stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
מגשימים – תוכנית הסייבר הלאומית
עקרונות מובילים > חיזוק הפריפריה

התוכנית הוקמה – בין השאר – בניסיון לקדם את ילדי הפריפריה בעלי הפוטנציאל, שכן הם פחות נגישים לאנשי הוראה מחזית הטכנולוגיה, עקב ריחוקם ממרכזי העשייה הטכנולוגיים. בשנת- 2015 מתפרסים הלימודים בתוכנית בכל רחבי הארץ אך בעיקר במחוזות הפריפריאליים.
בין בתי הספר המשתתפים בתוכנית ניתן למצוא את: אשדוד - מכללת סמי שמעון, מרכז כיוונים ואשכול הפיס, אשקלון - אשכול פיס מקיף א, באר שבע - אוניברסיטת בן-גוריון בנגב, בית יציב ומכללת סמי שמעון, שדרות - מכללת ספיר, בית ג'אן - תיכון בית ג'אן, ירושלים - נוער שוחר מדע האוניברסיטה העברית, כנרת - מכללת כנרת, כרמיאל - מכללת אורט בראודה, בית שמש - אשכול פיס, מטה יהודה - בית ספר הרטוב צרעה, עכו - מכללת הגליל המערבי, עפולה - מכללת עמק יזרעאל, הקריות - אורט קריית ביאליק, רמת הגולן - ישיבה תיכונית תמר, תל-חי - המכללה האקדמית תל-חי, בת ים - אשכול הפיס בת ים, חולון - אשכול הפיס חולון, רמלה - אשכול הפיס רמלה, לוד - אשכול הפיס לוד, פרדס חנה - אולפנית אלישבע, מועצה אזורית מנשה - מרכז מילוא, חדרה - אשכול פיס חדרה, עמק המעיינות - גאון הירדן דרכא, בית שאן - אורט אמירים ועוד.
על מנת לחשוף את ילדי הפריפריות לתוכנית התוכנית העתידית היא לערוך מחנות קיץ מרוכזים לאוכלוסיות יעד בדומה למחנה הקיץ שנערך ב-2015. במחנות אלו מתקיימת פעילות חברתית חווייתית רגילה כמו בכל מחנה קיץ רגיל אך בשילוב לימודי סייבר מיוחדים. השנה למדו הבנות לפתח אפליקציות למובייל, שמעו הרצאות על עולם המחשבים, פגשו יזמי היי-טק ועוד."
בדצמבר 2014 חשף שר הביטחון משה יעלון הסכם של משרד הביטחון וקרן רש"י על השקת מיזם משותף להרחבת תוכנית "מגשימים" מ-700 חניכים עד כ-5,000 בתוך חמש שנים. התוכנית העתידית היא לשלב אוכלוסיות שלא היו מיוצגות בתוכנית באופן משמעותי עד היום, בכלל זה יוצאי אתיופיה, חרדים, דרוזים, בנות אולפנה ובני נוער בעלי מוגבלויות פיזיות, כמו גם נשים.
עקרונות מובילים > יצירת דור עתיד לעולם ההיטק הישראלי

פרויקט מגשימים הוא חלק מיוזמת 5פי2 שנוסדה בשנת 2013 אשר הוקמה במטרה להכפיל את מספר התלמידים הלומדים את המקצועות הטכנולוגיים ברמת 5 יחידות לימוד. 5פי2 בכלל ומגשימים כחלק ממגוון הפרויקטים שלה מהווה אינטרס לאומי וחברתי, שנועד להכין את בוגרי מערכת החינוך לאתגרים ולהזדמנויות של המאה ה-21. 5פי2 נוסד כאשר נוצרה ירידה במספר התלמידים המסיימים בהצלחה את התיכון ברמת 5 יח"ל במתמטיקה ובמדעים, זאת אל מול המשק הנמצא בתהליך צמיחה עקבית בענפי התעשייה השונים ועלייה בכמות המשרות בהן נדרשת מצוינות במתמטיקה ובמדעים. המחשבה מאחורי מהלך זה כי ניתן לשנות את התמונה באמצעות שילוב האנשים הנכונים ועל ידי תרומות של הגופים הרלונטיים. ממהלך זה צפוי להגיע רווח לחברות ההיי-טק וזאת בנוסף למחשבה המובילה העיקרית כי "תלמידי התיכון של היום הם אנשי ההייטק, המדע והמחקר של מחר. ליכולתם להצטיין במקצועות המתמטיקה והמדעים השפעה קריטית על המשק, החברה והכלכלה הישראלית בעשורים הקרובים".
הישגים

