דפוסים מורכבים עם עשרות מאפיינים.
למידת מכונה
כיום בני אדם עדיין מתכנתים את המכונות. המטרה היא לשחרר אותם מתפקיד ה"מורה" – לאפשר למכונה ללמוד אוטומטית מנתוני עתק.
אנחנו פוגשים זאת יום‑יום: סינון דואר זבל מבוסס למידת מכונה. הרובוט מזהה מאפייני ספאם ושולח את המייל לתיקייה המתאימה; הוא זקוק גם לדוגמאות חיוביות של מיילים רגילים. רוב הסינונים עובדים היטב – תבדקו את תיקיית הספאם שלכם.
במקרה הזה זו למידה בפיקוח: הרובוט לומד על בסיס סט נתונים עם מאפייני ספאם ועם מיילים שסומנו בידי המשתמשים. הוא מנתח את המידע החדש ומרחיב את הידע שלו.
למידה עמוקה
זהו תת‑תחום של למידת מכונה המבוסס על רשתות עצביות בהשראת ביולוגיה, ומאפשר עבודה עם נפחי נתונים גדולים אף יותר.
תחשבו על תוכנות שמזהות תמונות: עבור מכונה זו משימה מורכבת מאוד. כדי להבחין בין אוטובוס לכיכר לחם, במיוחד כשצבעים דומים, צריך לאמן אותה על אלפי תמונות בגודל אחיד כדי לצבור מספיק ידע.
למידה עמוקה משמשת במגוון עצום של יישומים: זיהוי דיבור לטקסט, גילוי תרופות בפארמה, מתרגם Google ועוד. רשתות עצביות העלו את רמת למידת המכונה ואפשרו פתרון משימות קשות בהרבה.
התפתחות הבינה המלאכותית
כשמדברים על AI רבים מדמיינים "על‑תבונה" קולנועית. בעולם העסקי הכוונה היא לאוסף פתרונות תוכנה שמבצעים שורה של משימות בלי מעורבות אדם – מתכננים, מסיקים ומחליטים על בסיס נתונים קיימים.
אנחנו עדיין בעידן ה‑AI הצר, שעושה רק מה שלימדו אותו, אבל ההתקדמות מהירה: Data Science, Data Mining, למידה עמוקה ולמידת מכונה הופכים אותו לחכם יותר.
מכוניות אוטונומיות, רובוטים תעשייתיים, עוזרים וירטואליים, צ'טבוטים, זיהוי דיבור ועוד – כולם מצביעים על כך שסצנות רבות מסרטי המדע הבדיוני אינן רחוקות. ייתכן שתוך כמה עשורים נראה AI ברמת תודעה אנושית, אך כבר היום יש פתרונות מבוססי AI שמקדמים עסקים.
