stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
פרנצ'סקו אנטוניולי

| --- | --- |
אין תמונה חופשית
 לידה:  21 באוקטובר 1878 דרוגנו, איטליה
 פטירה:  28 במאי 1965 (בגיל 86) לוגאנו
 מדינה:  איטליה 
 עיסוק:  כומר
 מידע חסיד אומות העולם
 תאריך הכרה:  6 באוקטובר 1996
 מספר היהודים שהציל:  כ-70
 פרסים והוקרה:  חסיד אומות העולם (6 באוקטובר 1996) 
 קישורים חיצוניים
 יד ושם:  פרנצ'סקו אנטוניולי
 
פרנצ'סקו אנטוניולי (באיטלקית: Francesco Antonioli‏; 21 באוקטובר 1878 – 28 במאי 1965) היה כומר במסדר הסלזיאני (אנ'), וחסיד אומות העולם, שהציל במלחמת העולם השנייה כ-70 יהודים ממוות בידי הנאצים.
קורות חייו

אנטוניולי נולד בכפר דרוגנו, הנמצא בעמק ויג'צו שבאיטליה. אמו, אנטוניה פמיניז (1839-1933), הייתה פשוטת עם ואביו, ג'וזפה מריה אנטוניולי (1838–1928) עבד כמנקה ארובות, עד שהיגר לארצות הברית ושם עבד בייצור פחם. לזוג היו שני ילדים נוספים: ג'ובאן באטיסטה מישל (נולד ב-1864), שמת באפריקה, וג'ובאן אנטוניו אטיליו (1873–1945).
כילד, הוא גדל עם ערכים אדוקים של אמונה ובמהרה הגיעה השאיפה להיות כומר במסדר הסלזיאני. דמות משמעותית בחייו הייתה הכומר קרלו מריה בראטה (1861–1910), שהיה גם סוציולוג, סופר ומוזיקאי. בראטה גילה את פרנצ'סקו הצעיר, שלדעתו ניחן בתכונות מתאימות לכומר סלזיאני.
קורות חייו > בתקופת השואה

בזמן כיבוש רומא על ידי גרמניה הנאצית, אנטוניולי היה מנהל מכללה נוצרית של המסדר הסלזיאני ע"ש פיוס האחד עשר ברומא. בתקופה זו, הוא החביא תחת חסותו ילדים יהודים, יחד עם עוזרו במכללה, הכומר ארמאנדו אלסנדריני. לפי מחקר שפורסם על ידי המסדר הסלזיאני, רשימת הניצולים מנתה כ-70. רוב הבנים הגיעו למכללה לאחר 16 באוקטובר 1943, היום בו החלו לגרש את יהודי איטליה למחנות השמדה.
ב-6 באוקטובר 1996, הוכר אנטוניולי (יחד עם ארמאנדו אלסנדריני) כחסיד אומות העולם. ב-28 למאי 1965, נפטר אנטוניולי בעיר לוגאנו.
לקריאה נוספת

Marco De Ambrosis, Don Francesco Antonioli, 2018, Italy, Ultravox
הערות שוליים

1 2 3 4 5  Marco De Ambrosis, Don Francesco Antonioli, איטליה: Ultravox, 2018
↑  פרנצ'סקו אנטוניולי, באתר יד ושם (באנגלית)
עץ החלטה

עץ החלטה המציג את שיעורי ההישרדות מבין נוסעי הספינה טיטאניק. sibsp הוא מספר קרובי המשפחה על סיפון האוניה. הסיווג בכל עלה מייצג את מרבית הדוגמאות המשויכות לעלה זה. המספרים המופיעים תחת כל עלה מציינים את ההסתברות להינצל ואת שיעור המופעים של התצפיות המתאימות לעלה מתוך כלל התצפיות באחוזים.
עץ החלטה (באנגלית: Decision Tree) הוא מודל חיזוי בתחומי הסטטיסטיקה, כריית נתונים והלמידה החישובית. עץ זה משתמש במשתנים מנבאים על מנת לסווג ערכים של משתנה מנובא לתצפיות. תהליך הסיווג הוא רב שלבי, כאשר בכל שלב נעשה שימוש בשאלה על אחד המשתנים המנבאים שתשובתה היא כן או לא. כאשר המשתנה המנובא הוא רציף נהוג לכנות את עץ ההחלטה עץ רגרסיה, וכאשר המשתנה המנובא הוא קטגורי מקובל לכנותו עץ סיווג.
ניתן להשתמש בעץ החלטה לא רק לניבוי אלא גם להדמיית נתונים. שלבים מוקדמים יותר בעץ נחשבים לחשובים יותר בהבנה כיצד המשתנה התלוי המנובא מוסבר על ידי המשתנים המנבאים.
תיאור המודל

