stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ML (שפת תכנות)
סקירה כללית

ML נחשבת לשפה פונקציונלית שאיננה 'טהורה', בשל העובדה שהיא מאפשרת תוצאות לוואי בקריאות לפונקציות, בשונה משפות פונקציונליות 'טהורות' כגון Haskell.
מאפייני השפה כוללים העברת פרמטרים על פי ערכם, פונקציות כטיפוסים "ממחלקה ראשונה", ניהול זיכרון אוטומטי בעזרת מנגנון איסוף זבל, פולימורפיזם פרמטרי (כלומר פולימורפיזם בקריאה לפונקציות), טיפוסיות חזקה וסטטית, מנגנון הסקת טיפוסים וטיפול בחריגות.
בשונה משפת Haskell,‏ ML נוקטת בחישוב ביטויים מוקדם (Eager evaluation). עם זאת, חישוב ביטויים עצל (Lazy evaluation) ניתן להשגה באמצעות מנגנון סְגוֹר (Closure).
כיום ישנן מספר שפות במשפחת ML. שני הדיאלקטים העיקריים הם Standard ML‏ (SML) ו-Caml. עם זאת קיימים דיאלקטים נוספים, בהם F#‎ - שפה שבה תומכת מיקרוסופט עבור טכנולוגיית NET.. רעיונות משפת ML השפיעו על שפות רבות אחרות, בהן Haskell.
עיקר כוחה של ML בא לידי ביטוי בעיצוב ועיבוד שפות (מהדרים, מנתחי שפה, מוכיחי טענות), אך היא שפה לשימוש כללי ונמצאת בשימוש גם בביואינפורמטיקה, מערכות פיננסיות, ושימושים רבים אחרים.
טווח ההכרה של מזהים בשפת ML הוא סטטי.
דוגמאות

הדוגמאות להלן הן בדיאלקט SML, שהוא הדיאלקט הנפוץ ביותר. דיאלקטים אחרים אינם שונים ממנו במידה רבה.
דוגמאות > עצרת

פונקציית העצרת מבוטאת כ-ML בצורתה הטהורה, כלומר ללא תוצאות לוואי פרט לחישוב ערך הפונקציה:
fun fac (0 : int) : int = 1
 | fac (n : int) : int = n * fac (n - 1)
כאן הגדרנו את פונקציית העצרת כפונקציה רקורסיבית, עם תנאי עצירה יחיד. זוהי דרך דומה לזו שבה מוגדרת הפונקציה במתמטיקה. הרבה קוד ML 
דומה למתמטיקה בכלים שלו ובתחביר.
חלק מההגדרה שהוצגה כאן היא אופציונלית, ומתארת את הטיפוסים של הפונקציה. הסימון E : t ניתן להיקרא כ"לביטוי E יש טיפוס t". לדוגמה, הארגומנט n מקבל את הטיפוס מספר שלם (int), ותוצאת הפעלת הפונקציה (fac (n: int מקבלת את הטיפוס int גם כן. הפונקציה כולה מקבלת בהתאם את הטיפוס "פונקציה ממספר שלם למספר שלם" (int -> int). הודות למנגנון הסקת הטיפוסים, ניתן לוותר על כתיבת הטיפוסים במפורש ואלו יוסקו על ידי המפרש או המהדר של השפה.
כתיבה מחדש של הדוגמה ללא הטיפוסים תראה כך:
fun fac 0 = 1
 | fac n = n * fac (n - 1)
הפונקציה מתבססת גם על התאמת-תבניות, מנגנון חשוב בתכנות בשפת ML. כמו כן, פרמטרים לפונקציה לא בהכרח נמצאים בתוך סוגריים (כמו ברוב שפות התכנות הנפוצות) אלא מופרדים ברווח (אוסף פרמטרים בתוך סוגריים ייחשב כפרמטר אחד, מסוג Tuple). כאשר הארגומנט לפונקציה הוא 0 יוחזר המספר 1. לכל מקרה אחר תיבחר השורה השנייה לפעולה. זהו החלק הרקורסיבי, והפונקציה תיקרא שוב ושוב עד שיגיע מקרה השפה - ארגומנט 0.
המימוש הזה של פונקציית העצרת איננו מובטח שיעצור, כיוון שארגומנט שלילי יגרום לשרשרת אינסופית של קריאות רקורסיביות. מימוש יציב יותר יבדוק שהארגומנט הוא אי-שלילי, בצורה הבאה:
fun fact n = let
 fun fac 0 = 1
  | fac n = n * fac (n - 1)
 in
 if (n < 0) then raise Fail "negative argument"
 else fac n
 end
המקרה הבעייתי (מספר שלילי) מנוהל בעזרת מנגנון הטיפול בחריגות של השפה.
הפונקציה יכולה להיכתב בצורה יעילה יותר על ידי שימוש ברקורסיית-זנב, כלומר רקורסיה שבה לא מבוצע כל חישוב לאחר הקריאה הרקורסיבית בפונקציה הקוראת, ומחסנית הקריאות לא תצטרך לגדול ביחס ישר למספר הקריאות לפונקציה. זאת ניתן להשיג בעזרת שימוש פרמטר נוסף, "צובר" (Accumulator) עבור הפונקציה הפנימית:
fun factorial n = let
 fun fac (0, acc) = acc
  | fac (n, acc) = fac (n - 1, n*acc)
 in
 if (n < 0) then raise Fail "negative argument"
 else fac (n, 1)
 end
ראו גם

