stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
אלגוריתם AdaBoost
מבוא והיסטוריה

הרעיון של Boosting (הגברה) בלמידת מכונה צמח מתוך שאלה תאורטית במסגרת מודל הלמידה PAC שהציג לסלי וליאנט ב-1988.
רוברט שפיר הציע ב-1989 אלגוריתם Boosting פולינומי ראשון שהוכיח עקרונית כי התשובה חיובית, וב-1990 הציג יואב פרוינד שיפור יעיל יותר לאלגוריתם זה. עם זאת, הגישות המוקדמות הללו סבלו מקשיים פרקטיים, והיו מורכבות ליישום ולאימון.
בשנת 1995 פיתחו פרוינד ושפיר את AdaBoost (קיצור של "Adaptive Boosting"), אלגוריתם Boosting פשוט יחסית שהצליח להתגבר על רבות מהבעיות המעשיות של קודמיו. האלגוריתם הוצג לראשונה בכנס COLT באותה שנה, ומאוחר יותר פורסם במאמר מקיף ב-1997.
AdaBoost היה לאחד האלגוריתמים הראשונים בתחום ה-Ensemble learning שזכה לתשומת לב רחבה בשל פשטותו, יעילותו ותוצאותיו הטובות. תרומתם של פרוינד ושפיר זכתה כאמור להכרה בדמות פרס גדל בשנת 2003 על הישגיהם בתחום Boosting, ומהר מאוד שולב האלגוריתם במגוון רחב של יישומים בלמידת מכונה.
יתרונות וחסרונות > יתרונות

פשטות ושקיפות – האלגוריתם קל למימוש ומבוסס על רעיון ישיר של שיפור איטרטיבי של הביצועים. הוא אינו דורש כוונון רב של פרמטרים (מלבד מספר הסבבים) וניתן להשתמש בו עם מגוון סוגי מסווגים חלשים לפי צורכי הבעיה. התוצר – אוסף מסווגים עם משקלות – גם ניתן לפרשנות מסוימת; למשל, ניתן להבין אילו מאפיינים (דרך המסווגים החלשים) תרמו יותר להחלטה הסופית.
שיפור דיוק – האלגוריתם לרוב משיג דיוק גבוה יותר מאשר כל מסווג חלש בנפרד, ולעיתים אף משתווה לביצועי מסווגים מתקדמים בהרבה. בשילוב עם עצי החלטה קטנים האלגוריתם ידוע כאחד המסווגים הטובים ביותר ללא צורך בהתאמה מרובה. הוא מתאים את עצמו לדאטה על ידי התמקדות בדוגמאות קשות, ובכך מצמצם את הטעות הכוללת באופן יעיל.
התאמה אדפטיבית וחסינות מסוימת – היכולת להתרכז בדוגמאות שקשה לסווגן בכל שלב מקנה ל-AdaBoost יתרון בהתמודדות עם מקרים מורכבים ועם בעיות של חוסר איזון בנתונים. דוגמאות מהמיעוט שתויגו לא נכון יקבלו משקל גבוה ויזכו להתייחסות בסבבים הבאים, וכך האלגוריתם יכול באופן אדפטיבי להתמודד גם עם מערכי נתונים לא מאוזנים שבהם אחת הקטגוריות נדירה.
עמידות מסוימת להתאמת יתר (Overfitting) – במחקרים אמפיריים נמצא של-AdaBoost נטייה מופחתת להתאמת יתר בהשוואה לאלגוריתמים חזקים אחרים, במיוחד במצבים של נתונים נקיים מרעש. במילים אחרות, כל עוד לא קיימות שגיאות תווית רבות או חריגות קיצוניות, AdaBoost מסוגל ללמוד את הנתונים באופן הדוק מבלי להתאים את עצמו יתר על המידה.
יתרונות וחסרונות > חסרונות

