stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
סיווג בייסיאני נאיבי
המודל הכללי

המשימה היא לסווג אובייקט לאחת מ-k קטגוריות כאשר האובייקט מאופיין על ידי וקטור התכונות  \mathbf {x} =(x_{1},\dots ,x_{n}). ידועות ההסתברויות האפריוריות של הקטגוריות  p(C_{k}) לכל k, וגם ידועות ההסתברויות המותנות של כל תכונה בנפרד בהינתן הקטגוריה. הסתברויות אלה ניתנות להערכה מתוך מדגם מייצג. בנוסף מניחים את ההנחה ה"נאיבית" שהתכונות אינן תלויות זו בזו בהינתן הקטגוריה.
כדי למצוא את הקטגוריה הסבירה ביותר משווים את ההסתברויות המותנות  p(C_{k}|x) ובוחרים את  C_{k} שמוביל להסתברות המותנית המקסימלית. לפי חוק בייס:
p(C_{k}|x)={\frac {p(C_{k})\ p(x|C_{k})}{p(x)}}
המכנה לא תלוי ב-k, ולכן אם רק מחפשים את הקטגוריה הסבירה ביותר, כלומר למצוא את הקטגוריה C_{k} שעבורה  p(C_{k}|x) מקסימלי, מספיק להשוות את המונים עבור ערכים שונים של k. בשל תכונה של ההסתברות המותנית, המונה שווה ל p(C_{k},x_{1},\dots ,x_{n}). לפי כלל השרשרת של הסתברות מותנית
{\begin{aligned}p(C_{k},x_{1},\dots ,x_{n})&=p(x_{1},\dots ,x_{n},C_{k})\\&=p(x_{1}\mid x_{2},\dots ,x_{n},C_{k})p(x_{2},\dots ,x_{n},C_{k})\\&=p(x_{1}\mid x_{2},\dots ,x_{n},C_{k})p(x_{2}\mid x_{3},\dots ,x_{n},C_{k})p(x_{3},\dots ,x_{n},C_{k})\\&=\dots \\&=p(x_{1}\mid x_{2},\dots ,x_{n},C_{k})p(x_{2}\mid x_{3},\dots ,x_{n},C_{k})\dots p(x_{n-1}\mid x_{n},C_{k})p(x_{n}\mid C_{k})p(C_{k})\\\end{aligned}}
בשל ההנחה הנאיבית, הביטוי האחרון שווה ל
{\begin{aligned}p(x_{1}|C_{k})\ p(x_{2}|C_{k})\ \cdots \ p(x_{n}|C_{k})\ p(C_{k})\ =p(C_{k})\prod _{i=1}^{n}p(x_{i}\mid C_{k})\end{aligned}}
כל המרכיבים של הביטוי האחרון כאמור נתונים ולכן ניתן להציבם, להשוות את התוצאות ל-k השונים, ולבחור את הקטגוריה  C_{k} שנותנת תוצאה מקסימלית.
דוגמה > ההנחה ה"נאיבית" של סיווג בייסיאני נאיבי

נניח שברצוננו לסווג נבדקים לקטגורית "חולים בשפעת" או לקטגורית "לא חולים בשפעת" בהתבסס על התכונות "כאב-ראש", "משתעל", ו-"חום" הנתונות לכל נבדק. במקרה זה, התכונות הללו הן בעלות ערכים אפשריים של "כן" או "לא" (מה שהופך את הבעיה לבעיית סיווג מסוג ברנולי). נניח שכתוצאה מידע מוקדם ידוע לנו שההסתברות להיות חולה בשפעת היא 1/40 = (שפעת)p (כלומר אדם אחד מכל 40 באוכלוסייה חולה בשפעת) וההסתברות לא להיות חולה בשפעת היא לכן 39/40 = (לא-שפעת)p.
| --- | --- |
 1/40 = (שפעת)p: 39/40 = (לא-שפעת)p
 1/2 = (שפעת|כאב-ראש)p: 7/78 = (לא-שפעת|כאב-ראש)p
 2/3 = (שפעת|משתעל)p: 1/6 = (לא-שפעת|משתעל)p
 3/4 = (שפעת|חום)p: 1/30 = (לא-שפעת|חום)p
באוכלוסייה הכללית הגיוני שיש תלות בין היות בן אדם משתעל והיות אדם עם חום גבוה. כלומר העובדה שיש לאדם חום מעלה את ההסתברות שהוא גם משתעל. כלומר
(משתעל)p < (חום|משתעל)p
כאשר (משתעל)p היא ההסתברות שאדם אקראי משתעל ו (חום|משתעל)p היא ההסתברות המותנית שאדם משתעל אם כבר ידוע שיש לו חום. ההנחה ה"נאיבית" עליה מתבסס סיווג בייסיאני נאיבי היא שאם כבר יודעים שאדם חולה בשפעת אז כבר אין יותר תלות בין היותו משתעל להיותו בעל חום. כלומר הסיבה היחידה שהחום העלה את ההסתברות לשיעול הייתה שהחום העלה את ההסתברות לשפעת, והשפעת היא זאת שמסבירה לגמרי את קיום החום. מרגע שכבר ידוע שיש שפעת אז החום והשיעול הם בלתי תלויים. כלומר -
(שפעת|משתעל)p = (שפעת, חום|משתעל)p
כאשר (שפעת|משתעל)p היא כאמור ההסתברות שאדם משתעל אם כבר ידוע שיש לו שפעת, ו-(שפעת, חום|משתעל)p היא ההסתברות שאדם משתעל אם כבר ידוע שיש לו שפעת וגם חום.
באופן כללי סיווג בייסיאני נאיבי מניח שאם כבר ידוע הסיווג אז ערכי התכונות בלתי תלויים עוד זה בזה. הנחה זאת היא אולי לא מדויקת, ולכן ערכי ההסתברויות הנובעים ממנה והמשמשים את הסיווג אולי אינם מדויקים. בכל זאת, ההנחה מאפשרת הקלה משמעותית במציאת הסיווגים והסיווג הבייסיאני הנאיבי מצליח לסווג יפה במקרים רבים. אחת הסיבות לכך היא שתהליך הסיווג בעיקר מעוניין במציאת הסיווג הסביר ביותר לאובייקט (שפעת או לא-שפעת לנבדק בדוגמה שלנו) ולאו דווקא לקבל הסתברות מדויקת לכל סיווג. במקרים רבים אף על פי שההסתברות הנובעת מההנחה הנאיבית אינה מדויקת עבור שני סיווגים אפשריים, היא בכל זאת שומרת על סדר ההסתברות שלהם.
דוגמה > הסתברות אפריורית ופוסטריורית