Haskell
תכנות פונקציונלי
לקריאה נוספת

The Definition of Standard ML, Robin Milner, Mads Tofte, Robert Harper, MIT Press 1990; (Revised edition adds author David MacQueen), MIT Press 1997. ISBN 0-262-63181-4
Commentary on Standard ML, Robin Milner, Mads Tofte, MIT Press 1997. ISBN 0-262-63137-7
ML for the Working Programmer, L.C. Paulson, Cambridge University Press 1991, 1996, ISBN 0-521-57050-6
Robert Harper: "Programming in Standard ML", Carnegie Mellon University, 2005.
Q-learning

Q-learning הוא אלגוריתם למידת חיזוק. המטרה של Q-learning היא ללמוד מדיניות, שתגדיר לסוכן איזו פעולה לנקוט בהתאם לנסיבות. האלגוריתם אינו מצריך מודל של הסביבה, והוא יכול לטפל בבעיות עם מעברים סטוכסטיים ותגמול (או ניקוד לפעולה), ללא צורך בהתאמות.
עבור כל תהליך החלטה מרקובי סופי, Q-learning מוצא מדיניות אופטימלית במובן של מקסום הערך הצפוי של התגמול הכולל על כל השלבים הבאים, החל מהמצב הנוכחי. Q-learning יכול לזהות מדיניות בחירת פעולה אופטימלית עבור תהליך החלטה מרקובי, בהינתן זמן חיפוש אינסופי ומדיניות אקראית חלקית. "Q" מציין את הפונקציה המחזירה את התגמול, כשהתגמול משמש לחיזוק ומציין את האיכות (quality) של ביצוע הפעולה במצב הנתון.
למידת חיזוק

בבעיה של למידת חיזוק מוגדרים סוכן, קבוצת מצבים  S, וקבוצת פעולות למצב  A. באמצעות ביצוע פעולה  a\in A הסוכן עובר ממצב למצב. ביצוע פעולה במצב נתון, מספקת לסוכן תגמול (ניקוד מספרי).
מטרתו של הסוכן היא למקסם את גמולו הכולל (העתידי). הוא עושה זאת על ידי הוספת שכר מקסימלי שניתן להשיג ממצבים עתידיים לתגמול על השגת המצב הנוכחי, ובצורה זו מושפעת הבחירה של הפעולה הנוכחית על ידי הגמול העתידי הפוטנציאלי. גמול פוטנציאלי זה הוא סכום משוקלל של הערכים הצפויים של התגמולים של כל הצעדים העתידיים החל מהמצב הנוכחי.
למידת חיזוק > דוגמה

לדוגמה בתהליך עלייה לרכבת שבו ניתן תגמול נגדי לזמן הכולל שנדרש לעלייה לרכבת (לחלופין, המחיר של עלייה לרכבת שווה לזמן העלייה). אסטרטגיה אחת היא להיכנס לרכבת מייד עם פתיחת הדלתות, בצורה שממזערת את זמן ההמתנה של הנוסע. עם זאת, כאשר הרכבת עמוסה פעולה כזו תצריך מעבר אטי בכניסה לאחר הפעולה הראשונית של כניסה בדלת תוך מאבק עם נוסעים המבקשים לרדת מהרכבת. זמן העלייה הכולל או המחיר עשוי להיות:
0 שניות זמן המתנה + 15 שניות מאבק בין הנוסע העולה לנוסעים היורדים.
למחרת, באקראי מחליט הנוסע להמתין בעלייה לרכבת לירידת הנוסעים תחילה. פעולה זו מצריכה המתנה נוספת, אבל נדרש פחות זמן למאבק עם הנוסעים האחרים. פעולה זו בסך הכל מובילה לתגמול גבוה יותר מהפעולה של היום הקודם, שכן זמן העלייה הכולל לרכבת עשוי להיות:
5 המתנה + 0 שניות מאבק עם הנוסעים.
באמצעות חקירה, הסוכן לומד שהפעולה של היום הראשון מובילה למחיר גבוה יותר (תגמול שלילי) ביחס לפעולה של היום השני, ובכך נחשפת אסטרטגיה מתגמלת יותר.
אלגוריתם