עץ החלטה הוא עץ בינארי מלא המורכב מצמתי החלטה שבכל אחד מהם נבדק תנאי מסוים על מאפיין מסוים של התצפיות ועלים המכילים את הערך החזוי עבור התצפית המתאימה למסלול שמוביל אליהם בעץ. סוגים של עצי החלטה הם עצי רגרסיה שבהם מותאם ערך רציף לכל תצפית ועצי סיווג שבהם מותאם ערך בדיד או מחלקת סוג לכל תצפית. כמו כן קיימים עצי החלטה מסוג (CART (Classification And Regression Tree המשלבים את שני סוגי החיזוי.
עץ החלטה הוא ייצוג פשוט לסיווג דוגמאות. למידה מבוססת עץ החלטה היא אחת הטכניקות המוצלחות ביותר ללמידה מונחית באמצעות סיווג. עץ יכול "ללמוד" על ידי פיצול קבוצת המקור לתתי קבוצות, המתבססות על מתן ערך לתכונה. תהליך זה חוזר על עצמו בכל תת-קבוצה באופן רקורסיבי, ונקרא מחיצות רקורסיביות. הרקורסיה מושלמת כאשר כל קבוצות המשנה בצומת בעלות אותו ערך מטרה, או כאשר הפיצול כבר אינו מוסיף ערך לתחזיות. תהליך זה של אינדוקציה מלמעלה למטה בעצי החלטה, הוא דוגמה לאלגוריתם נפוץ במיוחד לעצים אשר לומדים החלטה מהנתונים.
בכריית נתונים, ניתן לתאר עצי החלטה גם כשילוב של טכניקות מתמטיות וחישוביות, המסייעות בתיאור, סיווג והכללה של קבוצה נתונה של נתונים.
בניית עצי החלטה

אלגוריתמים נפוצים לבניית עצי החלטה הם CART ,ID3, C4.5, C5.0, MARS, CHAID. ברוב המקרים העץ נבנה על סמך המידע מלמעלה למטה, קרי עלים מפוצלים כצמתי החלטה בהתאם למידע שנוסף לעץ. בכל שלב נבחר מאפיין שעל פיו יתבצע פיצול בצומת ההחלטה וערך סף מתאים כך שהתצפיות שישויכו לכל תת-עץ תחת הצומת יהיו אחידות בערך ההחלטה עבורן ככל שניתן. קריטריונים נפוצים לבחירת המאפיין שעל פיו יתבצע הפיצול עבור צומת החלטה הם:
מדד Gini המוגדר בתור  I_{G}(f)=\sum _{i=1}^{m}f_{i}(1-f_{i})=\sum _{i=1}^{m}(f_{i}-{f_{i}}^{2})=\sum _{i=1}^{m}f_{i}-\sum _{i=1}^{m}{f_{i}}^{2}=1-\sum _{i=1}^{m}{f_{i}}^{2}
מדד Information Gain המוגדר על פי נוסחת האנטרופיה  I_{E}(f)=-\sum _{i=1}^{m}f_{i}\log _{2}^{}f_{i}
כאשר בשני המקרים לעיל  i={1,2,...,m} הוא כלל מחלקות הסוג האפשרויות לתצפיות ו  f_{i}\in [0,1] הוא השיעור של מחלקת הסוג i בקרב כלל התצפיות המשויכות לצומת שיש לפצלו בעץ. ככל שהמדד קרוב יותר ל-0, כך הסיווג הומוגני יותר.
מודלים המבוססים על מספר רב של עצי החלטה