נניח שמדגם אוכלוסייה הראה שאחד מכל 40 איש חולה בשפעת. כלומר ניתן להעריך שההסתברות 1/40 = (שפעת)p. יש לשער שאם היינו מקבלים עוד עדויות על הנבדק (כמו אם יש לו חום) אזי ההסתברות לשפעת הייתה שונה. כל עוד אין לנו עדויות נוספות עלינו להסתפק בהסתברות (שפעת)p - הנקראת לכן ההסתברות האפריורית. כשמגיע נבדק חדש אנחנו יכולים למדוד את תכונותיו (למשל אם יש לו חום) ובכך לחשב יותר במדויק את ההסתברות לשפעת. ההסתברות לסיווג מסוים (כמו שפעת) אחרי שמצטברות עדויות מכונה לכן ההסתברות האפוסטריורית. סיווג בייסיאני נאיבי מנסה לסווג אובייקט לפי ההסתברויות האפוסטריוריות שלו המחושבות על סמך העדויות הנובעות מהתכונות של האובייקט המסווג.
טבלה 1 מראה את הידע הנתון לנו כשמגיע נבדק חדש שאנו רוצים לסווג כחולה שפעת או לא (הנתונים בטבלה מומצאים ורק משמשים למטרת הסבר). בשורה הראשונה נתונות ההסתברויות האפריוריות של היות אדם חולה בשפעת או לא, לפני שמתקבלות עדויות נוספות. בטור הימני נתונות ההסתברויות המותנות לקיום כאב-ראש, שיעול, או חום אצל חולי שפעת והטור השמאלי מראה את ההסתברויות המותנות הנ"ל אצל אנשים שאינם חולי שפעת. למשל לפי הטבלה, שני שלישים מחולי השפעת משתעלים (2/3=(שפעת|משתעל)p). כל הנתונים בטבלה 1 ניתנים להערכה ממדגמים מייצגים של האוכלוסייה. הטבלה כעת תאפשר לנו לבצע תחזיות נוספות על נבדקים חדשים על סמך תכונותיהם, על ידי מציאת הסיווג הסביר ביותר (אפוסטריורית) של הנבדק.
דוגמה > מציאת הסיווג הסביר ביותר