רגישות לרעש וחריגות – אחת המגבלות הבולטות של AdaBoost היא הרגישות שלו לדוגמאות בעייתיות בנתוני האימון. מכיוון שהאלגוריתם מגדיל בהדרגה את המשקל של דוגמאות שקשה לסווגן, דוגמאות עם תווית שגויה או נתונים חריגים (Outliers) עלולות לקבל משקל הולך וגדל ולהשפיע לרעה על המודל הסופי. במצב של רעש כבד, AdaBoost עלול "להתאמץ" יותר מדי להתאים את עצמו לחריגים ובכך לפגוע בביצועי ההכללה. אלגוריתמים חלופיים כמו Random Forest נחשבים חסינים יותר לרעש בהקשר זה.
צורך בלומד חלש "טוב מספיק" – AdaBoost דורש שכל מסווג חלש יהיה מעט טוב מניחוש (שגיאה נמוכה מ-50%). במקרים שבהם הלומד החלש לא מסוגל להגיע לביצועים כאלה, האלגוריתם עלול להיכשל או לא לתרום לשיפור (למשל, אם לומד חלש מחזיר ביצועים גרועים, המשקל שלו עלול לצאת שלילי או שהאלגוריתם יעצור). לכן AdaBoost מתאים בעיקר ללומדים חלשים בעלי יכולת אבחנה מינימלית. במצבים של מידע דל מאוד או מאפיינים שלא נושאים אות שימושי, ייתכן ש-Boosting לא יביא לתועלת.
חישוביות וזמן ריצה – בניגוד לשיטות כמו Bagging (דוגמת יער אקראי) שבהן מודלים שונים ניתנים לאימון במקביל, ב-AdaBoost האימון הוא סדרתי (סבבים תלויים זה בזה). משמעות הדבר היא שמשך האימון עשוי להיות ארוך, במיוחד אם נדרשים סבבים רבים או אם הלומד החלש עצמו איטי. עבור מערכי נתונים גדולים מאוד, AdaBoost עלול להיות כבד חישובית לעומת שיטות קביצה (ensemble) מקבילות אחרות. בנוסף, עם התקדמות האלגוריתם והוספת מסווגים, גם זמן הסיווג (בעת שימוש במודל) מתארך, שכן יש לבצע חיזוי של כל המסווגים החלשים ולשלבם.
יישומים בעולם האמיתי

האלגוריתם AdaBoost הוא שיטה גמישה ורב-שימושית הנמצאת במגוון יישומים בתחומי עיבוד נתונים, ראייה ממוחשבת, אבטחת מידע ועוד. להלן מספר תחומים בולטים בהם נעשה בו שימוש:
יישומים בעולם האמיתי > זיהוי פנים ועיבוד תמונה

אחד היישומים הידועים ביותר של שיטת הבוסטינג הוא במסגרת מערכת זיהוי הפנים של Viola-Jones. אלגוריתם זה, שפותח בשנת 2001, השתמש בטכניקת למידה מגבירה כדי לבחור מאפייני תמונה פשוטים (כגון Haar features) ולשלבם לרצף של מסווגים חזקים המאורגנים במבנה מדורג (cascade), מה שאפשר זיהוי מהיר של פנים בתמונות. המנגנון שימש הן לבחירת התכונות המבדילות ביותר והן להרכבתן למסווג סופי יעיל, ובכך איפשר זיהוי פנים בזמן אמת – פריצת דרך בתחום הראייה הממוחשבת. מעבר לזיהוי פנים, טכניקות מבוססות הגברת מסווגים יושמו גם בזיהוי עצמים כללי, מעקב אחר אובייקטים בווידאו ושיפור איכות תמונה.
יישומים בעולם האמיתי > עיבוד שפה טבעית וסינון ספאם

בתחום עיבוד שפה הטבעית משלבים לעיתים Boosting במשימות סיווג טקסט. דוגמה נפוצה היא מסנני דואר זבל, שבהם האלגוריתם מאומן על מאפייני טקסט כגון מילות מפתח, תדירויות ושדות מטא-דאטה של ההודעה כדי להבחין בין דואר לגיטימי לספאם. שילוב של רבים מהמאפיינים הללו באמצעות שיטת ההגברה משפר את יכולת הזיהוי של ספאם בהשוואה לכל כלל בודד. גם במשימות כמו ניתוח סנטימנט (קביעת עמדה חיובית/שלילית מטקסט) נעשה שימוש באלגוריתם ככלי המשלב מאות חלוקות פשוטות (למשל נוכחות מילים מסוימות) לכדי מסווג סופי חזק. היכולת של שיטת ההגברה האדפטיבית להתאים את עצמה לדוגמאות קשות לסיווג (כגון ביטויים אירוניים או נדירים) מועילה במיוחד בתחומים אלו.
יישומים בעולם האמיתי > גילוי הונאות ואנומליות