מספר שיטות של ניתוח ומיצוי מידע משתמשות במידע הנאסף ממספר רב של עצים על מנת לשפר את דיוק הניבויים של המודל. בכלל שיטות אלו ניתן למצוא:
Bagging - שיטה המתבססת על בניית N עצים על N מדגמי Bootstrap (מדגמים הנוצרים באמצעות דגימה חוזרת עם החזרה מהמדגם המקורי), ושקלול תוצאותיהם לכדי החלטה. שיטה זו חסינה באופן יחסי להתאמת יתר (Over-fitting) ובעלת ביצועים טובים יותר בהשוואה לעץ יחיד. עם זאת, חסרונה הוא שעציה דומים זה לזה, לפיכך, השיטה עלולה לגרום לפתרון שהוא מינימום מקומי מבחינת צמצום הטעות.
יער אקראי (Random Forest) - פיתוח של שיטת ה-Bagging, אשר משתמשת גם היא בבניית עצי החלטה מבוססי מדגמי Bootstrap, אך גורמת לשונות רבה יותר בין העצים הנוצרים על בסיס מדגמי ה-Bootstrap באמצעות הסתרת חלקי מידע בהליך יצירת העץ. בכך שקלול התוצאות הסופי מתבצע על עצים מגוננים יותר בהשוואה ל-bagging, ולרוב מאופיין גם בביצועים טובים יותר, לצד שימור החסינות היחסית להתאמת יתר.
עצים משופרים (boosted trees) - הליך סדרתי, בו כל עץ לומד לנבא את החלקים במידע אשר לא הצליח לנבא העץ הקודם (השארית - residuals).  לרוב בשיטה זו משתמשים בעצים פשוטים ביותר, לרוב עם צומת אחת או שתיים, וקובעים משקל מאוד נמוך (לדוגמה w=0.001) לכל עץ, כך שהשאריות מצטמצמות באופן איטי. בשל כך הליך הלמידה boosted trees נחשב הליך של 'לומד איטי' (A slow learner). השם עצים משופרים ניתן למודל מאחר שכל עץ תלוי בעץ הקודם, והוא בעצם מהווה 'שיפור' שלו.
מדדים

על מנת לבנות עץ החלטה, יש צורך להחליט על מדד אשר מבטא אותו העץ מנסה למזער או למקסם. כך, שבמעקב אחר חלוקות העץ, התצפיות המשתייכות לחלוקות אלו יאופיינו על ידי ערך מינימלי או מקסימלי במדד זה. לדוגמה, ניתן לחשוב על מזעור השגיאות בין סיווג התצפיות המסופק על ידי העץ, לבין הסיווג המקורי של התצפיות. מדדים מסוג נפוץ הם מדדי הומוגניות של משתנה היעד בתוך תת-קבוצות, כאשר העץ מנסה למקסם את ההומוגניות. כדי לבסוף לספק סיווג, אלגוריתמים רבים משתמשים בממוצע של כלל התצפיות בכל קבוצה.
מדדים > מדד GINI

בעץ CART (עץ סיווג ורגרסיה) משתמשים במדד ג'יני (Gini). מדד זה מודד הומוגניות של קבוצה, ויש לו שימושים רבים באפיון אי-שווין כלכלי של מדינות. ערכי המדד נעים בין 0 ל-1, כאשר 0 מייצג הומוגניות מוחלט - כל הערכים בקבוצה זהים.
על מנת לחשב את מדד ג'יני עבור קבוצת פריטים, מ-1 עד m, כאשר  f_{i} מייצג את הפרופורציה של כמות התצפיות עם הערך  i בתוך קבוצת הפריטים, ניתן להשתמש בנוסחה באה:
I_{G}(f)=\sum _{i=1}^{m}f_{i}(1-f_{i})=\sum _{i=1}^{m}(f_{i}-{f_{i}}^{2})=\sum _{i=1}^{m}f_{i}-\sum _{i=1}^{m}{f_{i}}^{2}=1-\sum _{i=1}^{m}{f_{i}}^{2}
מדדים > רווח מידע

באלגוריתמים של עצי החלטה מהסוגים: ID3, C4.5 ,C5.0 משתמשים במדד זה. רווח מידע מבוסס על מושג האנטרופיה מתורת האינפורמציה.
I_{E}(f)=-\sum _{i=1}^{m}f_{i}\log _{2}^{}f_{i}
יתרונות עץ ההחלטה