נניח שמגיע נבדק עם כאב-ראש וחום אך ללא שיעול ואנחנו רוצים להשוות את ההסתברות שהוא חולה שפעת לעומת ההסתברות שאינו חולה שפעת ולבחור באפשרות עם ההסתברות המקסימלית. כדי לקצר את הנוסחאות נשתמש בשמות המשתנים הבאים: שפעת=F, לא-שפעת=F, כאב-ראש=A, חום=B, לא-משתעל=C. אנחנו מעוניינים למצוא את המקסימלי מבין  p(F|A,B,{\overline {C}}) ו  p({\overline {F}}|A,B,{\overline {C}}).
שני ביטויים אלה שווים לפי חוק בייס לביטויים הבאים:
p(F|A,B,{\overline {C}})={\frac {p(A,B,{\overline {C}}|F)p(F)}{p(A,B,{\overline {C}})}}
p({\overline {F}}|A,B,{\overline {C}})={\frac {p(A,B,{\overline {C}}|{\overline {F}})p({\overline {F}})}{p(A,B,{\overline {C}})}}
אפשר מהנתונים בטבלה 1, יחד עם ההנחה הנאיבית, לחשב את שני השברים הנ"ל במלואם (ולקבל הערכה מקורבת של ההסתברויות הנובעת מההנחה הנאיבית), אך שימו לב שהמכנה של שני השברים הוא זהה ושכל הביטויים חיוביים ולכן כדי למצוא את השבר עם הערך המקסימלי מספיק להשוות את המונים של השברים. השוויונים להלן מתבססים על תכונה כללית של הסתברות מותנית לפיה  p(X|Y)p(Y)=p(X,Y). נתחיל מהמונה הראשון:
=p(A,B,{\overline {C}}|F)\ p(F)
=p(A,B,{\overline {C}},F)
=p(A|B,{\overline {C}},F)\ p(B,{\overline {C}},F)
=p(A|B,{\overline {C}},F)\ p(B|{\overline {C}},F)\ p({\overline {C}},F)
=p(A|B,{\overline {C}},F)\ p(B|{\overline {C}},F)\ p({\overline {C}}|F)\ P(F)
=p(A|F)\ p(B|F)\ p({\overline {C}}|F)\ p(F)
=1/2\times 3/4\times (1-2/3)\times 1/40=0.003125
המספרים המוצבים בסוף באים מטבלה 1. השוויון שלפניהם מתקיים בגלל ההנחה "הנאיבית" שאם נתונה הקטגוריה (F במקרה זה) אזי ההסתברות של תכונה לא תלויה בתכונות האחרות. כך למשל אם ידוע F אז A לא תלוי עוד ב B וב-C ולכן  p(A|B,{\overline {C}},F)=p(A|F).
באותה דרך אפשר לחשב את המונה השני:
=...=p(A|{\overline {F}})\ p(B|{\overline {F}})\ p({\overline {C}}|{\overline {F}})\ p({\overline {F}})
p(A,B,{\overline {C}}|{\overline {F}})\ p({\overline {F}})
=7/78\times 1/30\times (1-1/6)\times 39/40=0.002431
כיוון שהמונה הראשון גדול מהשני יוצא שההסתברות ל-F (שפעת) גדולה מההסתברות לF (לא שפעת) בהתחשב בתכונות הנבדק.
סיווג בייסיאני נאיבי גאוסיאני

בדוגמה שלמעלה (חיזוי שפעת על סמך תכונות) כל התכונות היו בדידות כלומר בעלות ערכים מתוך קבוצה סופית - למשל לתכונה "משתעל" היו שני ערכים אפשריים - "כן" או "לא". במצב כזה ניתן להעריך את ההסתברויות המותנות, כמו אלה המופיעות בטבלה 1, על ידי ספירת בעלי כל ערך של התכונה באוכלוסייה הנדגמת וחלוקה בגודל המדגם. דרך זאת אינה אפשריות עוד כאשר התכונות הן רציפות - למשל גובה. לתכונות כאלה יש אינסוף ערכים אפשריים ואי אפשר למלא טבלה כמו טבלה 1. במקום זאת, מעריכים לכל תכונה פונקציית התפלגות ומעריכים את הפרמטרים של הפונקציה בעזרת מדגם. למשל, בדרך כלל ללא מידע נוסף על התכונה הרציפה, מעריכים התפלגות נורמלית עבור התכונה ומעריכים את הממוצע  \mu _{k} ואת השונות (חסרת ההטיה)  \sigma _{k}^{2} של המדגם עבור כל קטגוריה  C_{k} אפשרית (קבוצת הקטגוריות היא בדידה בבעיות סיווג).
פונקציית התפלגות נורמלית היא בצורת פעמון גאוס וצפיפות ההסתברות כאשר לתכונה x יש את הערך v אם מניחים קטגוריה  C_{k} היא:
p(x=v\mid C_{k})={\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma _{k}^{2}}}}\,e^{-{\frac {(v-\mu _{k})^{2}}{2\sigma _{k}^{2}}}}
פונקציה זאת מחליפה את טבלת ההסתברויות המותנות (דוגמת טבלה 1). ראו דוגמה להלן.
סיווג בייסיאני נאיבי גאוסיאני > דוגמה

המשימה היא לסווג נבדקים ל"גבר" או ל"אישה" על סמך גובה, משקל, ואורך כף רגל (כולן תכונות רציפות). נניח שהמדגם החזיר את התוצאות שבטבלה 2 (הנתונים בטבלה מומצאים ורק משמשים למטרת הסבר).
| מין | גובה (במטרים) | משקל (בק"ג) | כף רגל (בס"מ) |
| --- | --- | --- | --- |
| גבר | 1.83 | 81.65 | 30.5 |
| גבר | 1.80 | 86.18 | 28 |
| גבר | 1.70 | 77.11 | 30.5 |
| גבר | 1.80 | 74.84 | 25.4 |
| אישה | 1.52 | 45.36 | 15.24 |
| אישה | 1.68 | 68.04 | 20.3 |
| אישה | 1.65 | 58.97 | 17.8 |
| אישה | 1.75 | 68.04 | 22.9 |

