סינון שיתופי  (באנגלית: Collaborative Filtering) מתאר תהליך של סינון מידע באמצעות שיתוף פעולה בין משתמשי מחשב שונים או בין סוכנים אוטומטים שונים. מטרתו של הסינון השיתופי היא להקל על משתמשים למצוא מוצרים או ידע על ידי מציאת הדמיון ביניהם לבין היסטוריית הגלישה והצריכה של משתמשים אחרים בעלי אפיון דומה. הנחת היסוד של גישת הסינון השיתופי היא שאם לפלוני יש העדפות הדומות לאלה של אלמוני בנושא מסוים או מוצר, אזי קיים סיכוי שהעדפותיהם יהיו דומות גם בנושאים אחרים ובמוצרים אחרים.
הצורך בתהליך מסוג זה עלה עם הגידול בכמות הנתונים הנמצאים ברשת הנקראים נתוני עתק או big data. ברשת קיים מאגר נתונים מבוזר שאינו מאורגן לפי שיטה כלשהי, ומגיע ממקורות רבים, בכמויות גדולות, בפורמטים מגוונים ובאיכויות שונות. בנוסף, ניתן להצביע על עלייה משמעותית בשימוש באתרי מסחר מקוונים ובאתרי מידע. תהליך סינון שיתופי מאפשר באמצעות אלגוריתם לתת את המענה המתאים ביותר עבור המשתמש בבואו למצוא מידע רלוונטי עבורו. השימוש באלגוריתם זה נפוץ במיוחד במערכות המלצה באתרים באינטרנט.
רקע.
השימוש הנרחב באינטרנט בשילוב היקף המידע שעובר ונאגר באינטרנט ובבסיסי נתוני ענק מקשה על המשתמש לאתר את המידע האפקטיבי ביותר עבורו. המצב מחייב טכניקה שתסייע במציאת המידע. סינון שיתופי היא אחת מהטכניקות שפותחה לסייע במציאת מידע רלוונטי עבור אותו משתמש. את טכניקת הסינון השיתופי ניתן למצוא בשימוש באתרים כמו גוגל, אמזון, eBay, Slashdot ו-LinkedIn . אתרים אלו מכילים כמויות גדולות מאוד של נתונים ומשתמשים והמשותף להם הוא הרצון לתת את ההמלצה הטובה ביותר עבור המשתמש.
מתודולוגיה.
הנחת היסוד בבסיס טכניקת הסינון השיתופי היא שאנשים לרוב מחפשים מידע מאחרים שדומים להם הן מבחינת הצריכה והן מבחינת האפיון האישיותי. על מנת שהטכניקה תעבוד יש צורך לבנות אלגוריתם שמקבל את הנתונים הן על המשתמשים והן על מאפייני הצריכה שלהם כדוגמת מוצרים או השירותים שרכשו (או הביעו עניין לרכוש).
ישנם מספר עקרונות שצריכים להתקיים בו זמנית כדי לתמוך במודל האלגוריתמי:
האתגר העומד בפני מודל הסינון שיתופי הוא ביכולת לתת את המשקל הנכון להעדפות של כל אחד מן המשתמשים.
מטרת הסינון השיתופי היא לדעת מה להמליץ לפלוני על מוצר או ידע. האלגוריתם להמלצה משתנה בהתאם לסוג האלגוריתם שבו המערכת משתמשת, אך המטרה נשארת זהה.
דוגמה.
ניתן להציג את צורת ההמלצה של המערכת בדוגמה הבאה:
קיימת מערכת המלצה של סרטים באינטרנט על פי סוגות. מערכת זו ממליצה למשתמש מסוים על סרטים חדשים על ידי ניתוח העדפותיו בסרטים כפי שבאו לידי ביטוי בפעילותיו הקודמות באתר. מערכת ההמלצה מאתרת משתמשים דומים (משתמשים בעלי העדפות דומות), בודקת אלו סרטים נוספים העדיפו המשתמשים הדומים ועל בסיסה ממליצה על רשימה של סרטים.
שאלה: האם כדאי להמליץ לקרן על סרטי מלודרמה? האם כדאי להמליץ לאורית על סרטי אסונות?
הסינון השיתופי יענה על השאלה על פי המידע:
האלגוריתם מחשב העדפות וטעמים דומים ויזהה שמי שאוהב גם קומדיה, גם מתח וגם אימה אוהב סרטי מלודרמה. האלגוריתם לוקח בחשבון גם את האפיון המגדרי, ומשום שאורית אוהבת סרטי מלודרמה וקרן ואורית הן נשים  הוא ימליץ לקרן על סרטי מלודרמה.