במאי 2015 זכה עמית קליין בן ה-18 מגן יבנה באות המצטיין של תוכנית מגשימים, זאת לאור האפליקציה המיוחדת שפיתח. "מדובר באפליקציית המציאות הרבודה (הדבקת אלמנטים דיגיטליים על מציאות קיימת) הראשונה בישראל - בטלפון הנייד בגרסת אנדרואיד." האפליקציה מאפשרת להשתמש בחדר שבו נמצא המשתמש בתור סביבת המשחק המופיעה על צג הסלולרי שלו, כך שמתקבלת תחושה שהמשחק הווירטואלי משוחק במציאות האמיתית. כמו כן מהפכניותו של היישום היא בכך שהיא מאפשרת זאת למספר משתתפים מרובה. השחקנים הנמצאים באותו מקום רואים את חבריהם (באותו חדר) על צג הטלפון שלהם, ומקבלים את התחושה שהמשחק מתרחש במציאות.
תוכניות נוספות רלוונטיות > תוכנית גבהים

תוכנית גבהים היא תוכנית אחות לתוכנית מגשימים, המתקיימת בשיתוף משרד החינוך. בניגוד למגשימים, שהיא תוכנית העשרה בשעות אחר הצהרים, תוכנית גבהים מפעילה את מסלול "הגנת סייבר" במסגרת הנדסת תוכנה בתיכונים ומובילה לבגרות של 5 יחידות בתחום. "התוכנית כוללת לימודי מחשבים בהיקף של 10 יחידות לימוד ביחד עם לימודי מתמטיקה ואנגלית מורחבים. היא כוללת עוזר הוראה מהתעשייה שמלווה את הכיתה ופעילות רבה לעידוד המסוגלות העצמית והמוטיבציה של החניכים" (סא"ל במיל' שגיא בר).
הערות שוליים

↑  האתר הרשמי
↑  על התוכנית, באתר מגשימים
↑  עמי רוחקס דומבה מציג את דבריו של ראש מטה הסייבר הלאומי ד"ר אביתר מתניה
↑  אתר קרן רש"י
↑  יעלון חשף את ההסכם במפגש של חניכי התוכנית שהתקיים במכללה האקדמית להנדסה סמי שמעון. אתר קרן רש"י
↑  נדלה מתוך אתר 5פי2
↑  גלי מרקוביץ סלוצקר, מעריב, 2015
↑  יהודה קונפורטס, להגשים חלומות ולהכשיר את לוחמי הסייבר הבאים, באתר אנשים ומחשבים, 8 בפברואר 2015
מידרג (אתר אינטרנט)

| --- | --- |

 סוג:  אתר אינטרנט
 תקופת הפעילות:  2004–הווה (כ־21 שנים)
 שירותים עיקריים:  דירוג עסקים ובעלי מקצוע
 www.midrag.co.il
 
מידרג הוא אתר אינטרנט ישראלי, העוסק בדירוג בעלי מקצוע על פי חוות דעת של לקוחות קודמים. האתר קיים משנת 2004, וניתן למצוא בו נותני שרות במגוון תחומים: תיקונים, שיפוצים, רכב, אירועים, בריאות ויופי, הובלות, עורכי דין ועוד, ברשימות מדורגות לפי הביקורות שקיבלו על עבודות קודמות.
האתר בבעלות פרטית, מעסיק כ-150 עובדים ומשרדיו ממוקמים בירושלים. נכון לינואר 2024 באתר מעל 1,000,000 משתמשים רשומים, ומעל שני מיליון חוות דעת מאומתות מלקוחות קודמים.
היסטוריה והקמה

אתר מידרג הוקם על ידי 3 יזמים: נוחם אוחנה, שהגה את הרעיון להשתמש בחוכמת ההמונים על מנת לעזור ללקוחות להגיע לבעלי מקצוע אמינים, והוא מנהל האתר כיום, יואל שרף שפיתח את הטכנולוגיה ויוני מנקר. מודל הדירוג של מידרג, לפיו סדר ההופעה של נותני השירות באתר נקבע על פי ממוצע הציונים שלהם על העבודות הקודמות שביצעו, נועד גם לעזור ללקוחות לבחור את בעלי המקצוע הטובים יותר, וגם לתת מוטיבציה לבעלי המקצוע להיות שירותיים יותר על מנת להופיע גבוה בדירוג.
בשנת 2003 הושקה חברת מידרג בכנס בקיבוץ רמת רחל. בתחילת דרכה הציעה החברה שירות טלפוני, במסגרתו מנויים רשומים היו יכולים להתקשר ולקבל רשימת בעלי מקצוע בתחום המבוקש, שהומלצו ודורגו על ידי לקוחות קודמים. בשנת 2004 אתר האינטרנט עלה לאוויר. מאז ועד היום, מרבית חוות הדעת מהלקוחות נלקחות בצורה טלפונית. האתר התמקד בתחילת דרכו באזור ירושלים והמרכז, וב-2007 הרחיב את אזורי הפעילות שלו לכל הארץ.
משנת 2007, מתקיים אחת לשנה כנס בעלי עסקים, במהלכו נערכת היכרות ראשונית עם האתר לבעלי מקצוע חדשים, וכן נחשפים החידושים שנערכו בשנה האחרונה והתוכניות לשנה הקרובה לכלל בעלי המקצוע. עוד מתקיימות הרצאות העשרה, שאלות ותשובות בנושאים עסקיים ומפגש חברתי של כל בעלי המקצוע. בשנת 2019 השתתפו בכנס מידרג מעל 1,000 בעלי מקצוע שונים.
בשנת 2008 התנהלו מגעים לרכישת האתר על ידי דפי זהב בשווי של 4.5 מיליון ש"ח, אך מידרג דחתה את ההצעה.
בשנת 2015 השיקה מידרג אפליקציה לאנדרואיד ולאייפון.
משנת 2016 בוצעו באתר מדרג מספר פרויקטים של שימוש בחכמת ההמונים ודירוג, שפורסמו בגופי תקשורת גדולים, כמו מידרג העיריות, מידרג הסופרים ומידרג קופות החולים.
מבנה האתר ושירותים עיקריים