ערכי הממוצע והשונות חסרת ההטיה הנובעים מטבלה 2 לכל קטגוריה (גבר או אישה) מופיעים בטבלה 3.
| מין | ממוצע (גובה) | שונות (גובה) | ממוצע (משקל) | שונות (משקל) | ממוצע (כף רגל) | שונות (כף רגל) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| גבר | 1.7825 | 10-33.225 | 79.945 | 25.29 | 28.6 | 5.94 |
| אישה | 1.65 | 10-39.266   | 60.10 | 115   | 19.1 | 10.82 |
כעת נניח שידועים הפרמטרים של אדם כבטבלה 4 וברצוננו להעריך אם מדובר בגבר או באישה.
| מין | גובה (במטרים) | משקל (בק"ג) | כף רגל (בס"מ) |
| --- | --- | --- | --- |
|  ? | 1.83 | 59 | 20.3 |

כדי לקצר את הנוסחאות הבאות נשתמש בשמות המשתנים הבאים: גבר=M, אישה=F, גובה=H, משקל=W, כף-רגל=L.
נניח שידוע שההסתברויות האפריוריות של להיות גבר או אישה הם שווים, כלומר:  p(M)=p(F)=0.5.
ההסתברות שהנבדק הוא גבר היא:
{\frac {p(M)\ p(H=1.83|M)\ p(W=59|M)\ p(L=20.3|M)}{p(H=1.83,W=59,L=20.3)}}
ההסתברות שהנבדק היא אישה היא:
{\frac {p(F)\ p(H=1.83|F)\ p(W=59|F)\ p(L=20.3|F)}{p(H=1.83,W=59,L=20.3)}}
כמו קודם, המכנים בשני השברים הם שווים ולכן מספיק להשוות את המונים.
p(H=1.83|M)={\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma ^{2}}}}\exp \left({\frac {-(1.83-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)\approx 4.951
כש-  \sigma ^{2}=3.225\ 10^{-}3 ו-  \mu =1.7825 (מספרים הלקוחים מטבלה 3).
שימו לב שהערך כאן יוצא יותר גדול מ-1, דבר שלא אפשרי להסתברות אך כאן מדובר בצפיפות הסתברות. חישובים דומים מראים ש:
p(W=59|M)=1.357\ 10^{-}5
p(L=20.3|M)=4.962\ 10^{-}4
ולכן המונה הראשון (עבור גבר) שווה
0.5\times 4.951\times 1.357\ 10^{-}5\times 4.962\ 10^{-}4=1.667\ 10^{-}8
עבור האישה:
p(H=1.83|F)=0.721
p(W=59|F)=0.037
p(L=20.3|F)=0.1135
0.5\times 0.721\times 0.037\times 0.1135=5.135\ 10^{-}3
כלומר המונה של ההסתברות הפוסטריורית עבור אישה גדול יותר משל עבור גבר ולכן אפשר להעריך שמדובר באישה.
סיווג מסמכים

סיווג בייסיאני נאיבי הניב תוצאות יפות בתחום של סיווג טקסט לקטגוריות - למשל סיווג דואר אלקטרוני ל"ספאם" או "לא-ספאם", על סמך המילים הכלולות בטקסט. כל מסמך מאופיין על ידי אוסף המילים שבו. מכינים מראש את טבלת ההסתברויות המותנות (בדומה לטבלה 1): לכל מילה  w_{i} וקטגוריה  C_{k} מעריכים בעזרת מדגם את  p(w_{i}|C_{k})\, - ההסתברות המותנה שהמילה  w_{i} נמצאת במסמך בהנחה שהמסמך הוא מקטגוריה  C_{k}. כלומר המילה היא התכונה והערכים שלה הם "נמצאת במסמך" ו-"לא נמצאת במסמך". ישנן גם גישות אחרות למידול הבעיה, כמו בהן התכונה היא המקום במסמך והערך הוא המילה, או בהן הערך הוא מספר ההופעות של המילה, או שקלול של מספר זה. ההסתברות לראות את כל המילים במסמך D בהנחה שמדובר במסמך מקטגוריה  C_{k} הוא
ישנה כאן הנחה מקלה שההסתברות לראות את המסמך D היא ההסתברות לראות את כל המילים שבו, כלומר מתייחסים כאן למילים כאילו הן מפוזרות באופן אקראי במסמך והסיכוי לראותן אינו תלוי למשל במקומן במסמך, באורך המסמך, במילים אחרות במסמך, וכו'.
לפי חוק בייס, לכל קטגוריה מתקיים:
ערך המכנהאינו תלוי בקטגוריה, ולכן כדי למצוא את הקטגוריה  C_{k} הסבירה ביותר, מספיק להשוות את המונים עבר ערכי k שונים. הניתנים לחישוב כיוון שאת ערכי  p(w_{i}|C_{k}) ו p(C_{k}) ניתן כאמור לאמוד מתוך מדגם של מסמכים נתונים.
הערות שוליים