המשקל עבור צעד ממצב ל- \Delta t צעדים לעתיד מסומן באמצעות  {\ce {\gamma^{\Delta t}}} .  \gamma  הוא מספר בין 0 ל 1 והוא קובע העדפה של תגמולים שהתקבלו מוקדם יותר מאשר אלה שהתקבלו מאוחר יותר. ניתן לתת ל- \gamma  פירוש של הסתברות הצלחה בכל  \Delta t צעדים.
האלגוריתם מתבסס על פונקציה המחשבת את האיכות של שילוב מצב-פעולה:   Q:S\times A\to \mathbb {R}
לפני תחילת הלמידה, Q מאותחל לערך קבוע שרירותי. בכל זמן t, הסוכן בוחר פעולה  a_{t} ובעקבותיה מקבל תגמול  r_{t} ועובר למצב חדש  s_{t+1} (התלוי במצב הקודם ובפעולה שנבחרה) ו-Q מעודכן. האלגוריתם מבוסס על value iteration וממוצע משוקלל של הערך הישן והמידע החדש:
Q^{new}(s_{t},a_{t})\leftarrow (1-\alpha )\cdot \underbrace {Q(s_{t},a_{t})} _{\text{old value}}+\underbrace {\alpha } _{\text{learning rate}}\cdot \overbrace {{\bigg (}\underbrace {r_{t}} _{\text{reward}}+\underbrace {\gamma } _{\text{discount factor}}\cdot \underbrace {\max _{a}Q(s_{t+1},a)} _{\text{estimate of optimal future value}}{\bigg )}} ^{\text{learned value}}
כאשר  r_{t} הוא התגמול המתקבל בביצוע המעבר ממצב  s_{t} למצב  s_{t+1}ו- \alpha  הוא קצב הלמידה ( 0<\alpha \leq 1).
הרצה של האלגוריתם מסתיימת כאשר  s_{t+1} הוא מצב סופי.
היסטוריה

אלגוריתם Q-learning פורסם לראשונה על ידי ווטקינס (Watkins) ב-1989. ב-1992 פורסמה הוכחת התכנסות של האלגוריתם על ידי ווטקינס ודיין, וב-1994 בצורה מפורטת על יותר על ידי טסיטסיקיליס.
הערות שוליים

1 2  Melo, Francisco S. "Convergence of Q-learning: a simple proof" (PDF).
↑  Matiisen, Tambet (19 בדצמבר 2015). "Demystifying Deep Reinforcement Learning". neuro.cs.ut.ee (באנגלית אמריקאית). Computational Neuroscience Lab. נבדק ב-2018-04-06. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Watkins, C.J.C.H. (1989), Learning from Delayed Rewards (PDF) (Ph.D. thesis), Cambridge University
↑  Watkins and Dayan, C.J.C.H., (1992), 'Q-learning.Machine Learning'
↑  Tsitsiklis, J., (1994), 'Asynchronous Stochastic Approximation and Q-learning. Machine Learning'
| 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 (אנ') • 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 |  |
| ספריות בשימוש נרחב | TensorFlow •‏ PyTorch •‏ Torch •‏ Hugging Face •‏ Keras •‏ spaCy (אנ') •‏ Caffe |  |
לקטגוריית הבינה המלאכותית
טבלת Q-Learning של מצבים ופעולות שמתאוחלת באפס, ואז כל תא מתעדכן באמצעות אימון.
The Blown Away Tour: Live

| --- | --- |

 וידאו מאת קארי אנדרווד
 יצא לאור:  13 באוגוסט 2013
 הוקלט:  31 במאי 2013
 סוגה:  קאנטרי
 שפה:  אנגלית
 אורך:  100:00
 חברת תקליטים:  אריסטה נאשוויל • 19
The Blown Away Tour: Live הוא אלבום הווידאו הראשון של הזמרת-יוצרת האמריקאית קארי אנדרווד. אלבום הווידאו יצא לאור ב-13 באוגוסט 2013, על ידי חברת התקליטים אריסטה נאשוויל, תוך שנתמך על גבי אלבום האולפן הרביעי שלה, Blown Away.
אלבום הווידאו הגיע למקום הראשון במצעד אלבומי הווידאו, תוך שקיבל מעמד זהב בארצות הברית. בנוסף, הוא גם הגיע למקום הראשון במצעד זהה בקנדה, למקום השלישי במצעד זהה בבריטניה, ולמקום החמישי במצעד זהה באוסטרליה.
רקע