בכרטיס העסקי של כל בעל עסק ניתן לראות את חוות הדעת הקודמות עליו, וציונים בפרמטרים של יחס, איכות, עמידה בזמנים והוגנות המחיר. סדר ההופעה של נותני השרות ברשימה נקבע על פי הציון הממוצע שקיבלו על העבודות הקודמות שביצעו, ואין אפשרות לקנות מודעה באתר או לשלם עבור הופעה גבוה יותר ברשימה.
בנוסף, באתר מופיעים דפי תוכן שמיועדים לתת ללקוחות ידע מוקדם בנושאים השונים בהם עוסקים בעלי המקצוע באתר, ומחשבונים שמראים ממוצעי מחירים לסוגי העבודות השונים.
החל משנת 2019 מופיע באתר גם אזור של "שאלות מומחים", בו מופיעות התשובות של בעלי המקצוע לשאלות נפוצות בתחומם.
שיטת הדירוג

באתר מדורגים (נכון לינואר 2021) 6,606 בעלי מקצוע ב-100 ענפים, לפי חוות דעת של לקוחות קודמים. שיטת הדירוג של מידרג מבוססת על שלושה שלבים:
דירוג ראשוני: כדי להצטרף לאתר, נדרשים נותני השרות להגיש רצף חשבוניות קודמות, כך נציגי מידרג אוספים את חוות הדעת הראשוניות על מנת שיופיעו בדירוג. החשבוניות צריכות להיות לפי סדר, כדי לוודא שבעל המקצוע לא "מסתיר" לקוחות לא מרוצים.
חוות דעת: לאחר כל עבודה שמתבצעת דרך האתר נוספת ביקורת לנותן השרות המתאים והציון שלו באתר מתעדכן. חוות הדעת נאספות בשיחות שמוציא מוקד השרות של מידרג לכל לקוח שמושך פרטי התקשרות לבעל מקצוע דרך האתר, או בעזרת הזנה עצמאית דרך האתר שמתאפשרת ללקוחות ותיקים.
בקרת איכות: לאחר שחולפת תקופת זמן מחוות הדעת הראשונה (בין חודש לשנה, בהתאם לתחום), נציגי מידרג פונים ללקוחות לאשרור חוות הדעת או לעדכון שלה אם טיב העבודה לא היה איכותי לאורך זמן.
מודל עסקי

מידרג אינה גובה תשלום מנותני השירותים המדורגים באתר על עצם ההופעה באתר, אלא גובה עמלה באחוזים ממחיר העסקאות שנסגרו דרך האתר. אחוז העמלה נע בין 4–10%, וקבוע בכל תחום.
בשנים הראשונות, היה ניסיון לגבות דמי מנוי מהגולשים עבור השימוש באתר. כיום השימוש באתר הוא ללא תשלום.
ראו גם

מערכת מוניטין
הערות שוליים

↑  שושנה חן, רשימת ממליצים, ידיעות אחרונות, 29 בדצמבר 2003
↑  נורית כרמון, "שלא יעבדו עלינו", מקור ראשון, 6 במאי 2004
↑  כנס מידרג לעסקים 2019, נבדק ב-2021-03-17
↑  ליאור פרנקל, איך ליצור את הד.נ.א של העסק שלך? - פופקורן 175 עם נוחם אוחנה, באתר הפודקאסט "פופקורן", ‏26 באוקטובר 2020
↑  לילה כלכלי, "מידרג העיריות", באתר ערוץ 10, ‏28 בפברואר 2016
↑  גבריאלה דוידוביץ'-וויס, "מבחן קופות החולים", באתר דה מרקר, ‏21 במרץ 2019
↑  התוכנית הכלכלית, "מידרג הסופרים", באתר ערוץ 12, ‏25 ביולי 2018
↑  מיכל רז-חיימוביץ', ‏בדיקת "גלובס": כמה אמינים מדריכי אנשי המקצוע המומלצים - וכמה עולה להשתלב בהם?, באתר גלובס, 13 במאי 2009
↑  יעל בן ישראל, ‏סומכים על דירוגי צרכנות ברשת? תחשבו שוב, באתר גלובס, 9 בדצמבר 2017
↑  רועי גולדנברג, ‏שיפוצניק בקליק, באתר גלובס, 30 ביולי 2013
↑  חשבון יומי, איך בוחרים שיפוצניק", באתר הערוץ הראשון, ‏4 באפריל 2017
↑  צורי דאר, יצאת צדיק.קום: חברת מידרג פתחה אתר לדירוג בעלי מקצוע ונותני שירות, באתר TheMarker‏, 21 בנובמבר 2004
↑  רועי גולדנברג, ‏שיפוצניק בקליק, באתר גלובס, 30 ביולי 2013
↑  יעל בן ישראל, ‏סומכים על דירוגי צרכנות ברשת? תחשבו שוב, באתר גלובס, 9 בדצמבר 2017
↑  יעל גרוס, "המומלצים", מעריב, 2 בינואר 2004
מכל (טיפוס נתונים מופשט)