לגבי ההמלצה לאורית – כאן זה תלוי. מצד אחד אורית וקרן שתיהן נשים אך למערכת יש שתי סוגות ששתיהן מסכימות עליהן (קומדיה וסרטים רומנטיים) ושתי סוגות שעליהן הן לא מסכימות (מתח ואימה).
מבחינת טעמים – למערכת יש נתונים רק על העדפות סרטי אסונות שהוזנו על ידי זיו וקרן. המכנה המשותף של זיו ואורית הוא בסרטי קומדיה ששניהם אוהבים לצפות. לאור זאת, האם המערכת תמליץ לאורית על סרטי אסונות?
התשובה לאורית תשתנה לפי האלגוריתם שהמערכת בנויה עליו.
סוגים של סינון שיתופי.
קיימים שלושה סוגים של סינון שיתופי.
סינון שיתופי מבוסס זיכרון.
שיטה זו מוכרת גם בשם אלגוריתם השכן הקרוב. בסיס השיטה בא לחזות אילו מוצרים עתידיים משתמש מסוים ירצה לקנות על פי אפיון של משתמשים הדומים לו.
האלגוריתם עובד על סמך שני מודלים סטטיסטיים:
שיטה זו פופולרית ומיושמת רבות באתרי אינטרנט.
סינון שיתופי מבוסס מודל.
בשיטה זו אוספים בתחילה את הדירוג של כל משתמש. הדירוג כולל את היסטורית הרכישות שלו ואתרים בהם ביקר. את המידע הנ"ל המערכת מגדירה כ"הצבעה" ועל ידי למידת מכונה  מחשבת את ההמלצה שכדאי להציע לאותו משתמש.
האלגוריתם עובד על סמך שלושה מודלים סטטיסטיים:
סינון שיתופי היברידי.
הסינון השיתופי ההיברידי משלב בין אספקטים מהאלגוריתם מבוסס זיכרון ובין אספקטים מהאלגוריתם מבוסס מודל כדי לאחד את היתרונות ולצמצם את החסרונות שיש בכל אלגוריתם.
השילוב שמביא לאופטימיזציה מקסימלית בסינון השיתופי הוא:
המודל ההיברידי לוקח את כל המודלים הללו בחשבון עם תוספת של משתנה נוסף הזמן. ההנחה היא שעם הזמן משתמשים משנים את העדפותיהם והמודל ההיברידי לוקח בחשבון את יחידת הזמן בה נרכש המוצר או העניין.
להלן טבלה מסכמת את היתרונות והחסרונות של כל אחד מהסוגים:
יישום המודל.
המודל מיושם בעיקר באתרי תוכן, אתרי חיפוש ואתרים מסחריים. ההנחה היא כי גולשים "מצביעים ברגליים" – אם אתר מסוים לא מביא להם את המידע שנכון להם הם יעזבו את אותו אתר. מחד, על ידי שימוש בשיטה הזו אנו כגולשים מקבלים את המידע הרלוונטי ביותר עבורנו ועבור הטעמים שלנו, שמאפשר לנו לקבל החלטות בצורה מיטבית ולכרות את הנתונים המדויקים עבורנו בעולם המידע האינסופי שקיים ברשת. מאידך, קיימת אינפורמציה שלא תגיע אלינו כמשתמשים אם אלגוריתם הסינון השיתופי, ולא משנה איזה מהאלגוריתם, לא ימליץ לנו עליה.
אתגרים.
האתגרים המוצעים מביאים לידי ביטוי הן את הקושי באלגוריתמים והן את האתגר ביישום השיטה ברמה המהותית:
כלב ים מזוקן
כלב ים מזוקן (שם מדעי: "Erignathus barbatus") הוא מין של כלב ים בינוני והיחיד בסוג "Erignathus", המצוי באזור האוקיינוס הארקטי. לכלב ים זה שפם גדול ועשיר המגיע עד ללסת התחתונה ומשווה לה צורת זקן, מה שנתן לו את שמו.
הם ניזונים ממבחר יצורים החיים על קרקעית האוקיינוס, כמו דיונונים, צדפות ודגים והשפם שלהם עוזר להם לגשש אחרי הטרף. הבוגרים נוטים שלא לצלול לעומק של יותר מ-300 מ', אך הצעירים יכולים לצלול עד עומק 450 מ', לאזורים הרבה יותר עמוקים.
