מה פספסתי הוא סינגל שהוקלט על ידי הזמר הישראלי עדן חסון. את השיר הוציאה חברת התקליטים שרית הפקות, ב-9 בדצמבר 2021, כסינגל מתוך אלבומו השלישי של חסון. השיר נכתב והולחן על ידי חסון, שגם הפיק את השיר לצד יעקב למאי.
ביקורות.
אתר האינטרנט "פרוגי" ציין לטובה את מנגינת השיר, וכתב כי מילות השיר מרגשות ונוגעות ללב.
וידאו קליפ.
הווידאו קליפ המלווה את "מה פספסתי" פורסם בסמוך לצאת השיר, בעמוד היוטיוב הרשמי של הזמר. בקליפ, הדוגמנית זוהר איבורה דריי משחקת את חברתו של חסון.
ירגזי טקסני
ירגזי טקסני (שם מדעי: "Baeolophus atricristatus") הוא מין של ציפור שיר קטנה ממשפחת הירגזיים. הירגזי הדו־גוני והירגזי הטקסני התפצלו לפני 250,000 שנים. מינים אלו מכליאים לעיתים קרובות ונחשבו בעבר למין אחד. הצאצא בן הכלאיים הוא בעל ציצה אפורה ומצח אפרפר חום. הירגזי הטקסני והירגזי הדו־גוני הוכרו כמינים נפרדים בשנת 2002.
מאפיינים חיצוניים.
הירגזי הטקסני הוא עוף קטן; אורכו 15 ס"מ, מוטת כנפיו 23–25 ס"מ, ומסתו 15.2–18.4 גרם. הראש אפור עם ציצה קטנה ושחורה, טבעת לבנה מסביב לעין, סנטר ולחיים לבנים ומצח לבן. קשתית העין כהה. הבטן לבנה, והגב, הזנב והכנפיים אפורים כהים. המקור חד, קצר שחור וחזק, והרגל אפורה כחלחלה. אצל צעירים, הציצה אפורה.
צבע המותן משתנה בין תת-המינים: בתת-המין "atricristatus" המותן אפור כהה עם גוון זיתני; בתת-המין "paloduro" המותן אפור כהה. בתת-המין "sennetti" המותן כתום בהיר. השיר הוא שריקה חזקה שנשמעת כמו "פי-טר, פי-טר".
התנהגות.
הירגזי הטקסני הוא עוף אקרובטי וזריז שיכול להיתלות במהופך מענפים. הירגזיים חיים בלהקות קטנות, לרוב עם עופות אחרים, כשהם מחפשים פרוקי רגליים קטנים וזרעים. הירגזי הטקסני המבוגר ביותר שתועד היה בן 7 שנים ו–11 חודשים, בטקסס.
הירגזי הטקסני ניזון מחרקים, פרוקי רגלים קטנים, פירות וזרעים. בקיץ, עיקר המזון הוא זחלים. הוא גם אוכל דבוראים בוגרים, חיפושיות, פשפשים, ביצי חרקים וגלמים. זרעים, אגוזים, פירות יער ופירות קטנים הם מקור מזון חשוב במיוחד בחורף. הירגזי מבקר במתקני האכלה ואוכל בהם גרעינים ושומן. הוא מפצח בלוטים וגרעינים תוך שהוא מחזיק בהם ברגלו ומכה בהם במקורו כבפטיש. הירגזי הטקסני מחביא מזון, אותו הוא אוכל מאוחר יותר.
הירגזי הטקסני הוא מין מונוגמי. הזוגות נשארים יחד כל השנה, גם כאשר הם מצטרפים ללהקות מעורבות בחורף. להקות אלו מתפרקות באביב, אז הזוגות מוצאים טריטוריית קינון. הקן מוקם בחלל בעץ או בקן נטוש של נקרים, לרוב בגובה 1–6.7 מטרים מהקרקע. הירגזי הטקסני ישתמש גם בתיבות קינון. הקן, אשר נבנה על ידי הנקבה, בנוי מטחב, עשב, עלים וקליפת עץ, ומרופד בסיבים רכים, בעיקר פרווה. הנקבה מטילה 4–7 ביצים לבנות עם נקודות אדומות ודוגרת עליהן 12–14 ימים. כאשר הגוזלים קטנים, הנקבה נשארת איתם בקן והזכר מביא להם מזון. כשהגוזלים מבוגרים יותר, שני ההורים מאכילים אותם. הפרחונים עוזבים בגיל 15–16 ימים.