במדעי המחשב, מְכָל (באנגלית: Container) הוא מחלקה, מבנה נתונים, או טיפוס נתונים מופשט (ADT) שמופעו מכיל אוסף של אובייקטים אחרים. במילים אחרות, הם מאחסנים אובייקטים בצורה מאורגנת על פי כללים מסוימים. קיימים מימושים שונים של המכל (בצורת הורשה), שלכל אחד מהם גודל וסיבוכיות פעולות שונים, המאפשרים גמישות בבחירת המכל המתאים לכל בעיה.
פונקציות ומאפייני מכלים

מכלים מאופיינים בעזרת שלוש התכונות הבאות:
צורת גישה:הדרך בה ניגשים לאובייקטים של המכל. הגישה יכולה להיעשות על פי אינדקס (כמו במערכים), לפי LIFO (כמו במחסנית), לפי FIFO (כמו בתורים) וכדומה.
אחסון: צורת האחסון של האובייקט במכל. ניתן לאחסן העתק שלם של האובייקט (ברמות עומק שונות) או מצביע אל האובייקט.
הזזה: צורת ההזזה של אובייקטים במכל.
מחלקות מכלים צפויות לממש את המתודות הבאות:
יצירת מכל ריק (בנאי);
הכנסת עצמים לתוך המכל;
מחיקת אובייקטים מן המכל;
מחיקת כל האובייקטים בתוך המכל;
גישה אל העצמים במכל;
לעיתים מכלים ממומשים ביחד עם איטרטורים
סוגים

מכלים מסווגים כמכל חד-ערכי או מכל אסוציאטיבי.
מכל חד-ערכי מאחסן כל אובייקט באופן עצמאי. ניתן לגשת לאובייקטים בצורה ישירה או בעזרת איטרטורים.
מכל אסוציאטיבי מכיל זוגות של מפתח-ערך, כך שכל מפתח יכול להופיע רק פעם אחת במכל. המפתח משמש כאינדקס על מנת לזהות את הערך בחיפוש במכל.
מימושים

.NET: System.Collections (MSDN)
Cּּּּּ++: הספרייה הסטנדרטית של השפה (SC++L)
ג'אווה: Java collections framework
Objective-C: חלק מהFoundation Kit
PL/SQL, אוספים
פייתון: כוללת מכלים מובנים (רשימה, מילון, טאפל וכו') וניתן להרחיב בעזרת המודול collections הזה
סקאלה: קיימים מכלים הניתנים לשינוי ושלא ניתנים לשינוי בחבילות scala.collection.mutable ו-scala.collection.immutable
ראו גם

מבנה נתונים
הערות שוליים

↑  Paul E. Black (ed.), entry for data structure in Dictionary of Algorithms and Data Structures. US National Institute of Standards and Technology.15 December 2004. Accessed on Oct 04, 2011.
↑  Entry data structure in the Encyclopædia Britannica (2009) Online entry Accessed on Oct 04, 2011.
↑  "PL/SQL Collections and Records". נבדק ב-2013-04-20.
מילת עצירה

ענן מילים שמציג את המילים הנפוצות בטוויטר בעברית, מרביתן מילות עצירה.
בעיבוד שפה טבעית ובאחזור מידע (אנ'), מילות עצירה (באנגלית: Stop words) הן מילים שמושמטות מהטקסט מכיוון שהן לא מוסיפות מידע למשפט.
לא קיימת רשימה אוניברסלית מוסכמת של מילות עצירה המשמשת את כל כלי עיבוד השפה הטבעית, וכן לא קיימים כללים מוסכמים לזיהוי של מילים כאלו. ההגדרה של מילה כמילת עצירה יכולה להשתנות בהתאם לתחום שאליו שייך הטקסט ובהתאם למטרת העיבוד. גודל של רשימה כזו יכול לנוע בין מספר בודד של מילים, לבין כמה מאות מילים.
היסטוריה