אלבום הווידאו מתעד את הופתעה של אנדרווד בקליפורניה ב-26 במאי 2012, במסגרת סיבוב ההופעות שלה "Blown Away Tour" אשר היה נועד לקדם את אלבומה Blown Away. כמו כן, אלבום הווידאו תוכנן לצאת לראשונה במאי באותה השנה והוא תוכנן להראות מופע אחר שלה בקליפורניה, אשר צולם במרץ באותה השנה אך מסיבות לא ידועות יציאתו נדחתה לאוגוסט באותה השנה והמופע שנכלל באלבום היה מופע אחר בקליפורניה.
בנוסף לכך, אלבום הווידאו כולל 20 הופעות באורך של 100 דקות ובנוסף, גם כולל קטעי מאחורי הקלעים של קליפים, ראיונות, מאחורי הקלעים של סיבוב ההופעות עצמו וכולי.
מיקומי שיא

המצעדים שלהלן הם מצעדי אלבומי וידאו בלבד.
|   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים (2013)> מדינה |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים (2013)> מצעד |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים (2013)> מיקום שיא |
| --- | --- | --- |
|  אוסטרליה | מצעד האלבומים האוסטרלי | 3 |
|  ארצות הברית | בילבורד 200 | 1 |
|  הממלכה המאוחדת | מצעד האלבומים הבריטי | 5 |
|  קנדה | מצעד האלבומים הקנדי | 1 |
נתוני מכירות

| מקום | תארים |
| --- | --- |
ארצות הברית (RIAA): זהב
הערות שוליים

1 2  Carrie Underwood - The Blown Away Tour: Live, Discogs (באנגלית)
1 2  Release group “Blown Away” by Carrie Underwood - MusicBrainz, musicbrainz.org
1 2  Blown Away - Carrie Underwood | Songs, Reviews, Credits, AllMusic (באנגלית)
1 2  "ARIA Australian Top 40 Music DVDs Chart - 26/08/2013". ARIA Charts.
1 2  Week Ending Aug. 18, 2013. Albums: Luke Bryan’s Big “Party”, yahoo.com (באנגלית)
↑  Official Charts Company, www.officialcharts.com
↑  Gold & Platinum, RIAA (באנגלית)
| קארי אנדרווד |
| --- | --- | --- |
| דיסקוגרפיה • פרסים ומועמדויות • שירים | דיסקוגרפיה • פרסים ומועמדויות • שירים |  |
| אלבומי אולפן | Some Hearts • Carnival Ride • Play On • Blown Away • Storyteller • Cry Pretty • My Gift • My Savior • Denim & Rhinestones |  |
| אלבומי להיטים | Greatest Hits: Decade #1 |  |
| אלבומי וידאו | The Blown Away Tour: Live |  |
| סיבובי הופעות | Some Hearts • Play On • Blown Away • 	Storyteller • Ripcord • Cry Pretty • Denim & Rhinestones |  |
| ערכים קשורים | My Gift: A Christmas Special from Carrie Underwood |  |
| קארי אנדרווד – סינגלים |
| --- | --- | --- |
| Some Hearts | "Jesus, Take the Wheel" • "Some Hearts" • "Don't Forget to Remember Me" • "Before He Cheats" • "Wasted" |  |
| Carnival Ride | "So Small" • "All-American Girl" • "Last Name" • "Just a Dream" • "I Told You So" |  |
| Play On | "Cowboy Casanova" • "Temporary Home" • "Undo It" • "Mama's Song" • "Home Sweet Home" |  |
| Blown Away | "Good Girl" • "Blown Away" • "Two Black Cadillacs" • "See You Again" |  |
| Greatest Hits: Decade #1 | "Something in the Water" • "Little Toy Guns" |  |
| Storyteller | "Smoke Break" • "Heartbeat" • "Church Bells" • "Dirty Laundry" |  |
| Cry Pretty | "Cry Pretty" • "Love Wins" • "The Champion" • "Southbound" • "Drinking Alone" |  |
| השתתפות בסינגלים | "Just Stand Up!" • "Remind Me" • "Can't Stop Lovin' You" • "Somethin' Bad" • "The Fighter" • "If I Didn't Love You" |  |
| סינגלים אחרים | "Inside Your Heaven" • "I'll Stand by You" • "Ever Ever After" • "Praying for Time" • "There's a Place for Us" • "Hallelujah" • "Ghost Story" |  |
Quiero