לעצי החלטה ישנם יתרונות שונים:
פשוטים להבנה ופירוש. אנשים מסוגלים להבין דגמים של עצי החלטה לאחר הסבר קצר.
דורש הכנה של מעט נתונים. טכניקות אחרות דורשות לעיתים קרובות נורמליזציה של הנתונים, יצירת משתני דמה והסרה של ערכים ריקים.
מסוגל להתמודד עם נתונים מספריים ועם נתונים קטגוריאליים. טכניקות אחרות מתמחות בדרך כלל במערכי נתונים מסוג מסוים (ברשתות עצביות לדוגמה, ניתן להשתמש רק במשתנים מספריים).
משתמש במודל קופסה לבנה. אם מצב מסוים נצפה במודל, ההסבר למצב מוסבר בקלות על ידי לוגיקה בוליאנית (ברשת עצבית לדוגמה, כיוון שהמודל הוא קופסה שחורה, ההסבר לתוצאה מסובך להבנה).
ניתן לתקף את המודל באמצעות מבחנים סטטיסטיים. דבר המאפשר לחשב את אמינות המודל.
חזק. פועל היטב, גם אם ההנחות שלו מופרות במקצת על ידי המודל האמיתי ממנו הופקו הנתונים.
פועל היטב עם מערכי נתונים גדולים. כמויות גדולות של נתונים ניתנות לניתוח באמצעות משאבי מחשוב סטנדרטיים בזמן סביר.
מגבלות

הבעיה בלמידת עץ החלטות אופטימלי ידועה כ-NP-complete תחת כמה היבטים של אופטימלי ואפילו במושגים פשוטים. כתוצאה מכך, אלגוריתמים לומדים של עצי החלטה מעשיים מבוססים על שיטות יוריסטיות כגון האלגוריתם ה"חמדני", שבו החלטות האופטימום המקומי נעשות בכל צומת. אלגוריתמים כאלה, לא מבטיחים החזרה של אופטימום גלובלי בעץ החלטות. על מנת להפחית את השפעת ה"חמדנים" על האופטימום המקומי הוצעו מספר שיטות כגון עץ מרחק המידע הכפול (DID).
לומדי עצי החלטה יכולים ליצור עצים מורכבים מדי שלא מכלילים בצורה טובה את נתוני האימון.
ישנם מושגים קשים להבנה בגלל שעצי החלטה לא מבטאים אותם בקלות כמו XOR, בעיות שוויון ובעיות רבב. במקרים כאלה, עץ ההחלטה נהיה עצום בגודלו. גישות לפתרון הבעיה מערבות שינוי הצגת תחום הבעיה או שימוש באלגוריתמי למידה המבוססים על הצגה רחבה יותר של ביטויים (כמו למידת יחס סטטיסטי ותכנון תכנות הגיון מותווה).
לנתונים הכוללים משתנים קטגוריאליים עם מספר רמות שונה, רווח מידע בעצי החלטה מוטה לטובת אלה עם תכונות עם יותר רמות. עם זאת, הנושא של בחירת מנבא מוטה נמנע על ידי הגישה מותנית ההסקה.
הרחבות > גרף החלטה

בעצי החלטה, כל הנתיבים מצומת השורש לצומת העלה ממשיכים בדרך של השתלבות, או AND. בגרף החלטה ניתן להשתמש בהתפצלות (ORs) כדי לצרף שני נתיבים נוספים יחד באמצעות אורך מסר מינימלי.
גרפי החלטה הורחבו יותר כדי לאפשר לתכונות חדשות שלא נאמרו קודם להילמד ולשמש באופן דינמי במקומות שונים בגרף. הקידוד הסכמתי הכללי מניב חיזוי מדויק וטוב יותר. באופן כללי, גרפי החלטה מסיקים מודלים עם פחות עלים מאשר עצי החלטה.
הרחבות > שיטות חיפוש חלופיות

אלגוריתמים אבולוציוניים משמשים כדי למנוע החלטות אופטימום מקומיות ולחפש את מרחב העץ עם מעט הטיה מראש.
אפשרי גם, שעץ יידגם על ידי MCMC בתבנית בייס (Bayesian). 
ניתן לחפש בעץ בשיטת מלמטה למעלה.
גיזום

כדי להתמודד עם בעיית התאמת יתר (overfitting), שבה העץ מספק תחזיות מדויקות עבור התצפיות שלפיהן נבנה, אך בעל שיעור שגיאה גבוה עבור תצפיות אחרות, מבוצע תהליך גיזום (pruning) שבו מוחלפים חלק מהצמתים בעץ בעלים עם סיווג שנקבע על פי הסיווג של רוב הדוגמאות ששייכות לתת העץ שתחת אותו הצומת.
מימושים