בתחום אבטחת המידע והפיננסים האלגוריתם מיושם במערכות זיהוי הונאות וזיהוי אנומליות. למשל, בזיהוי הונאות בכרטיסי אשראי פותחו מערכות המשלבות מספר מסווגים חלשים (הבוחנים דפוסי רכישה, מיקום, סכומים וכדומה) כדי לאתר עסקאות חשודות. שיטת ההעצמה מתאימה במיוחד למשימה זו, משום שהיא יכולה להגביר את הרגישות למקרים חריגים (כגון עסקאות הונאה נדירות) תוך שמירה על שיעור התרעות שווא נמוך. באופן דומה, גם בזיהוי פריצות לרשת או תנועה זדונית (Intrusion Detection) נעשה שימוש באלגוריתמים מבוססי למידת חיזוק, בהם המערכת לומדת דפוסי תעבורה תקינים ברשת ומזהה סטיות מהם המעידות על פעילות זדונית. שילוב של גלאים חלשים שונים (כגון בדיקת כתובות IP, חריגות בפרוטוקול ורצפי פקודות חשודים) באמצעות שיטת הבוסטינג מאפשר לקבל מנגנון איתור רב-שכבתי בעל דיוק גבוה.
יישומים בעולם האמיתי > רפואה וביואינפורמטיקה

גם בתחום הרפואי נעשה שימוש נרחב באלגוריתם למשל במערכות אבחון רפואי מבוססות למידת מכונה. במחקרים שונים יושמה הטכניקה לשילוב מספר בדיקות או סימפטומים פשוטים (כל אחד בעל כוח ניבוי חלש) לכדי החלטה אינטגרטיבית לגבי נוכחות מחלה או סיכון רפואי. לדוגמה, בניתוח צילומי רנטגן או MRI לזיהוי נגעים, שיטת הלמידה מסוגלת לשלב מאפייני תמונה רבים כדי לזהות ממצאים חריגים בצורה מדויקת יותר. דוגמה נוספת היא חיזוי התפרצות מחלות באמצעות שילוב של מדדים קליניים, תוצאות מעבדה וסימנים חיוניים – כל אחד מהם בפני עצמו אינו מספיק, אך שילובם באמצעות מודל ההעצמה מספק חיזוי אמין. בנוסף, תחום הביואינפורמטיקה (כגון סיווג גנים או חיזוי מבנה חלבונים) אימץ גם הוא אלגוריתמים מבוססי בוסטינג, כאשר ישנם אינספור מאפיינים ביולוגיים חלשים שיש לשקלל יחדיו.
הערות שוליים

1 2  Gödel Prize - 2003, https://eatcs.org/
↑  Freund, Yoav; Schapire, Robert E. (1995), A desicion-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting, Lecture Notes in Computer Science, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 23–37, doi:10.1007/3-540-59119-2_166, ISBN 978-3-540-59119-1, נבדק ב-2022-06-24
↑  Hastie, Trevor; Rosset, Saharon; Zhu, Ji; Zou, Hui (2009). "Multi-class AdaBoost". Statistics and Its Interface. 2 (3): 349–360. doi:10.4310/sii.2009.v2.n3.a8. ISSN 1938-7989.
↑  Wyner, Abraham J.; Olson, Matthew; Bleich, Justin; Mease, David (2017). "Explaining the Success of AdaBoost and Random Forests as Interpolating Classifiers". Journal of Machine Learning Research. 18 (48): 1–33. נבדק ב-17 במרץ 2022. {{cite journal}}:  (עזרה)
1 2 3  Yoav Freund Robert E. Schapire, A Short Introduction to Boosting
1 2 3 4  Mohit Uniyal, AdaBoost Algorithm in Machine Learning, Applied AI Blog, ‏2024-10-11 (באנגלית אמריקאית)
↑  Is there any formal explanation for the sensitivity of AdaBoost to outliers?, Data Science Stack Exchange (באנגלית)
1 2 3 4 5 6 7 8  Changjun Lee, CJL & Lab - Understanding the AdaBoost, changjunlee.com, ‏2023-03-29 (באנגלית)
↑  Mohit Uniyal, AdaBoost Algorithm in Machine Learning, Applied AI Blog, ‏2024-10-11 (באנגלית אמריקאית)
1 2 3 4  Differences between Random Forest and AdaBoost, GeeksforGeeks, ‏2022-05-15 (באנגלית אמריקאית)
↑  Vihar Kurama, A Guide to AdaBoost: Boosting To Save The Day, www.digitalocean.com, ‏October 21, 2024 (באנגלית)
הדגמת תוכנת זיהוי פנים
דיאגרמת חיזוי פשוטה של מסווג דואר זבל.
איור המדמה אטומים של חלבון ככדורים בצבעים שונים.
מדפסות תלת-ממד מסוג דלתא