בית גידול ותפוצה.
הירגזי הטקסני חי בבתי גידול מגוונים, החל מיערות ינבוט, דרך יערות הרריים ירוקי עד, חורשי אלון, וכלה בפרוורים. טווח התפוצה (כ–4,200,000 קמ"ר) וגודל האוכלוסייה של מין זה גדולים מאוד, ולכן המין אינו מתקרב לסף סכנת הכחדה לפי קריטריון גודל הטווח וקריטריון גודל האוכלוסייה. מגמת האוכלוסייה יציבה, ועל כן האוכלוסייה לא מצטמצמת בקצב מהיר מספיק כדי להתקרב לסף סכנת הכחדה לפי קריטריון מגמת האוכלוסייה. על כן, ירגזי טקסני מסווג כמין ללא חשש.
טקסונומיה.
מיני הסוג באולופוס סווגו בעבר בסוג ירגזי. מחקר משנת 2005 (גיל, סליקאס ושלדסון, 2005) מבוסס נתונים גנטיים ומורפולוגיים תמך בהפרדת הסוג באולופוס, כפי שביצעו גופים אחדים, בהם IUCN, ITIS, ו-IOC .
הירגזי הדו־גוני והירגזי הטקסני התפצלו לפני 250,000 שנים. מינים אלו מכליאים לעיתים קרובות ונחשבו בעבר למין אחד. הצאצא בן הכלאיים הוא בעל ציצה אפורה ומצח אפרפר חום. הירגזי הטקסני והירגזי הדו־גוני הוכרו כמינים נפרדים בשנת 2002.
העץ הפילוגנטי של הסוג באולופוס על פי יוהנסון ואחרים (2013):
תת־מינים.
לירגזי הטקסני 3 תת־מינים:
עיבוד נתונים מקדים
עיבוד נתונים מקדים (באנגלית: Data pre-processing) הוא מניפולציה או השלכה של נתונים לפני השימוש בהם על מנת לשפר ביצועים, והוא שלב חשוב של הכנת נתונים בתהליך כריית מידע. הביטוי "זבל פנימה, זבל החוצה" מתאים במיוחד לפרויקטים של כריית נתונים ולמידת מכונה. שיטות איסוף נתונים נשלטות לעיתים קרובות באופן רופף, וכתוצאה מכך ערכים מחוץ לטווח (למשל, הכנסה: 100-), שילובי נתונים בלתי אפשריים (למשל, מין: זכר, בהריון: כן), וערכים חסרים וכו'. ניתוח נתונים שלא נבדקו בקפידה לאיתור בעיות כאלה עלול להניב תוצאות מטעות. לפיכך, הייצוג והאיכות של הנתונים הם קודם כל לפני הפעלת כל ניתוח. לעיתים קרובות, עיבוד מקדים של נתונים הוא השלב החשוב ביותר בפרויקטי למידת מכונה, ובפרט בביולוגיה חישובית.
אם יש הרבה מידע לא רלוונטי ומיותר או נתונים רועשים ולא מהימנים, אז גילוי ידע בשלב ההכשרה קשה יותר. שלבי הכנת וסינון נתונים עשויים לקחת זמן רב של עיבוד. דוגמאות לעיבוד מוקדם של נתונים כוללות ניקוי, בחירת מופעים, נורמליזציה, קידוד חם אחד, טרנספורמציה, חילוץ ובחירה של תכונות וכו'. התוצר של עיבוד מקדים של נתונים הוא סט נתוני האימון הסופי.
עיבוד מוקדם של נתונים עשוי להשפיע על האופן שבו ניתן לפרש את התוצאות של עיבוד הנתונים הסופי. יש לשקול היטב היבט זה כאשר פרשנות התוצאות היא נקודת מפתח, כגון בעיבוד רב משתנים של נתונים כימיים (כימטריקה).
דוגמה.
בדוגמה זו יש לנו 5 מבוגרים במערך הנתונים שלנו שיש להם מין זכר או נקבה והאם הם בהריון או לא. אנו יכולים לזהות שמבוגרים 3 ו-5 הם שילובי נתונים בלתי אפשריים.