1 2  הקדמה קצרה לסיווג בייסיאני נאיבי מתוך מתוך דפי הרצאה של Andrew W. Moore באתר המעבדה של המחלקה למדעי-המחשב באוניברסיטת קרנגי מלון
1 2 3  לימוד בייסיאני מתוך דפי הרצאה של מרקוביץ באתר הקורסים של מדעי-המחשב בטכניון
1 2 3 4  הקדמה רכה למתמטיקה של מעקב ביולוגי: חוק בייס וסיווג בייסיאני מתוך מתוך דפי הרצאה של Andrew W. Moore באתר המעבדה של המחלקה למדעי-המחשב באוניברסיטת קרנגי מלון
↑  לימוד מסווגי בייס גאוסיאנים מתוך מתוך דפי הרצאה של Andrew W. Moore באתר המעבדה של המחלקה למדעי-המחשב באוניברסיטת קרנגי מלון
| בינה מלאכותית |
| --- | --- | --- |
| כללי | מבחן טיורינג • היסטוריה של הבינה המלאכותית • ציר הזמן של בינה מלאכותית • התקדמות הבינה המלאכותית • אוריינות AI • סוכן תבוני • AI-שלמות מערכת מומחה • אסדרת בינה מלאכותית (בישראל) • בינה מלאכותית צרה • בינה חישובית • הסברתיות בינה מלאכותית • הפרדוקס של מורבק • סוכן תבוני • אתיקה של בינה מלאכותית |  |
| תחומים | עיבוד שפה טבעית • ראייה ממוחשבת • בינה מלאכותית יוצרת • אומנות בינה מלאכותית • בינה מלאכותית כללית (AGI) |  |
| סוגי למידת מכונה | מערכת לומדת • למידה מונחית • למידה בלתי מונחית • למידה עמוקה • למידת חיזוק • סיווג בייסיאני נאיבי • רשת בייסיאנית |  |
| אלגוריתמי למידת מכונה קלאסית | פרספטרון • עץ החלטה • מכונת וקטורים תומכים • Bag of words • אלגוריתם k-מרכזים • אלגוריתם מיקסום התוחלת • הורדת ממד • אלגוריתם שכן קרוב • יער אקראי  • Q-learning •‏ T-SNE •‏ Tf–idf • חיזוק גרדיאנט |  |
| למידה עמוקה | רשת עצבית מלאכותית • רשת זרימה קדימה • רשת עצבית רקורסיבית • פונקציית אקטיבציה • טרנספורמר • Attention •‏ GAN |  |
| עיבוד שפה טבעית | מודל שפה • שיכון מילים • בלשנות חישובית • תרגום מכונה • חילוץ מידע (אנ') • ניתוח סנטימנט • זיהוי חלקי דיבר (אנ') • מערכת זיהוי דיבור • זיהוי ישויות • כריית טקסט • תיוג תפקידים סמנטי • Word2vec • מודל שפה גדול • GPT •‏ BERT (אנ') • מודל Bag-of-words (אנ') • יצירת טקסט בשפה טבעית (אנ') • מילת עצירה • ניתוח מחרוזות • Stemming (אנ') • למטיזציה (אנ') |  |
| יישומים לבינה מלאכותית (אנ') | צ'אטבוט • זיהוי דובר • זיהוי עצמים • זיהוי תבניות • עוזר וירטואלי • זיהוי תווים אופטי • מחולל תמונות • הזיות |  |
| מערכות בינה מלאכותית | אלייזה • ChatGPT •‏ DALL-E •‏ Midjourney •‏ Gemini • קלוד •‏ Perplexity •‏ SearchGPT •‏ GitHub Copilot • דיפ־פייק • סירי • Google Assistant • אמזון אלכסה • מיקרוסופט קופיילוט |  |
| סוגיות בטיחות בינה מלאכותית (אנ') | סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית • בינה מלאכותית חזקה • יישור בינה מלאכותית (אנ') • בקרת יכולות בינה מלאכותית (אנ') • בינה מלאכותית ידידותית (אנ') • התכנסות אינסטרומנטלית (אנ') • סינגולריות טכנולוגית • השתלטות הבינה המלאכותית • המכתב הפתוח על בינה מלאכותית (2015) |  |
| ספריות בשימוש נרחב | TensorFlow •‏ PyTorch •‏ Torch •‏ Hugging Face •‏ Keras •‏ spaCy (אנ') •‏ Caffe |  |
לקטגוריית הבינה המלאכותית
סקוט מקניירי

| --- | --- |

 לידה:  11 בנובמבר 1977 (בן 47) דאלאס, טקסס, ארצות הברית ארצות הברית 
 שם לידה:  John Marcus McNairy 
 מדינה:  ארצות הברית 
 תקופת הפעילות:  מ-2001
 מקום לימודים:  אוניברסיטת טקסס באוסטין  תיכון לייק היילנדס 
 בן או בת זוג:  ויטני אייבל (2010–2019) 
 מספר צאצאים:  2
 פרופיל ב-IMDb
 