קונספט דומה שימש ביצירת קונקורדנציות של התנ"ך. הקונקורדנציה העברית "יאיר נתיב" של יצחק נתן בן קלונימוס (אנ') כללה רשימת של מילות יחס ושל צירופים שאינם מוסיפים מידע, הדומים למילות עצירה מודרניות. מכיוון שהמילים הללו נפוצות מאוד, הרשימה לא כללה מראי מקום.
המונח מיוחס להנס פיטר לוהן, אחד מחלוצי אחזור המידע. לוהן הציג את הקונספט בהרצאתו על מיון אוטומטי של מילות מפתח משנת 1959, אך לא השתמש במונח "stop word", המונח החל להופיע בספרות זמן קצר לאחר מכן.
בשנת 1979 הציע ואן רייסברגן (אנ') את הרשימה הסטנדרטית הראשונה שלא התבססה רק על תדירות של הופעת מילים. הרשימה שהציע כללה 250 מילים באנגלית. בשנות ה-80 המציא מרטין פורטר (אנ') את תוכנת ה-Stemming שהתבססה על הרשימה שהציע ואן רייסברגן. הרשימה הזו משמשת כברירת מחדל במגוון יישומי תוכנה.
בשנת 1990 הציע כריסטופר פוקס רשימה של 421 מילים, המבוססת על מידע אמפירי ועל ניתוח שכיחות מילים בקורפוס בראון (אנ').
דוגמאות

בעברית, מילות עצירה עשויות לכלול מילות קישור ומילות יחס כמו "את", "של", "לעומת", "גם", "אחרי", "כל" וכדומה. גם כינויי גוף כמו "אני" או "הוא" בדרך כלל נכללים ברשימה כזו.
גם באנגלית ניתן לחלק את מילות העצירה לסוגים:
מגדירים (Determiner), כמו the, a, an, another
מילות קישור כמו for, nor, but, or, yet, so, both, just
מילות יחס כמו in, under, towards, before
באחזור מידע

בטרמינולוגיה של קידום אתרים במנועי חיפוש, מילות העצירה הן מילים נפוצות שמנועי חיפוש רבים נוהגים להשמיט בתהליך עיבוד הנתונים במהלך סריקה או אינדוקס, על מנת לחסוך במקום ובזמן.
מנועי חיפוש מסוימים משמיטים את המילים הללו משאילתת החיפוש. במקרים כאלו יכולה להיווצר בעיה בחיפוש ביטויים שכוללים מילות עצירה כמו "To be or not to be", ובפרט בשמות של להקות כמו "The Who", "‏The The‏" או "Take That". מנועי חיפוש אחרים מסירים גם מילים שנפוצות בחיפושים, כמו "רוצה", כדי לשפר את הביצועים.
השימוש במילות עצירה לקידום אתרים התפתח ביחד עם טכניקות מתחום למידת המכונה ועיבוד שפה טבעית, והולך ומשתפר עם השנים.
בעברית

יצירת רשימה של מילות עצירה בעברית היא משימה פחות טריוויאלית מאשר בשפות אחרות, בגלל העושר המורפולוגי של השפה. פעמים רבות מצטרפות למילים מוספיות אשר משנות קלות את משמעות המילה. בניגוד לשפה האנגלית, שבה מילות עצירה הן ברוב המקרים מילים שלמות כמו The או And, בעברית יידוע מצטרף למילה המיודעת - בדרך כלל בצורה ה"א הידיעה, אך לעיתים באמצעות כינויי שייכות או באמצעות ניקוד מיודע של אותיות השימוש בכ"ל. ו' החיבור גם היא מצטרפת כתחילית למילה.
ישנן מילים שבהיעדר ניקוד ניתן לקרוא במספר צורות. למשל, המילה "עם" - כאשר מדובר במילה "עִם", היא תהיה מושמטת כמילת עצירה, אך כאשר מדובר ב"עַם", היא לא תהיה מוגדרת כמילת עצירה במרבית הטקסטים. כאשר היעדר הניקוד נוסף על העושר המורפולוגי, עשויים להיווצר מקרים בעלי דו-משמעות מבלבלת, שניתן לפתור רק באמצעות ניתוח מקדים של המשפט. מקרה לדוגמה הוא המילה "בצל", שיכולה להיות מנוקדת "בָּצָל" ולהתייחס לירק, או להיגזר מאות השימוש ב' בתוספת המילה "צל", וליצור את המילה המנוקדת "בְּצֵל". את האחרונה ניתן גם ליידע, ובכך ליצור משמעות נוספת - המילה "בַּצֵל", שנגזרת מהאות ב' בתוספת ה"א הידיעה שמתחברות כמוספיות למילה "צל". במקרה הזה, ניתוח מקדים של המשפט היה יכול לזהות את הצורך בהפרדת המילה ל-"ב + צל" למשל, ולהשמיט את התחילית ב' בתהליך השמטת מילות העצירה.
בשל העושר המורפולוגי, פעמים רבות השמטת מילות העצירה צריכה להיות מלווה בפעולה נוספת כמו Stemming (אנ'), למטיזציה (אנ'), זיהוי חלקי הדיבר במשפט או חלוקה מוקדמת למורפמות.
מודל גנרטיבי