חבילות תוכנת כריית נתונים רבות מספקות יישומים
של אחד או יותר מהאלגוריתמים של עצי ההחלטה. דוגמאות לכך כוללות את:
Salford
Systems CART (אשר ברישיון על הקוד הקנייני של כותבי הCART המקוריים).
IBM
SPSS Modeler
RapidMiner
SAS Enterprise Miner
R (סביבת תוכנה פתוחה לחישובים סטטיסטיים, הכוללת מספר יישומים של CART, כמו rpart וחבילות randomForest).
Weka (חבילת תוכנת קוד-פתוח חינמית לכריית נתונים שמכילה אלגוריתמים רבים של עצי החלטה).
Orange (חבילת תוכנה חינמית לכריית נתונים הכוללת את מודל עץ ההחלטה orngTree).
KNIME
Microsoft SQL Server
scikit-learn (קוד פתוח חינמי ללמידת מכונה בשפת תכנות Python).
ראו גם

תרשים עץ (הסתברות)
רשת השפעה
רשימת החלטה
הערות שוליים

1 2 3  James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2023). An introduction to statistical learning: with Applications in R. Second edition, 
. New York: springer.
| 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
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007541962905171  GND: 4347788-4  NKC: ph705675
פרס המוזיקה של בילבורד להישג המצעדים

| --- | --- |
הלוגו הכללי של מגזין הבילבורד
הלוגו הכללי של מגזין הבילבורד
 מדינה:  ארצות הברית
 הגוף המעניק:  בילבורד
 תקופת הפרס:  2015–הווה (כ־9 שנים)
 billboardmusicawards.com
פרס המוזיקה של בילבורד להישג המצעדים הוא אחד משני הפרסים שנבחרים על ידי מעריצים בטקס הפרסים. דרייק הוא האמן בעל מספר המועמדויות הגבוה ביותר, הוא היה מועמד 3 פעמים (2016, 2018 ו-2019). טיילור סוויפט (2015, 2020) ודה ויקנד (2016, 2017) קיבלו שתי מועמדויות.
זוכים ומועמדים

| שנה | זוכה | מועמדים | מקור |
| --- | --- | --- | --- |
| 2015 | טיילור סוויפט |  איגי אזליה  מייגן טריינור |  |
| 2016 | ריהאנה |  אדל  דרייק  דה ויקנד  ליטל ביג טאון |  |
| 2017 | Twenty One Pilots |  לוק בריאן  הצ'יינסמוקרס  ניקי מינאז'  דה ויקנד |  |
| 2018 | קמילה קביו |  קארדי ב  דרייק  סאם האנט  אד שירן |  |
| 2019 | אריאנה גרנדה |  דן + שי  דרייק  ליידי גאגא ובראדלי קופר  דואה ליפה |  |
| 2020 | הארי סטיילס |  מריה קארי  לוק קומבס  ליל נאס X  טיילור סוויפט |  |
2021:
הערות שוליים

↑  "2015 Billboard Music Awards". Variety. 17 במאי 2015. נבדק ב-27 באוקטובר 2016. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  "2016 Billboard Music Awards". Billboard.com. 22 במאי 2016. נבדק ב-27 באוקטובר 2016. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  "Here Is the Complete List of Winners From the 2017 Billboard Music Awards". Billboard. נבדק ב-2017-05-22.
↑  "Here Are All the Winners From the 2018 Billboard Music Awards". Billboard. 20 במאי 2018. נבדק ב-20 במאי 2018. {{cite news}}:  (עזרה)
↑  "2019 Billboard Music Awards Winners: The Complete List". Billboard. נבדק ב-2019-05-04.
↑  "Nominees Announced for the 2020 Billboard Music Awards". Billboard. 22 בספטמבר 2020. נבדק ב-22 בספטמבר 2020. {{cite web}}:  (עזרה)
| פרסי המוזיקה של בילבורד |
| --- | --- | --- |
| פרסים | האמן המוביל • האמן החדש המוביל • הזמר המוביל • הזמרת המובילה • הלהקה המובילה • אמן סיבוב ההופעות המוביל • אמן הבילבורד 200 המוביל • אלבום הבילבורד 200 המוביל • אמן ההוט 100 המוביל • שיר ההוט 100 המוביל • שיר הרדיו המוביל • השיר הנמכר ביותר • האמן שיאן מכירות השירים • אמן הסטרימינג המוביל • אמן שירי הרדיו המוביל • שיר הסטרימינג המוביל (אודיו) • שיר הסטרימינג המוביל (וידאו) • האמן הנוצרי המוביל • השיר הנוצרי המוביל • האלבום הנוצרי המוביל • אמן הגוספל המוביל • שיר הגוספל המוביל • אלבום הגוספל המוביל • אמן הקאנטרי המוביל • שיר הקאנטרי המוביל • אלבום הקאנטרי המוביל • אמן הדאנס/אלקטרוני המוביל • שיר הדאנס/אלקטרוני המוביל • אלבום הדאנס/אלקטרוני המוביל • האמן הלטיני המוביל • השיר הלטיני המוביל • האלבום הלטיני המוביל • אמן ה-R&B המוביל • שיר ה-R&B המוביל • אלבום ה-R&B המוביל • אמן הראפ המוביל • זמרת הראפ המובילה • שיר הראפ המוביל • אלבום הראפ המוביל • אמן הרוק המוביל • שיר הרוק המוביל • אלבום הרוק המוביל • הפסקול המוביל • האמן החברתי המוביל • הישג המצעדים |  |
| פרסים מיוחדים | פרס אור הזרקורים • פרס האייקון • פרס המילניום |  |
| טקסים | 1990 • 1991 • 1992 • 1993 • 1994 • 1995 • 1996 • 1997 • 1998 • 1999 • 2000 • 2001 • 2002 • 2003 • 2004 • 2005 • 2006 • 2007 • 2008 • 2009 • 2010 • 2011 • 2012 • 2013 • 2014 • 2015 • 2016 • 2017 • 2018 • 2019 • 2020 • 2021 • 2022 • 2023 |  |
| ערכים קשורים | אמן סיבוב ההופעות של בילבורד • נשים במוזיקה (בילבורד) • פרסי המוזיקה הלטינית של בילבורד • פרסי המוזיקה היפנית של בילבורד |  |
פרדי קרטר