ג'ון מרקוס "סקוּט" מקניירי (באנגלית: John Marcus "Scoot" McNairy; נולד ב-11 בנובמבר 1977) הוא שחקן אמריקאי. מקניירי מוכר בעיקר מתפקידיו בסרטים "Monsters"‏ (2010), "הורג אותם ברכות" (2012), "ארגו", (2012), "12 שנים של עבדות" (2013), "נעלמת" (2014) ו"באטמן נגד סופרמן: שחר הצדק" (2016).
בטלוויזיה, הוא מוכר בשל הופעתו בתור גורדון קלארק בדרמה התקופתית של AMC, "קוד שרוף" (2014–2017), בתור ביל מק'ניו במיני-סדרה של נטפליקס, "חסרי אלוהים" (אנ') (2017), בתור וולט ברסלין בסדרת הפשע של נטפליקס, "נרקוס: מקסיקו" (2018–2021), בעבורו היה מועמד לפרס אמי הבינלאומי לשחקן הטוב ביותר (אנ'), ובשנת 2019 כיכב בתור טום פרסל בעונה השלישית של סדרת הפשע "בלש אמיתי" מבית רשת HBO.
ביוגרפיה

נולד בשם ג'ון מרקוס מקניירי בדאלאס, טקסס, בנם של אליסיה אן מקניירי (לבית מרצ'נט) וסטיוארט הול מקניירי. בנוסף לביתם בדאלאס, למשפחה הייתה חווה באזורים הכפריים של פריז (אנ'), טקסס, שם בילו בסופי שבוע ובחגים. הוא אימץ את השם "סקוט" כשגדל, מאביו שנהג לכנותו "סקוטר" כשהיה ילד.
מקניירי הצהיר שהוא "דיסלקטי מאוד" ושהוא נאלץ "ללכת לבית ספר לדיסלקסיה במשך ארבע שנים". הוא מתאר את עצמו כלומד באופן ויזואלי ונמשך לקולנוע מסיבה זו.
את לימודיו עשה בתיכון לייק היילנדס (אנ'). הוא עבר לעיר אוסטין לאחר שסיים את לימודיו בתיכון, והוא לקח כמה שיעורים באוניברסיטת טקסס באוסטין והיה לו כמה תפקידים בהפקות תיאטרון מקומיות. הוא עבר ללוס אנג'לס אחרי כמה שנים באוסטין שם עבד תחילה כברמן ונגר תוך כדי שיעורי משחק.
קריירה

ב-2006 התפרסם בפעם הראשונה בקומדיות "מר תקן את זה" ו"סודות בית הספר לאומנויות".
ב-2007 הפיק מקניירי וכיכב בקומדיה הרומנטית "בחיפוש אחר נשיקת חצות", שהיה לאחד הסרטים העצמאיים המוערכים ביותר של שנת 2008.
בשנת 2010 התפרסם מקניירי בזכות תפקיד ראשי בתור הצלם אנדרו קולדר בסרט האימה הבריטי העצמאי המצליח "מפלצות".
בשנת 2012 שיחק מקניירי בסרטו של בן אפלק "ארגו" בתפקיד הדיפלומט האמריקאי באיראן ג'ו סטנפורד, בדרמת הפשע "הורג אותם ברכות" בתפקיד הפושע פרנקי ובסרטו של גאס ואן סנט "הארץ המובטחת".
בשנת 2015 שיחק בתפקיד ראשי בדרמה הקומית שהפיק ג'ורג' קלוני, "משברים בע"מ" לצידם של סנדרה בולוק, בילי בוב תורנטון, אנתוני מאקי וזואי קאזאן. הסרט היינו מבוסס על סרט דוקומנטרי משנת 2005.
בשנת 2016, גילם את דמותו של וואלאס קיף בסרט גיבורי העל "באטמן נגד סופרמן: שחר הצדק".
בשנים 2014–2017 שיחק בסדרת הטלוויזיה "קוד שרוף" בתפקיד מהנדס המחשבים גורדון קלארק.
בשנת 2019 השתתף בעונה השלישית של הסדרה "בלש אמיתי" בתפקיד טום פארסל, אביה של ילדה שנחטפה.
בשנת 2020 גילם את המשנה לתובע הכללי של ארצות הברית רוד רוזנשטיין במיני-סדרת הטלוויזיה "חוק קומי" של רשת שואוטיים, שמבוססת על הספר של ג'יימס קומי מ-2018.
בשנת 2023 גילם את שחקן הקולנוע טום יוול בסרט הדרמה הביוגרפי "בלונדינית" על חייה של האגדה ההוליוודית מרילין מונרו; הסרט, אשר מבוסס על רומן בשם זהה שיצא לאור בשנת 2000 מאת ג'ויס קרול אוטס, עלה בבכורה לשירות הזרמת המדיה "נטפליקס" ב-28 בספטמבר 2022.
חיים אישיים

ב-14 ביוני 2010 מקניירי התחתן עם השחקנית וויטני אייבל (אנ'); הם התחילו לצאת כשנהלפני כן כאשר שיחקו יחד בסרט "Monsters". יש להם שני ילדים יחד. ב-19 בנובמבר 2019, פורסם כי השניים התגרשו.
בסוף שנת 2010, הוא רכש חווה ליד העיר ברנהאם (אנ'), טקסס.
פילמוגרפיה > קולנוע