הם עצמם נטרפים על ידי דובי הקוטב, אורקה ולעיתים נדירות גם ניבתנים יטרפו גורים. הם גם ניצודים על ידי שבטי האינואיטים של החופים הארקטיים, אשר צדים את כלבי הים גם בשביל שומנם ועורם הקשה, ממנו הם מייצרים נעליים, שוטים, רתמות לכלבי השלג ולבניית סירות, סירת Umiak ובקיץ גם אוהלים.
יש לכלב ים זה שני תת-מינים, אך הם אינם נתמכים על ידי נתונים מולקולריים ויש מדענים המערערים על קיומם:
מאפיינים.
כלב הים המזוקן מגיע לאורך 2.1-2.7 מ' ולמשקל 200-430 ק"ג. הנקבות גדולות מהזכרים.
לכלב ים זה סנפירים מרובעים, וזיפי שפם עבים ומרובים הגולשים עד ללסתו התחתונה. צבעם של הבוגרים הם אפרפר-חום ומאחורה יותר כהים, עם כמה כתמים על הגב ולעיתים רחוקות יש להם גם כתמים כהים על צידי הגוף. לעיתים הפנים והצוואר בצבעי חום אדמדמים. הגורים לעומתם, נולדים בצבעי אפור-חום ומנוקדים בכתמים לבנים על גבם וראשם. תכולת השומן בגוף שלהם מגיעה ל-30 עד 40%.
כלב ים זה וכלבי הים הנזירים הם היחידים בכלבי הים בהם לנקבה 2 פטמות.
רבייה.
הנקבות ממליטות באביב (באזור אפריל-מאי) על קרחונים צפים בימים רדודים, גורים שמשקלם 30-40 ק"ג. הגורים צוללים לראשונה כמה שעות מלידתם ונעשים מיומנים במהירות. האמהות מטפלות בגורים 18-24 יום עד גמילתם, אז הגורים שוקלים בערך 100 ק"ג.
דניידין
אפלייד מטיריאלס
אפלייד מטיריאלס (באנגלית Applied Materials) היא חברה בין-לאומית אמריקאית, הפועלת בתחום טכנולוגיות הננו-ייצור. החברה מספקת מוצרים בתחום הציוד, התוכנה והשירות עבור יצרני השבבים המוליכים למחצה, צגים שטוחים ותאים סולריים פוטו-וולטאים. החברה הוקמה בשנת 1967 על ידי מייקל מק'נילי ואחרים והפכה לציבורית בשנת 1972.
מטה החברה ממוקם בעמק הסיליקון, בסנטה קלרה שבקליפורניה. לחברה חטיבה ישראלית הממוקמת ברחובות.
על החברה.
אפלייד מטיריאלס מחולקת לארבעה תחומי עיסוק מרכזיים, שלוש קבוצות טכנולוגיות העוסקות בפיתוח מכונות וטכנולוגיות בתחומים השונים וקבוצת שירות:
החברה מעסיקה כ-27,000 עובדים ב-115 אתרים הפרוסים על פני 19 מדינות ברחבי העולם. מוצרי החברה השונים מיוצרים בארצות הברית, במזרח הרחוק ובישראל.
בשנת הכספים 2021 דיווחה אפלייד מטיריאלס על הכנסות בגובה 23.06 מיליארד דולר, ועד היום הגישה החברה כ-15,700 פטנטים.
אפלייד מטיריאלס ישראל.
החטיבה העסקית הממוקמת בישראל נקראת PDC (קיצור של Process Diagnostics and Control), הוקמה כתוצאה ממיזוג של שתי חברות ישראליות, אשר נרכשו בשנת 1996 על ידי אפלייד מטיריאלס העולמית, "אורבוט מיכשור" ו"אופל טכנולוגיות".
משנת 1999 החטיבה הישראלית ממוקמת בפארק המדע ברחובות. נכון לשנת 2022 אפלייד ישראל מונה כ-2,150 עובדים, רובם בפארק המדע ברחובות. החטיבה מתמחה בייצור מכונות לבדיקת שבבים מתקדמים תוך כדי הייצור שלהם. בין התהליכים השונים, השבבים נכנסים למכונות שבעזרת לייזרים שונים, אופטיקה מורכבת או מיקרוסקופ אלקטרונים, מסווגות בעיות, אם יש, בתהליך הייצור. תהליך זה חוסך ליצרני השבבים, שהם לקוחות החברה, כסף רב.
בשנת 2009 החברה קנתה את "נגבטק", המתחרה שלה בשוק.