| --- | --- |

 שיר בביצוע שאקירה
 מתוך האלבום Pies Descalzos
 יצא לאור:  6 באוקטובר 1995
 תאריך הקלטה:  1994-95
 סוגה:  פופ
 שפה:  ספרדית
 אורך:  4:10
 חברת תקליטים:  סוני מיוזיק • קולומביה
 כתיבה:  שאקירה, לואיס פרננדו אוצ'ואה
 הפקה:  שאקירה, אוצ'ואה
Quiero (באנגלית: I Want, ובעברית: אני רוצה) הוא שיר שהוקלט על ידי הזמרת-יוצרת הקולומביאנית שאקירה, מתוך אלבומה השלישי, Pies Descalzos. השיר נכלל כרצועה הרביעית במהדורה הרגילה של האלבום. בהמשך, נכלל גם באלבום הלהיטים Colección de Oro, שיצא לאור בינואר 2002.
השיר הגיע למקום ה-18 במצעד שירי הפופ הלטיניים שבארצות הברית.
רקע וכתיבה

השיר נכתב על ידי שאקירה ולואיס פרננדו אוצ'ואה, שגם הפיקו אותו. מילותיו של השיר מתארות סיפור אהבה בין שאקירה לבן זוגה, שאיתו היא מצהירה כי היא "מאושרת", וכי איתו היא תבחר לחיות את החיים שלה. כמו כן, שמו של הגזיר נגזר מהמשמעות שלו, שמדברת על כך שהיא רוצה אותו.
עם השיר הופיעה שאקירה במופע שנערך במקסיקו כחלק מסיבוב ההופעות הראשון שלה, "Tour Pies Descalzos".
הצלחה

פרק זמן לצאתו, עלה השיר לרשת הזרמת המדיה ספוטיפיי, תוך שהצליח לצבור שם למעלה מ-8 מיליון השמעות.
מיקומי שיא

|   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים (1995)> מדינה |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים (1995)> מצעד |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים (1995)> מיקום שיא |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים (1995)>  |
| --- | --- | --- | --- |
|  ארצות הברית | בילבורד הוט 100 | - |  |
|  ארצות הברית | מצעד שירי הפופ הלטיניים | 18 |  |
Go the Distance

| --- | --- |
 שיר בביצוע רוג'ר בארט
 מתוך האלבום Hercules: An Original Walt Disney Records Soundtrack
 יצא לאור:  27 במאי 1997
 תאריך הקלטה:  ינואר 1997
 סוגה:  פסקול סרטים 
 שפה:  אנגלית
 אורך:  3:14
 חברת תקליטים:  וולט דיסני רקורדס
 כתיבה:  דייוויד זיפל
 לחן:  אלן מנקן
 הפקה:  אלן מנקן
 
"Go the Distance" (בעברית: "למרחקים אלך") הוא שיר מתוך סרט ההנפשה של דיסני משנת 1997, "הרקולס". הוא נכתב על ידי המלחין אלן מנקן והפזמונאי דייוויד זיפל, והוקלט במקור על ידי השחקן האמריקאי רוג'ר בארט בתפקידו כמדבב דמותו של הרקולס. הזמר והיוצר האמריקאי מייקל בולטון הקליט גרסת פופ של השיר עבור כתוביות הסיום של הסרט, שנכלל גם באלבום האולפן האחד-עשר שלו, "All That Matters". בגרסה הספרדית, השיר מבוצע על ידי המדבב של דמותו של הרקולס, ריקי מרטין, הן בסרט והן בכתוביות הסיום; גרסה זו כלולה באלבומו של מרטין "Vuelve". גם השיר וגם החזרה שלו הופיעו בהפקה הבימתית של הרקולס, שבוצעה בדיסני וונדר במהלך 2007–2008.
השיר היה מועמד לפרס אוסקר לשיר המקורי הטוב ביותר ולפרס גלובוס הזהב לשיר המקורי הטוב ביותר. בשני הפרסים, לעומת זאת, זכה השיר "My Heart Will Go On", שירה של סלין דיון מהסרט "טיטניק" בבימויו של ג'יימס קמרון. השיר הגיע למקום ה-24 במצעד בילבורד הוט 100 והגיע למקום הראשון במצעד שירי המבוגרים העכשוויים החמים, והיה לשיר התשיעי של בולטון בראש מצעד זה.
הפקה