מודל גנרטיבי (באנגלית: Generative Model) או מודל מחולל, הוא סוג של מודל ממוחשב המסוגל לספק תוכן, כמו טקסט, תמונות או אודיו, באופן אוטונומי.
המודלים הגנרטיביים לומדים ממאגר נתוני אימון גדול, ואז יוצרים תוצאות המבוססות על הדפוסים וההקשרים שלמדו. לדוגמה:
מודלים גנרטיביים לטקסט (כמו GPT) מאומנים על מאגר עצום של טקסטים, והם מסוגלים לייצר טקסט הנשמע טבעי ומתאים להקשר.
מודלים גנרטיביים לתמונות (כמו Midjourney) מאומנים על אוסף גדול מאוד של תמונות עם תיאורים טקסטואליים, והם מסוגלים ליצור תמונות על פי תיאור טקסטואלי.
מודלים גנרטיביים לאודיו (כמו Whisper (אנ')) לומדים ומאומנים על קטעי קול, והם מסוגלים לדבר בקולות עליהם אומנו.
היתרון הגדול של מודלים גנרטיביים הוא היכולת לייצר תוכן והיכולת לספק אותו באופן מגוון באיכות גבוהה. האתגר המרכזי הוא לוודא שהתוצאות יהיו מדויקות, אמינות ובטוחות לשימוש.
בסיווג סטטיסטי יש שתי גישות עיקריות:
גישה גנרטיבית (Generative) - המנסה לדמות את התהליך שיצר את הנתונים. לדוגמה, אם הנתונים הם תמונות של בעלי חיים, המודל הגנרטיבי ינסה ללמוד כיצד נוצרות תמונות של בעלי חיים ואז לייצר תמונות חדשות הנראות כמו תמונות אמיתיות של בעלי חיים.
גישה מפלה (Discriminative) - מנסה ישירות למצוא קשר בין הנתונים לתוויות, ללא ניסיון לדמות את התהליך שיצר אותם. לדוגמה, המודל ינסה למצוא קשרים בין פיקסלים בתמונה לבין התווית "חתול" או "כלב" מבלי לנסות לדמות כיצד נוצרות תמונות של חיות.
הגישה הגנרטיבית טובה יותר כאשר יש הרבה נתונים זמינים ורוצים ליצור תוכן חדש. הגישה המפלה טובה יותר למטרות סיווג וחיזוי.
הגדרה

מודל גנרטיבי מנסה לאמוד את ההתפלגות המשותפת p(x,y) של הנתונים x והתוויות y. כלומר, מהי ההסתברות לקבל את הנתונים והתווית ביחד. מיוצג כ: P(X\mid Y=y)לדוגמה, אם x הוא תמונה ו-y היא התווית "כלב" או "חתול", המודל ינסה לאמוד p(x,y=כלב) ו-p(x,y=חתול). בשלב הבא המודל משתמש בהתפלגות הזו כדי לייצר נתונים חדשים על ידי דגימה מההתפלגות המשותפת.
מודל מפלה: המודל מנסה ישירות לאמוד את ההתפלגות המותנית p(y|x) - ההסתברות לקבל תווית y עבור נתונים נתונים x. מיוצג כ:  P(Y\mid X=x) לדוגמה, המודל יאמוד ישירות את ההסתברות p(y=כלב|x) ו-p(y=חתול|x) בלי לנסות לדמות את תהליך יצירת התמונות. בשלב הבא המודל משתמש בהתפלגות המותנית כדי לסווג נתונים חדשים לתוויות. כלומר, הגישה הגנרטיבית מנסה לחקות את תהליך יצירת הנתונים, ואילו הגישה המפלה הולכת ישירות מהנתונים לחיזוי התוויות.
המונח "מודל גנרטיבי" משמש גם לתיאור מודלים היוצרים מופעים של משתני פלט באופן שאין לו קשר ברור להתפלגות הסתברות על מדגמים פוטנציאליים של משתני קלט. רשתות יריבות גנרטיביות הן דוגמאות לסוג זה של מודלים גנרטיביים, ונשפטות בעיקר על פי הדמיון של תפוקות מסוימות לתשומות פוטנציאליות. מודלים כאלה אינם מסווגים.
הגדרה > יחסים בין דגמים