| --- | --- |

 לידה:  27 בינואר 1993 (בן 31) פלימות', הממלכה המאוחדת 
 שם לידה:  Frederick James Carter 
 מדינה:  הממלכה המאוחדת 
 מקום לימודים:  בית הספר לדרמה באוקספורד  קווינס קולג 
 בן או בת זוג:  Caroline Ford 
 פרופיל ב-IMDb
 
פרדי קרטר (באנגלית: Freddy Carter; נולד ב-27 בינואר 1993) הוא שחקן תיאטרון, קולנוע וטלוויזיה אנגלי.
ביוגרפיה

קרטר נולד בפלימות', דבון. אחיו הגדול הוא  השחקן טום אוסטין. הם למדו בבית הספר בקווינס קולג' בטאונטון. לאחר מכן המשיך קרטר ללמוד משחק בבית הספר לדרמה באוניברסיטת אוקספורד, שם סיים את לימודיו בשנת 2015.
קריירה

לאחר סיום הלימודים, הופיע קרטר בתיאטרון רוז קינגסטון בהפקה של המחזה "מלחמת השושנים" בבימויו של טרבור נאן. קרטר ערך את הופעת הבכורה שלו על המסך כחייל בסרט "וונדר וומן" בשנת 2017. באותה שנה, קרטר קיבל את תפקידו הראשי הגדול הראשון "פיטר "פין" הות'ורן" בסדרת הטלוויזיה בהפקת נטפליקס "זואי ורייבן". הוא גילם תפקיד זה גם בספיישלים של חג המולד וחג האהבה. הוא שיחק בהפקה הבימתית של "אגנס קולדר" בבימוי הרלי גרנוויל-בארקר, בתיאטרון המלכותי בבאת'. בשנת 2018 שיחק בסרט האימה "המנזר".
בשנת 2019 כתב קרטר וביים את סרטו הקצר הראשון, "מספר 89". בשנת 2019 הוא כיכב במיני סדרה  "15 ימים" בתפקיד טום, לצד ברוס הרבלין-ארל, ששיחק עימו בסדרה "זואי ורייבן".  ותפקיד חוזר בתפקיד ג'ייסון ריפר בסדרת הטלוויזיה האמריקאית "Pennyworth". באוקטובר 2019 פורסם כי קרטר יככב בתפקיד קאז ברקר בסדרת הטלוויזיה "צל ועצם".
פילמוגרפיה