השיר היה אחד משני השירים שנכתבו עבור הרקולס בסרט, השני היה "Shooting Star", שלא נכנס לגרסתו הסופית של הסרט. עם זאת, "Shooting Star" כלול באלבום הפסקול של הרקולס, ומבוצע על ידי להקת הבנים האירית בויזון.
גרסאות > גרסת הסרט

השיר הוקלט על ידי השחקן האמריקאי רוג'ר בארט בתפקידו כמדבב של דמותו של הרקולס.
השיר מבוצע בסרט על ידי הרקולס בן 15 שיש לו כוח כמו לאל ומתקשה יותר ויותר להשתלב עם בני גילו. השיר משמש כתפילתו של הרקולס לאלים שיעזור לו למצוא לאן הוא באמת שייך. תפילותיו נענות, שכן הוא מתגלה כבנו האבוד של זאוס, מלך האלים. להרקולס נאמר גם שעליו להפוך לגיבור אמיתי כדי להצטרף שוב לאביו בהר האולימפוס. מאוחר יותר, השיר משתנה כשהרקולס יוצא למסעו להפוך לגיבור אמיתי, מכריז שהוא רוצה "ללכת למרחקים" כדי להוכיח את עצמו.
גרסאות > גרסת מייקל בולטון

הזמר והיוצר האמריקאי מייקל בולטון הקליט גרסת פופ של השיר עבור כתוביות הסיום של הסרט. גרסה זו, שהופקה על ידי וולטר אפנסייף ובולטון עצמו, נכללה מאוחר יותר באלבום האולפן האחד-עשר של בולטון, All That Matters. הגרסה של בולטון יצאה לאור כסינגל מסחרי על ידי וולט דיסני רקורדס ב-20 במאי 1997. השיר הגיע למקום ה-24 במצעד בילבורד הוט 100 בארצות הברית.
את הקליפ הנלווה לגרסה של בולטון ביים דני ג'ייקובס. קטעים ממנו צולמו באולם הגדול של מוזיאון ברוקלין וכוללים את בולטון מבצע את השיר, עם סצנות מהסרט.
גרסאות > גרסת מייקל בולטון > מיקומי שיא

|   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים> מדינה |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים> מצעד |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים> מיקום שיא |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים>  |
| --- | --- | --- | --- |
|  ארצות הברית | בילבורד הוט 100 | 24 |  |
גרסאות > גרסת ריקי מרטין

ריקי מרטין הקליט גרסה בשפה הספרדית של "Go the Distance" מפסקול הסרט, בשם "No Importa la Distancia" (בעברית: "המרחק לא משנה"). הוא יצא לאור כסינגל ב-1 ביולי 1997. מאוחר יותר הוא נכלל באלבומו של מרטין משנת 1998, Vuelve. כמו כן יצא לאור קליפ. השיר הגיע למקום העשירי במצעד שירי הרדיו פופ לטיני בארצות הברית. הגרסה של מרטין ספגה ביקורות לא חיוביות מצד מבקרי מוזיקה.
גרסאות > גרסת ריקי מרטין > מיקומי שיא

|   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים> מדינה |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים> מצעד |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים> מיקום שיא |   ‏‏‏  מצעדים ודירוגים>  |
| --- | --- | --- | --- |
|  ארצות הברית | בילבורד הוט 100 | – |  |
|  ארצות הברית | שירי הרדיו – פופ לטיני | 10 |  |
גרסאות > We Love Disney

השיר בוצע בשפות שונות עבור הזיכיון We Love Disney על ידי:
הזמר האוסטרלי הריסון קרייג (אנ') באלבום We Love Disney, Australia בשנת 2014
הזמר הצרפתי ז'אן-בטיסט מונייה באלבום We Love Disney, France 2 בשנת 2014
הזמר האיטלקי אנדראה נרדינוקי באלבום We Love Disney, Italy בשנת 2015
הזמר הספרדי דויד ביסבל באלבום We Love Disney, Latin America בשנת 2016
תארים

| מדינה | תואר | עותקים |
| --- | --- | --- |
| ארצות הברית (RIAA) | פלטינה | 1,000,000 |
| בריטניה (BPI) | כסף | 200,000 |
הערות שוליים