ביישומי סיווג, ה-X הנצפה הוא בדרך כלל משתנה רציף, היעד Y הוא בדרך כלל משתנה בדיד המורכב מקבוצה סופית של תוויות, וההסתברות המותנית P(Y|X) ניתן לפרש גם כפונקציית היעד (לא דטרמיניסטית) f: X → Y, בהתחשב ב-X כקלטים וב-Y כפלטים.
בהינתן קבוצה סופית של תוויות, שתי ההגדרות של "מודל ג'נרטיבי" קשורות קשר הדוק. מודל של ההתפלגות המותנית P(X|Y=y) הוא מודל של התפלגות של כל תווית, ומודל של התפלגות משותפת שווה ערך למודל של התפלגות ערכי התווית P(Y), יחד עם התפלגות התצפיות שקיבלה תווית, P(X|Y); באופן סמלי, P(X,Y) = P(X|Y)P(Y). לפיכך, בעוד שמודל של התפלגות ההסתברות המשותפת הוא אינפורמטיבי יותר ממודל של התפלגות התווית (אך ללא התדירויות היחסיות שלהם), זהו צעד קטן יחסית, ומכאן שלא תמיד ניתן להבחין ביניהם.
בהינתן מודל של החלוקה המשותפת, P(X,Y), ניתן לחשב את התפלגות המשתנים הבודדים כהתפלגויות השוליות P(X) = ∑y P(X,Y=y) ו-P(Y) = ∫x P(Y,X=x) (צריך להתחשב ב-X כרציף, ומכאן משתלב מעליו, ו-Y כבדיד), וניתן לחשב כל התפלגות מותנית מתוך ההגדרה של הסתברות מותנית: P(X|Y) = P(X,Y)/P(Y) ו-P(Y|X) = P(X,Y)/P(X).
נתון מודל של הסתברות מותנית אחת, והתפלגויות הסתברות משוערות עבור המשתנים X ו-Y, המסומנים P(X) ו-P(Y), ניתן להעריך את ההסתברות המותנית ההפוכה באמצעות כלל בייס:
לדוגמה, נתון מודל ג'נרטיבי עבור P(X|Y), אפשר להעריך:
וניתן מודל מפלה עבור  P(Y\mid X), אפשר להעריך:
שימו לב שהכלל של בייס (חישוב הסתברות מותנית אחת במונחים של האחרת) וההגדרה של הסתברות מותנית (חישוב הסתברות מותנית במונחים של ההתפלגות המשותפת) מתערבבים לעיתים קרובות גם כן.
ניגוד למסווגים מפלים

אלגוריתם מחולל מדגים כיצד נוצרו הנתונים כדי לסווג אות. היא שואלת את השאלה: בהתבסס על הנחות הדור שלי, איזו קטגוריה צפויה לייצר את האות הזה? לאלגוריתם מפלה לא אכפת מהאופן שבו הנתונים נוצרו, הוא פשוט מסווג אות נתון. אז אלגוריתמים מפלים מנסים ללמוד  p(y|x) ישירות מהנתונים ולאחר מכן נסה לסווג נתונים. מצד שני, אלגוריתמים גנרטיביים מנסים ללמוד  p(x,y) שאפשר להפוך ל  p(y|x) מאוחר יותר כדי לסווג את הנתונים. אחד היתרונות של אלגוריתמים גנרטיביים הוא שאתה יכול להשתמש בהם  p(x,y) ליצור נתונים חדשים הדומים לנתונים קיימים. מצד שני, הוכח שחלק מהאלגוריתמים המפלים נותנים ביצועים טובים יותר מאלגוריתמים מחוללים במשימות סיווג.
למרות העובדה שמודלים מפלים אינם צריכים ליצור מודל של התפלגות המשתנים הנצפים, הם אינם יכולים לבטא בדרך כלל קשרים מורכבים בין המשתנים הנצפים למשתני היעד. אבל באופן כללי, הם לא בהכרח מתפקדים טוב יותר ממודלים גנרטיביים במשימות סיווג ורגרסיה. שני המעמדות נתפסים כמשלימים או כהשקפות שונות של אותו הליך.
מודלים יצירתיים עמוקים

עם עליית הלמידה העמוקה, נוצרת משפחה חדשה של שיטות, הנקראות מודלים יצירתיים עמוקים (DGMs),
באמצעות שילוב של מודלים גנרטיביים ורשתות עצביות עמוקות. עלייה בקנה המידה של הרשתות העצביות מלווה בדרך כלל בהגדלת קנה המידה של נתוני האימון, שניהם נדרשים לביצועים טובים.
DGMs פופולריים כוללים מקודדים אוטומטיים וריאציות (VAEs), רשתות יריבות (GANs) ומודלים אוטומטיים רגרסיביים. לאחרונה, יש מגמה לבנות מודלים גנרטיביים עמוקים מאוד. לדוגמה, GPT-3, והמבשר שלו GPT-2, הם מודלים של שפה עצבית אוטומטית רגרסיבית המכילים מיליארדי פרמטרים, BigGAN ו-VQ-VAE המשמשים ליצירת תמונות שיכולות להיות מאות מיליוני פרמטרים, ו-Jukebox הוא מודל מחולל גדול מאוד לאודיו מוזיקלי המכיל מיליארדי פרמטרים.
סוגים > מודלים ג'נרטיביים