אנחנו יכולים לבצע ניקוי נתונים ולבחור למחוק נתונים כאלה מהטבלה שלנו. אנו מסירים נתונים כאלה מכיוון שאנו יכולים לקבוע שנתונים כאלה הקיימים במערך הנתונים נגרמים משגיאות הזנת משתמש או פגיעה בנתונים. סיבה שאולי צריך למחוק נתונים כאלה היא מכיוון שהנתונים הבלתי אפשריים ישפיעו על תהליך החישוב או מניפולציה של הנתונים בשלבים המאוחרים יותר של תהליך כריית הנתונים.
אנחנו יכולים לבצע עריכת נתונים ולשנות את מין המבוגר על ידי ידיעה שהמבוגרת בהריון, נוכל להניח שהמבוגרת היא נקבה ולבצע שינויים בהתאם. אנו עורכים את מערך הנתונים כדי לקבל ניתוח ברור יותר של הנתונים בעת ביצוע מניפולציה של נתונים בשלבים המאוחרים יותר בתהליך כריית הנתונים.
אנו יכולים להשתמש בצורה של הפחתת נתונים ולמיין את הנתונים לפי מין ועל ידי כך נוכל לפשט את מערך הנתונים שלנו ולבחור באיזה מין אנו רוצים להתמקד יותר.
כריית מידע.
עיבוד מוקדם של נתונים שימש בתחילה בכריית נתונים. הרעיון היה לצבור מידע קיים ולחפש בתוכו. מאוחר יותר הוכר שגם עבור למידת מכונה ורשתות עצביות יש צורך בשלב עיבוד מוקדם של נתונים. זה הפך לטכניקה אוניברסלית המשמשת במחשוב באופן כללי.
עיבוד מקדים של נתונים מאפשר הסרה של נתונים לא רצויים עם שימוש בניקוי נתונים, זה מאפשר למשתמש לקבל מערך נתונים שיכיל מידע בעל ערך רב יותר לאחר שלב העיבוד המקדים לצורך מניפולציה של נתונים בהמשך תהליך כריית הנתונים. עריכת מערך נתונים כזה לתיקון שחיתות נתונים או טעות אנוש היא צעד חיוני כדי לקבל מכמתים מדויקים כמו חיובים אמיתיים, שליליים אמיתיים, חיוביות כוזבות ושליליות כוזבות שנמצאו במטריצת בלבול המשמשים בדרך כלל לאבחון רפואי. משתמשים יכולים לחבר קובצי נתונים יחד ולהשתמש בעיבוד מקדים כדי לסנן כל רעש מיותר מהנתונים שיכול לאפשר דיוק גבוה יותר. יש המשתמשים בסקריפטים לתכנות של Python בליווי ספריית הפנדות המעניקה להם את היכולת לייבא נתונים מערכים מופרדים בפסיק כמסגרת נתונים. מסגרת הנתונים משמשת לאחר מכן לתמרן נתונים שיכולים להיות מאתגרים אחרת לעשות באקסל. Pandas שהיא כלי המאפשר ניתוח ומניפולציה של נתונים; מה שמקל על הדמיות נתונים, פעולות סטטיסטיות ועוד הרבה יותר. יש המשתמשים גם ב-R כדי לבצע משימות כאלה.
עיבוד סמנטי מוקדם של נתונים.
כריית נתונים סמנטית היא תת-קבוצה של כריית נתונים המבקשת באופן ספציפי לשלב ידע בתחום, כגון סמנטיקה פורמלית, בתהליך כריית הנתונים. ידע בתחום הוא הידע של הסביבה בה הנתונים עובדו. לידע בתחום יכול להיות השפעה חיובית על היבטים רבים של כריית נתונים, כגון סינון נתונים מיותרים או לא עקביים במהלך שלב העיבוד המקדים. ידע בתחום פועל גם כאילוצים. זאת על ידי שימוש בעבודה כמערכת של ידע מוקדם כדי לצמצם את המקום הנדרש לחיפוש ולפעול כמדריך לנתונים. במילים פשוטות, עיבוד מקדים סמנטי מבקש לסנן נתונים באמצעות הסביבה המקורית של הנתונים האמורים בצורה נכונה ויעילה יותר.