↑  Gold & Platinum, RIAA, ‏24 באוגוסט 2022
↑  Walt Disney, Roger Bart, Go The Distance, BPI, ‏27 בינואר 2023
| --- | --- |
בקרת זהויות :  MusicBrainz release group: 8de674a1-17c7-4a45-8d98-11964c91f53b  MusicBrainz work: d9c2f894-42f7-3e21-b5a5-9734551fabca
QMRI

QMRI (ראשי תיבות: Quantitative Magnetic Resonance Imaging; מילולית דימות תהודה מגנטית כמותי) הוא המינוח המתייחס לגישה מתפתחת לגבי הצורך לספק מדדים כמותיים, אשר מאפיינים תמונות המתקבלות ממצלמת דימות תהודה מגנטית.
התפתחות היסטורית

עד סוף שנות ה-70 היה למצלמות הדימות תפקיד נכבד במתן מענה מסוים למבנה הרקמות, דבר שאפשר דיאגנוסטיקה ברמה כלשהי. בהמשך נדרשה רמה חדשה של מידע יותר ממה שתמונה יכולה לספק. המינוח qMRI החל לצוץ בשנות ה-80, כאשר פיזיקאים מדדו תכונות NMR של רקמות על מנת לאפיין סוגי רקמות ביולוגיות (NMR היא תופעה פיזיקלית של תהודה מגנטית גרעינית, Nuclear Magnetic Resonance, בעלת מאפייני PD, T1, T2). המטרה הייתה להבדיל בין סוגי רקמות שונים על-פי הבדלים בפרמטרים אלה. שינוי הכוון המהותי בנושא הוא שסורק MRI איננו עוד סתם מצלמה, אשר מציגה תמונה, אלא מכשיר מדידה מדעי, שבו יש רלוונטיות למושג הנכונות (accuracy), קרי, עד כמה המדידה משקפת את האמת ומאופיינת בשגיאה עקבית סיסטמטית, ולמושג הדיוק (precision), קרי, היכולת לבצע מדידות חוזרות המאופיינות בשגיאה אקראית.
סורק MRI כמכשיר מדידה מדעי

אפיונו של סורק MRI כמכשיר מדידה מדעי מבטיח שניתן יהיה למדוד בצורה אמינה גם שינויים קטנים מיום ליום. אנו מצפים שהשגיאה האקראית של מכשיר מדידה מדעי תהיה קטנה משמעותית מהשינויים היומיים המתרחשים באופן רגיל ברקמה הביולוגית, כך שנוכל לאפיין את השנויים היומיים באמצעות מדידות חוזרות בטווח קצר ובתדירות הרצויה. תפישות אלה בהקשר של מכשיר מדידה מדעי ישימות ל qMRI ויש צפייה לאמינותו, ברמה דומה לזו של בדיקות דם.
קיימים שלושה נושאים מרכזיים וחשובים בהקשר של מחקר MRI קליני טוב ואמין: רגישות, ייחודיות ונכונות/דיוק (sensitivity, specificity and accuracy) של המדד המשמש לאפיון הרקמה הביולוגית. על מנת להבין מהם רגישות או דיוק שאינם מספקים, ולשפר את המדדים, נדרשת הבנה של תהליך המדידה על שני שלביו: שלב רכישת הנתונים data acquisition)), ושלב ניתוח הנתונים (data analysis). בכל אחד מן השלבים ניתן לעיתים קרובות לאתר את המקור לשיבוש תהליך המדידה ולנקוט בצעדים לשיפור המדידה. דוגמה לשיבוש מדידה בשלב הרכישה: השפעה של שדה מגנטי שאינו אחיד. דוגמה לשיבוש בשלב ניתוח הנתונים: ניתוח סובייקטיבי של תמונה אשר גורם לחזרתיות נמוכה (Low reproducibility), כלומר, לא ניתן לחזור על התהליך במדויק ולשחזר תוצאות. ניתן לשפר זאת על ידי הגדרה של "כללי ניתוח" או על ידי אוטומציה של התהליך באמצעות תוכנות מחשב. בהמשך התקציר יתוארו האמצעים בהם יש לנקוט על מנת לצמצם שיבושים בתהליך המדידה ולהשיג מדדים אופטימליים לאפיון רקמה, העונים לצורכי הרגישות, הייחודיות והדיוק של מחקר קליני אמין וטוב.
מדד הרגישות