סוגי מודלים גנרטיביים הם:
דגם תערובת גאוס (וסוגים אחרים של מודל תערובת)
דגם מרקוב נסתר
דקדוק הסתברותי נטול הקשר
רשת בייסיאנית (למשל bayes נאיבי, דגם אוטורגרסיב)
אומדים ממוצעים של תלות אחת
הקצאת דיריכלת סמויה
מכונת בולצמן (למשל מכונת בולצמן מוגבלת, רשת אמונה עמוקה)
מקודד אוטומטי וריאציוני
רשת יריבות יצירתית
מודל מחולל מבוסס זרימה
מודל מבוסס אנרגיה
מודל דיפוזיה
אם הנתונים הנצפים נדגמים באמת מהמודל הג'נרטיבי, אז התאמת הפרמטרים של המודל הג'נרטיבי כדי למקסם את סבירות הנתונים היא שיטה נפוצה. עם זאת, מכיוון שרוב המודלים הסטטיסטיים הם רק קירובים להתפלגות האמיתית, אם היישום של המודל הוא להסיק על תת-קבוצה של משתנים המותנים בערכים ידועים של אחרים, אז ניתן לטעון שהקירוב מניח יותר הנחות ממה שצריך כדי לפתור את בעיה בהישג יד. במקרים כאלה, זה יכול להיות מדויק יותר לדגמן את פונקציות הצפיפות המותנית ישירות באמצעות מודל אבחנה, אם כי פרטים ספציפיים ליישום יכתיבו בסופו של דבר איזו גישה מתאימה ביותר בכל מקרה מסוים.
סוגים > מודלים מפלים

אלגוריתם ה-k-השכנים הקרובים ביותר
רגרסיה לוגיסטית
תמיכה במכונות וקטור
למידת עץ החלטות
יער אקראי
דגמי מרקוב עם אנטרופיה מרבית
שדות אקראיים מותנים
דוגמאות > דוגמה פשוטה

נניח שנתוני הקלט הם  x\in \{1,2\}, סט התוויות עבור  x הוא  y\in \{0,1\}, ויש את 4 נקודות הנתונים הבאות:  (x,y)=\{(1,0),(1,1),(2,0),(2,0)\}
עבור הנתונים לעיל, אומדן התפלגות ההסתברות המשותפת  p(x,y) מהמדד האמפירי יהיו הדברים הבאים:
|  |  y=0 |  y=1 |
| --- | --- | --- |
 x=1:  1/4
|  x=2 |  2/4 |  0 |
בזמן  p(y|x) יהיה הבא:
|  |  y=0 |  y=1 |
| --- | --- | --- |
 x=1:  1/2
|  x=2 |  1 |  0 |
הערות שוליים

↑  Mitchell 2015: "We can use Bayes rule as the basis for designing learning algorithms (function approximators), as follows: Given that we wish to learn some target function  f\colon X\to Y, or equivalently,  P(Y\mid X), we use the training data to learn estimates of  P(X\mid Y) and  P(Y). New X examples can then be classified using these estimated probability distributions, plus Bayes rule. This type of classifier is called a generative classifier, because we can view the distribution  P(X\mid Y) as describing how to generate random instances X conditioned on the target attribute Y.
↑  Mitchell 2015: "Logistic Regression is a function approximation algorithm that uses training data to directly estimate  P(Y\mid X), in contrast to Naive Bayes. In this sense, Logistic Regression is often referred to as a discriminative classifier because we can view the distribution  P(Y\mid X) as directly discriminating the value of the target value Y for any given instance X
↑  Ng & Jordan 2002
↑  A deep generative model trifecta: Three advances that work towards harnessing large-scale power - Microsoft Research, Microsoft Research, ‏9 באפריל 2020
↑  "Better Language Models and Their Implications". OpenAI. 14 בפברואר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  "Jukebox". OpenAI. 30 באפריל 2020. {{cite web}}:  (עזרה)
ערפדים

ערך זה עוסק בקבוצת העטלפים הניזונים מדם. אם התכוונתם ליצור מיתולוגי שניזון מדם, ראו .
| ערפדים |
| --- | --- |
 ערפדים מצויים
מיון מדעי
ממלכה:: בעלי חיים
מערכה:: מיתרניים
על־מחלקה:: בעלי ארבע רגליים
מחלקה:: יונקים
סדרה:: עטלפים
תת־סדרה:: דמויי נשפון
משפחה:: זיזפיים
תת־משפחה:: ערפדים
שם מדעי
 Desmodontinae ‏בונפרטה, 1845

ערפדים או עַרְפָּדִיִּים (שם מדעי: Desmodontinae) היא תת-משפחה במשפחת הזיזפיים. לעיתים נחשבת למשפחה נפרדת – ערפדיים, ואז שמה המדעי הוא Desmodontidae.
מיון

הערפדים הם עטלפים הניזונים מדם ומצויים בדרומה של אמריקה הצפונית ובאמריקה הדרומית. כוללים שלושה מינים המשתייכים לשלושה סוגים שונים, כל אחד מהם מין יחיד בסוגו:
ערפד מצוי (Desmodus rotundus), מהסוג ערפד (Desmodus)
ערפד לבן-כנפיים (Diaemus youngi)
ערפד שעיר-רגליים (Diphylla ecaudata)
ראו גם

הערפד בפולקלור
ערפד חקיין