| שנה | סרט | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2001 | Wrong Numbers | ראסל |  |
| 2003 | Sexless | ריאן |  |
| 2003 | וונדרלנד | ג'ק |  |
| 2004 | D.E.B.S. | סטונר |  |
| 2004 | מסיבת פיג'מות | די.ג'יי |  |
| 2005 | החיפושית בהילוך גבוה | אוגי |  |
| 2006 | Marcus | צ'ארלס |  |
| 2006 | בית ספר לאמנות | ארמי ג'קט |  |
| 2006 | בובי | ביטניק |  |
| 2006 | Mr. Fix It | דן |  |
| 2007 | Blind Man | ספארקי קולינס |  |
| 2008 | בחיפוש אחר נשיקת חצות | וילסון | גם מפיק זוכה פרס אינדפנדנט ספיריט לסרט הטוב ביותר (2009) |
| 2008 | Wednesday Again | פיטר |  |
| 2009 | Mr. Sadman | סטיבי |  |
| 2010 | Wreckage | פרנק ג'פריס |  |
| 2010 | Everything Will Happen Before You Die | מאט |  |
| 2010 | Monsters | אנדרו קולדר | מועמד פרס הקולנוע הבריטי העצמאי לשחקן הטוב ביותר (2010) |
| 2010 | Wes and Ella | ווס |  |
| 2011 | The Off Hours | קורי |  |
| 2011 | A Night in the Woods | ברודי קרטרייט |  |
| 2011 | Angry White Man | וולט |  |
| 2012 | הורג אותם ברכות | פרנקי |  |
| 2012 | ארגו | ג'ו סטפורד |  |
| 2012 | אדמה מובטחת | ג'ף דנון |  |
| 2013 | Touchy Feely | ג'סי |  |
| 2013 | Dragon Day | פיל |  |
| 2013 | 12 שנים של עבדות | מריל בראון |  |
| 2013 | הכל נשבר במשפחה |   | מפיק |
| 2014 | נון-סטופ | טום באוון |  |
| 2014 | רובר | הנרי |  |
| 2014 | פרנק | דון |  |
| 2014 | נעלמת | טומי |  |
| 2014 | הים השחור | דניאלס |  |
| 2014 | Monsters: Dark Continent |   | מפיק בפועל |
| 2015 | Lamb | ג'סי |  |
| 2015 | משברים בע"מ | ריץ' |  |
| 2015 | פרנק וסינדי |   | מפיק |
| 2016 | באטמן נגד סופרמן: שחר הצדק | וואלאס קיף |  |
| 2017 | מצוד לילי | רוב נובאק |  |
| 2017 | טיסה 112 | ג'ייקוב "ג'ייק" בונאנוס |  |
| 2017 | מכונת מלחמה | שון קולן |  |
| 2018 | מורשתו של צייד איילים לבני-זנב | גרג |  |
| 2018 | הרסנית | אית'ן |  |
| 2019 | היו זמנים בהוליווד | ברוס דרן |  |
| 2019 | שומר שתיקה | רוני |  |
| 2021 | מקום שקט 2 | איש במרינה |  |
| 2021 | קדימה, קדימה | פול |  |
| 2022 | Taurus | ריי |  |
| 2022 | בלונדינית | טום יוול |  |
| 2022 | הנערה הכי בת-מזל בעולם | אנדרו לארסון |  |
| 2022 | קרוקודיל לייל | מר פרים |  |
| 2023 | Fairyland | סטיב אבוט |  |
| 2023 | Blood for Dust | קליפ |  |
| 2023 | The Line |  |  |
| 2024 | אל תוציא מילה | בן דלטון |  |
| 2024 | אנונימי לגמרי | וודי גאת'רי |  |
| TBA | Nightbitch |  |  |
| TBA | McCarthy |  |  |
פילמוגרפיה > טלוויזיה

| שנה | סדרה | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2004 | גם בנות רוצות | הנרי | פרק: "My Best Friend Is a Big Fat Slut" |
| 2005 | עמוק באדמה | טרבור | פרק: "All Alone" |
| 2005 | קרוב לבית | טי.ג'יי | פרק: "Meth Murders" |
| 2006 | Murder 101 | פנאצ'י | סרט טלוויזיה של הולמרק |
| 2006 | ג'ייק מתקדם | דין תומאס סטילטון | 2 פרקים |
| 2007 | איך פגשתי את אמא | עובד מסעדה | פרק: "Something Blue" |
| 2007–2011 | בונז | נואל ליפטין | 3 פרקים |
| 2008 | Murder 101: New Age | פנאצ'י | סרט טלוויזיה של הולמרק |
| 2008 | המגן | דאג אוברמ'אייר | פרק: "Snitch" |
| 2008 | קוראים לי ארל | באד באג | פרק: "Quit Your Snitchin'" |
| 2008 | Eleventh Hour | רודי קאליסטרו | פרק: "Surge" |
| 2009 | CSI | ויטאס לונג | פרק: "Lover's Lanes" |
| 2011 | The Whole Truth | לארי תומפסון | פרק: "Lost in Translation" |
| 2013–2015 | Axe Cop | סקוט | דיבוב; 3 פרקים |
| 2014–2017 | קוד שרוף | גורדון קלארק | תפקיד ראשי (4 עונות); 40 פרקים |
| 2017 | פארגו | מוריס לה פיי | 2 פרקים |
| 2017 | חסרי אלוהים (אנ') | ביל מק'ניו | 7 פרקים |
| 2018–2021 | נרקוס: מקסיקו | וולט ברסלין | תפקיד ראשי (3 עונות); 30 פרקים מועמד פרס אמי הבינלאומי לשחקן הטוב ביותר (אנ') (2022) |
| 2019 | בלש אמיתי | טום פרסל | תפקיד ראשי (עונה 3); 8 פרקים |
| 2020 | סיפור אהבה | בראדלי פילד | 2 פרקים |
| 2020 | חוק קומי | רוד רוזנשטיין | 2 פרקים |
| 2022–2023 | Pantheon | קודי | דיבוב; 8 פרקים |
| 2023 | בלתי מנוצח | קינג ליזרד | דיבוב; פרק: "#2.2" |
בייזווטר