רגישות מחייבת יכולת חזרתיות גבוהה. בהקשרים רבים, נדרשת היכולת למדוד באופן אמין שינויים קלים בערכי הפרמטרים המאפיינים רקמה. לפיכך, השונות המובנית במכשיר מקבלת משנה חשיבות, ויש להבחין בין השונות התוך-נבדקי לבין השונות החוץ-נבדקי. השונות של המכשיר חייבת להיות קטנה משמעותית מהשונות בין יחידים בקבוצה, על מנת שלא להפחית את העוצמה הסטטיסטית במחקר המציג הבדלים בין קבוצות. במחקר סדרתי בו עוקבים אחר שינויים לאורך זמן אצל פרט יחיד, הדרישה אפילו חזקה יותר: השונות המובנית במכשיר חייבת להיות קטנה מזו המתרחשת אצל הפרט לאורך זמן במדידות יומיומיות. טיפול והתייחסות לחוסר יציבות של מכונה למשל, יכול להפחית משמעותית את השונות המובנית במכשור, ולאפשר ממצאים קליניים של מחקר גם בשימוש במדגמים קטנים. חזרתיות נמדדת לרוב בגישת בלנד-אלטמן, כאשר מבצעים זוגות של מדידות חוזרות על נבדקים, לעיתים קרובות במתנדבים בריאים (על מנת לנטרל את מרכיב השינוי ברקמה בעקבות מחלה). ממדידות אלה ניתן לגלות את השונות המובנית במכשיר המדידה, קרי סטיית התקן שלו.
שינויים ביולוגיים העלולים להיגרם כתוצאה ממחלה מציבים דרישה נוספת לגבי רמת הרגישות של מכשיר. ייתכן מצב בו טכניקה מסוימת היא בת-חזרה לחלוטין, כפי שפורט לעיל, אך אינה רגישה לשינויים ביולוגיים. הדגמת רגישות יכולה להיעשות על ידי מדידות בחולים שלגביהם ידועים שינויים ספציפיים (כגון ירידה בפונקציה מסוימת, כגון תפקודי כליה), או במתנדבים בריאים על ידי כך שנחולל שינוי מכוון ונשלט (כגון העלאת ריכוז חומצה לקטית בשרירים בעת שימוש בחוסם עורקים).
מדד הייחודיות

כיום ידועות למעלה מ-10 דרכים שונות ובלתי תלויות המאפשרות לאפיין פיסת רקמה נתונה, והן לעיתים קרובות תואמות היבטים פיזיולוגיים וביולוגיים שונים של רקמות. סטנדרטים לייחוס מדידות ביולוגיות, "Gold Standard", יכולים להיקבע מניתוח אנליטי מתחום הביוכימיה או תחום מבנה רקמות (היסטולוגיה), תוך שימוש בדגימות מניתוחים שלאחר המוות. כך למשל בטרשת נפוצה נעשו מחקרים רבים ומעמיקים אשר הדגימו קורלציה בין מדידות qMRI שונות (למשל MT) לבין מדדים היסטולוגיים של מבנה רקמות (למשל ריכוז מיאלין). ברגע שממסדים יחסי התאמה כאלה, ויחסים אלו יתבססו, הפרשנות והפיענוח של שינויים במדדים הכמותיים ייעשו וודאיים יותר, וניתן יהיה לעיתים להסיק מסקנות לגבי תהליך המחלה והשפעת טיפול תרופתי עליה.
ישנם מספר מאפיינים של רקמה אשר מתאימים לשמש כסמנים ביולוגיים במדידות כמותיות. בחירת הפרמטרים המדידים היא בהתאמה לאופי הרקמה. העיקריים שבהם הם:
PD – Proton Density, התואם תכולת מים ברקמה, T1 (longitudinal relaxation time), T2 (the transverse relaxation time), MT (Magnetization transfer ratio), מדדי תכונות פעפוע, מאפייני קרינה ובליעה (ספקטרוסקופי), אשר מאפשרים מדידה של ריכוז חומרים מטבוליים, dynamic T1-weighted MRI המשמש למדידת ספיגה של חומר ניגוד, ושל קבוע העברה במיוחד בגידולים, dynamic T2- weighted MRI לזרימת דם ונפחו, וכן ASL. הטכניקות לאנליזה של התמונות כוללות נפח, מרקם, והיסטוגרמות למדידת תדירויות.