למידה מונחית
הערות שוליים

1 2  Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, 2014
1 2  Bin LiuGeoffrey I. Webb, Generative and Discriminative Learning, Encyclopedia of Machine Learning, 2011
↑  Goodfellow, Ian; Pouget-Abadie, Jean; Mirza, Mehdi; Xu, Bing; Warde-Farley, David; Ozair, Sherjil; Courville, Aaron; Bengio, Yoshua, Generative Adversarial Nets, 2014
1 2  Haiying Wang, Huiru Zheng, Model Validation, Machine Learning, 2013
↑  Vladimir Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory
↑  Pádraig CunninghamMatthieu CordSarah Jane Delany, Supervised Learning, Machine Learning Techniques for Multimedia, 2008
↑  Kwetishe Joro Danjuma, Performance Evaluation of Machine Learning Algorithms in Post-operative Life Expectancy in the Lung Cancer Patients
↑  משפט "אין ארוחות חינם"
↑  S. German, E. Bienenstock and R. Doursat, Neural networks and the bias/variance dilemma, 1992
↑  G. James, Variance and bias for general loss functions, 2003
↑  S.Velliangiri, S.Alagumuthukrishnan, S IwinThankumar joseph, A Review of Dimensionality Reduction Techniques for Efficient Computation
↑  C. E. Brodley, M. A. Friedl, Identifying Mislabeled Training Data, Journal of Artificial Intelligence Research, 1999
↑  M.R. Smith, T. Martinez, Improving classification accuracy by identifying and removing instances that should be misclassified, 2011
↑  Jan LarsenClaus SvarerLars Nonboe AndersenLars Kai Hansen, Adaptive Regularization in Neural NetworkModeling, Neural Networks: Tricks of the Trade, 2012
↑  Srivastava, Nitish and Hinton, Geoffrey and Krizhevsky, Alex and Sutskever, Ilya and Salakhutdinov, Ruslan, Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting, 2014
↑  Alex Woodie, Three Ways Biased Data Can Ruin Your ML Models, ‏18 ביולי 2018
↑  Data Bias and What it Means for Your Machine Learning Models, ‏14 באפריל 2020
↑  Mohamed Farouk Abdel Hady, Friedhelm Schwenker, Semi-supervised Learning, Handbook on Neural Information Processing, 2013
↑  D. Sculley, Large Scale Learning to Rank
| --- | --- |
ערך טוב: 
| 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: 987007561023305171  LCCN: sh94008290 
בתמונה ניתן לראות דגימות מתוך מאגר הדוגמאות MNIST שמכיל עשרות אלפי ספרות הכתובות בכתב יד. מודל דיסקרימינטיבי יוכל לקבל תמונה של ספרה בכתב יד, ולומר מה הספרה שקיבל. לעומת זאת, מודל גנרטיבי ילמד את ההתפלגות של הספרות, ויוכל לייצר בעצמו ספרות חדשות שנראות כמו ספרות שאדם כתב, אך למעשה הן אינן מופיעות במאגר.
בהינתן סט אימון שמכיל את הנקודות האדומות, המטרה היא לאמן מודל שמקרב את הנקודות בצורה הטובה ביותר. שתי הפונקציות, הכחולה והירוקה, מתאימות לנקודות במדויק ולכן יכולות להיות מודל מתאים. ערך פונקציית ההפסד של שתי הפונקציות על נתוני האימון הוא אפס. הוספת רגולריזציה תגרום להעדפת המודל הירוק על פני הכחול. המודל הירוק כנראה מכליל טוב יותר על הנקודות כי הוא פחות ספציפי, ולכן שגיאת ההכללה תהיה קטנה יותר.
דוגמה להתאמת יתר. הצבעים השונים של הנתונים מייצגים שייכות לקבוצות שונות (סיווג רצוי שונה), והקו הירוק מתאר התאמת יתר לנתונים הללו. הקו השחור מתאר התאמה טובה.