| שנה | כותרת | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2017 | וונדר וומן | חייל | סרט קולנוע |
| 2018 | המנזר | אליס | סרט קולנוע |
| 2018 | זואי ורייבן: ספיישל חג המולד | פיטר "פינ" הות'ורן | סרט נטפליקס |
| 2019 | זואי ורייבן: ספיישל חג האהבה | פיטר "פינ" הות'ורן | סרט נטפליקס |
| 2019 | מספר 89 |  | במאי ותסריטאי |
| שנה | כותרת | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2017–2019 | זואי ורייבן | פיטר "פינ" הות'ורן | תפקיד ראשי |
| 2019 | 15 ימים | טום | מיני סדרה: תפקיד ראשי |
| 2019 | Pennyworth | ג'ייסון ריפר | 3 פרקים |
| 2021 | צל ועצם | קאז ברקר | תפקיד ראשי |
| 2023 | The Doll Factory | גדעון | 5 פרקים |
| 2024 | אדוני האוויר | לוטננט דייוויד פרידקין | 3 פרקים |
פילמוגרפיה > תיאטרון

| שנה | כותרת | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2015 | מלחמות השושנים | Company | תיאטרון רוז קינגסטון |
| 2016 | הסערה | פרדיננד | פסטיבל היפודרום הגדול של ירמות', נורפוק ונורוויץ' |
| 2018 | אגנס קולנדר | אלכסנדר פלינט | יוסטינוב סטודיו, התיאטרון המלכותי בבאת' |
הערות שוליים

↑  "Excited to see OQ Freddy on TV tonight!". Old Queenians. 13 במאי 2019. נבדק ב-10 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  "Notable Alumni". Oxford Drama School. נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  "The Wars of the Roses: Freddy Carter as Cast Throughout". Rose Theatre Kingston. נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Hewis, Ben (22 ביולי 2015). "Full company announced for The Wars of the Roses season". נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Ellenbogen, Rachael (13 בנובמבר 2018). "When Will 'Free Rein' Return? Christmas Special Airing Ahead Of Season 3". International Business Times. נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite news}}:  (עזרה)
↑  "Free Rein: Valentine's Day". Netflix. נבדק ב-2019-01-18.
↑    Dominic Cavendish, ‏Agnes Colander review, Ustinov Studio, Theatre Royal, Bath - Trevor Nunn directs a bona fide revelation, The Telegraph, 22 March 2018
↑  Blue, Jeannie (3 במאי 2018). "The Convent (Movie Review)". Cryptic Rock. נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite news}}:  (עזרה)
↑  "'No. 89' A Short Film by Freddy Carter". IndieGoGo. נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Bruce Herbelin-Earle (3 במאי 2019). "The U.K's Channel 5 have a new drama "15 DAYS". Catch it now online on My5 with @channel5_tv Directed by: @newberyandy". Instagram. אורכב מ-המקור ב-18 בינואר 2021. נבדק ב-16 באוגוסט 2020. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  "Freddy Carter stars in '15 Days'". Oxford School of Drama. 25 במאי 2019. נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Davies, Alex (15 במאי 2019). "15 Days on Channel 5 cast: Who is in the cast of 15 Days?". נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Schager, Nick (22 ביולי 2019). "In 'Pennyworth,' Batman's Butler Transforms Into... James Bond. It's Very Weird". נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Jones, Marcus (2 באוקטובר 2019). "Netflix announces Shadow and Bone cast and fans are excited to see Ben Barnes as the Darkling". נבדק ב-2 באוקטובר 2019. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  "Rehearsals begin for William Shakespeare's The Tempest". Theatre News. 25 באפריל 2016. נבדק ב-23 בפברואר 2021. {{cite web}}:  (עזרה)
פרסיאדו אביגדור

פרסיאדו ורעייתו חנה כפי שצולמו ב-2001
פרסיאדו (יקיר) אביגדור (בבולגרית: Авигдор Персиадо‏; 26 בפברואר 1928, סופיה, ממלכת בולגריה–28 באפריל 2018, בת ים, ישראל), היה כדורגלן, מאמן כדורגל, ואיש ניהול ישראלי, המזוהה עם קבוצת מכבי יפו ונמנה עם מייסדיה.
קורות חייו