| --- | --- |

 מידע
 עיר:  הסיטי של וסטמינסטר 
 קואורדינטות:  51°30′34″N 0°11′35″W﻿ / ﻿51.5095°N 0.19298055555556°W﻿ / 51.5095; -0.19298055555556
  (למפת לונדון מוגדלת) קנט סארי ברקשייר בקינגהאם הרטפורדשייר אסקסבייזווטר(למפת לונדון רגילה) קנט סארי בר. בקי. הרטפורדשייר אסקסבייזווטר(למפת הסיטי של וסטמינסטר רגילה) הפרלמנט הבריטיבייזווטר(למפת הסיטי של וסטמינסטר מוגדלת) הפרלמנט הבריטיבייזווטר
 
מבט על השכונה, לכיוון גני קנזינגטון.
בייזווטר (באנגלית: Bayswater) היא שכונה ברובע הסיטי של וסטמינסטר של העיר לונדון בירת הממלכה המאוחדת. השכונה ממוקמת 4.8 ק"מ צפונית מערבית לצ'רינג קרוס, וגובלת בדרומה בהייד פארק ובגני קנזינגטון.
בשכונה אוכלוסייה אתנית מגוונת: מתגוררת בה אוכלוסייה ערבית ניכרת (באזור דרך אדג'וור), וכן אוכלוסייה יוונית וברזילאית.
בתי השכונה בנויים ברובם בסגנון ג'ורג'יאני, אשר נבנו בין שתי מלחמות העולם - מדובר בעיקר בבתי טרסות הבנויים סביב כיכרות שבמרכזן גינות. בתים אלה, שהיו בעבר בתים פרטיים חולקו כיום לדירות מגורים.
מקור השם

האזור בו ממוקמת כיום השכונה היה שייך בעבר למנזר וסטמינסטר (דבר המצוין בספר יום הדין). הנזיר שניהל את השטח היה הנזיר בייניארדוס (Bainiardus) (שעל שמו קרויה, כנראה, טירת ביינארד).
זיכיון פרלמנטרי משנת 1653 מתאר את השטח כ"שדה פתוח לציבור" (common field) בסמוך לפדינגטון "ליד המקום המכונה המעיין של ביינארד" (Baynard's Watering).
לימים קוצר שם השכונה מ"המעיין של ביינארד" ל"מי ביי" (באנגלית - בייז - ווטר)
פוליטיקה מקומית

השכונה מהווה שטח בחירה למועצת רובע וסטמינסטר, ומהשכונה נבחרים שישה חברים במועצה.
אזכורים תרבותיים

השכונה מוזכרת בספרו של ג'ון לה קארה "המרגל שחזר מן הכפור" בו, ליז, אחת הדמויות, היא חברה של סניף דרום בייזווטר של המפלגה הקומוניסטית הבריטית. בספר אחר של לה קארה - "כל אנשי סמיילי" מתגורר בשכונה קצין בכיר קומוניסטי בדימוס. כמו כן דמויות רבות בספרו של סמיואל סלבון "The Lonely Londoners" מתגוררות בשכונה. השכונה מוזכרת בספרו של אוסקר ויילד "חשיבותה של רצינות" כמקום בו התגלתה עריסת התינוק שאבד (בלא התינוק).
סרטו של אלפרד היצ'קוק "פרנזי" צולם בשכונה, וכך גם הסרט "אלפי" משנת 1966.
יענקל'ה רוטבליט

| --- | --- |

 לידה:  13 בפברואר 1945 (בן 80) חיפה, פלשתינה (א"י) 
 מדינה:  ישראל 
 לאום:  יהודי
 מקום לימודים:  תיכון חוגים 
 שפות היצירה:  עברית 
 סוגה:  רוק, פזמונאות כללית, זמר עברי
 יצירות בולטות:  רואים רחוק רואים שקוף, ים המוות, שיר לשלום, אמא אדמה, חוזה לך ברח, לקחת את ידי בידך, לילי שלי, באה מאהבה, שבתות וחגים, איך עושים תקליט
 תקופת הפעילות:  מ-1967
 פרסים והוקרה:  פרס אקו"ם (1998) 
 yaacovrotblit.co.il
 
יעקב (יענקל'ה) רוֹטְבְּלִיט (נולד ב-13 בפברואר 1945) הוא משורר, פזמונאי, סופר ועיתונאי ישראלי.