פרסיאדו אביגדור נולד בסופיה לשמואל ואסתר. למד בבית הספר הקהילתי בעירו. בהיותו נער הצטרף לתנועת מכבי בעיר הולדתו ושיחק כדורגל בקבוצת מכבי סופיה. הוא זכה לכינויו: טופצ'ה Топче–כדור בבולגרית, והכינוי ליווה אותו לאורך כל חייו. במאי 1943, במהלך מלחמת העולם השנייה גורשו יהודי סופיה לערי השדה, ומשפחת אביגדור הגיעה לעיר רוסה והתגוררה בקרב הקהילה המקומית. בהמשך, שיחק אביגדור בקבוצת הכדורגל המקומית "נאפרדוק רוסה" (בול'). בראשית 1945 שבה המשפחה לסופיה ואביגדור שב לשחק במכבי סופיה. ב-1949 במסגרת העלייה ההמונית עלה עם משפחתו לישראל והתגורר ביפו. באותה השנה נמנה עם מייסדי קבוצת מכבי יפו ובה שיחק בתפקיד המגן.
בסיום עונת 1954/1955 עלה עם הקבוצה לאחר משחקי מבחן, מליגה ב' שהייתה השנייה בישראל לליגה הלאומית בכדורגל, שנקראה בעונה הקודמת ליגה א' והייתה הליגה הבכירה בישראל. בעונת 1955/1956 בליגה הלאומית השתתף במשחקי הקבוצה, והיא הצליחה להישאר בליגה לאחר משחקי מבחן. ב-6 ביולי 1957 השתתף במשחק גמר גביע המדינה בכדורגל 1956/1957 בו הפסידה מכבי יפו להפועל פתח תקווה 1–2. משחק הליגה האחרון שלו בשורות מכבי יפו נערך ב-11 ביוני 1960, מחזור הסיום של עונת 1959/1960 בליגה הלאומית, מול הפועל פתח תקווה. בעונה זו כיהן גם כמנהל הקבוצה. לכבוד פרישתו ממשחק פעיל בקבוצה, נערך לכבודו משחק ידידות שהתקיים ב-18 במרץ 1961 במגרש "הפחים" לעיני 4,000 אוהדים מול שמשון תל אביב. במחצית המשחק התקיים טקס חגיגי ובו הוענקו לו גביעי הוקרה וזרי פרחים. בתחילת המחצית השנייה ירד אביגדור מהמגרש לתשואות הקהל, פשט את חולצתו והעניק אותה למי שראה כממשיך דרכו יהודה נקסון. בין השנים 1960–1964 שימש כעוזר מאמן למאמנים: זאב בסרגליק, ואסיל ספאסוב ונוטקו ולב.
בנוסף, ולאורך השנים שלאחר פרישתו, השתלב אביגדור בהנהלת האגודה. הוא שימש כמאמן "חירום" בקבוצה לתקופות קצרות ותקופות מעבר בין מאמנים. כך לדוגמה, ב-1963 אימן את הקבוצה במשחקי מכבי אירופה שנערכו בליון צרפת, וכן ב-1967 כיהן לזמן קצר כמאמן הקבוצה עד להגעתו של המאמן הבולגרי סאשה פופוב. בהמשך, אימן קבוצות ילדים ונוער, היה מנהל הקבוצה, יושב ראש המועדון ויושב ראש מחלקת הנוער. היה פעיל במועדון עד להקמת מכבי קביליו יפו ב-2008. פרסיאדו אביגדור הלך לעולמו ב-2018 והובא למנוחות בבית העלמין ירקון. היה נשוי לחנה, אב לשתי בנות וסב לנכדים ולנינים.
הישגים > כשחקן

סגנית מחזיקת הגביע: 1956/1957
הישגים > כמאמן

משחקי מכבי אירופה, ליון, 1963: מדליית זהב
לקריאה נוספת

ברוך פורמן, היידה בי-היידה בו - עלייתה, ירידתה והקמתה מחדש של מכבי יפו, הוצאת תירוש, תל אביב-יפו, 2020.
הערות שוליים

↑  טודור בוריסוב, איך הכדורגל המלוכני כבש את בולגריה, סופיה, 2019, עמודים 17–20.
↑  הפועל ת"א זכה בגביע צפרירי, הארץ, 19 במרץ 1961.
↑  הבוקר: מכבי יפו - הולנד בפתיחת המכביה בליאון, חדשות הספורט (עמוד 4) 2 ביוני 1963.
↑  נכשל המו"מ ינבסקי-יפו, מעריב, 26 ביוני 1967.
↑  משה בוקר, דוד מנור, קדוש: נקווה לתוצאות בסיום העונה, חדשות, 7 בינואר 1990.
↑  ברוך פורמן, היידה בי-היידה בו - עלייתה, ירידתה והקמתה מחדש של מכבי יפו, הוצאת תירוש, תל אביב-יפו, 2020, עמודים 189–190. נתונים היסטוריים: ירון משעל.