דגם ראשוני של מדפסת דלתא מסוג רוסטוק
מדפסות תלת-ממד מסוג דלתא הן מדפסות תלת־ממד, אשר מנגנון התנועה שלהן שונה ממנגנון התנועה של מדפסות תלת־ממד המבוססות על מערכת צירים קרטזית.
במדפסות הדלתא האובייקט המודפס מונח על משטח ההדפסה ואינו נע במהלך הדפסתו. הראש המדפיס את האובייקט נע באופן מקביל למשטח ההדפסה (דבר הנובע מהגאומטריה של המדפסת).
מדפסת הדלתא הראשונה נבנתה בשנת 2012 על ידי ג'והן רושול, מהנדס גרמני העובד בחברת גוגל, התבססה על טכנולוגית FDM - התכה ומיזוג לצורך מידול
(Fused Deposition Modeling) והייתה בעצם רובוט דלתא (אנ') עם אקסטרודר (מכשיר המבצע שיחול, כלומר מתיך את התרמופלסטיק המשמש כחומר גלם ומוציא אותו מותך בחתך עגול בקוטר קבוע) Bowden.
בשנים האחרונות מדפסות הדלתא תופסות מקום רחב יותר בשוק מדפסות תלת הממד, הן כמדפסות FDM, הן כמדפסות SLS, מדפסות חמר, והן כמדפסות המדפיסות אוכל.
התכנון המקורי של ג'והן אומץ ושופר על ידי מספר חברות מסחריות אשר מוכרות היום מדפסות FDM שולחניות בתצורת דלתא.
מדפסות ה-FDM מסוג דלתא משתמשות ברובן באקסטרודר מסוג Bowden אשר מבוסס על תכנון של אדריאן בוייר משנת 2009.
יתרונות מדפסות הדלתא על מדפסות תלת־ממד בעלות מערכות צירים קרטזיות

לעומת מדפסות תלת הממד בעלות מערכות הצירים הקרטזיות, למדפסות הדלתא יש יציבות גבוהה יותר הנובעת מכך שהאובייקט המודפס אינו נע - מגש ההדפסה סטטי.
ראש ההדפסה קל, דבר המאפשר תנועה מהירה יותר ותאוצות גבוהות יותר (מומנט אינרציה נמוך).
יכולת תנועה מהירה ותאוצה גבוהה בכל הכיוונים (גם בכיוון של ציר Z). יכולת זו משפרת את איכות ההדפסה ומאפשרת דילוגים מעל אזורים שכבר הודפסו.
תכנונים נפוצים של מדפסות מסוג דלתא

מיני קוסל
רוסטוק מקס
יצרניות מדפסות תלת־ממד מסוג דלתא

חברת SeeMeCNC מהחלוצות בתחום, המתמחה במדפסות תלת-ממד מסוג דלתא.
חברת ספיידרבוט
חברת בלו איגל לאבס
שרק לנצח

| --- | --- |

כרזת הסרט בישראל
 מבוסס על:  דמויות מ"שרק!" מאת ויליאם סטייג
 בימוי:  מייק מיטשל 
 הופק בידי:  ג'ינה שי טרסה צ'נג ארון וורנר אנדרו אדמסון ג'ון ה. ויליאמס
 תסריט:  ג'וש קלאוסנר דארן למק
 עריכה:  ניק פלטצ'ר 
 מדבבים:  מייק מאיירס אדי מרפי קמרון דיאז אנטוניו בנדרס וולט דוהרן ג'ון האם ג'יין לינץ' קרייג רובינסון
 מוזיקה:  הארי גרגסון ויליאמס 
 צילום:  יונג דיוק ג'ון 
 מדינה:  ארצות הברית 
 חברת הפקה:  דרימוורקס הנפשה Pacific Data Images
 חברה מפיצה:  סרטי פרמאונט
 שיטת הפצה:  הפצה לאולמות הקולנוע, וידאו על פי דרישה 
 הקרנת בכורה:   21 באפריל 2010 ארצות הברית 21 במאי 2010 ישראל 1 ביולי 2010
 משך הקרנה:  93 דק' 
 שפת הסרט:  אנגלית 
 סוגה:  סרט פעולה, סרט פלאשבק, פנטזיה קומית, סרט ילדים, סרט פנטזיה, סרט קומדיה, סרט אגדות 
 מקום התרחשות:  הרחק הרחק מכאן 
 תקציב:  $135,000,000-$165,000,000
 הכנסות:  $752,600,867
 הכנסות באתר מוג'ו:   shrek4
 סרט קודם:  שרק השלישי 
 סרט הבא:  שרק 5 
 אתר רשמי
 דף הסרט ב־IMDb
 
שרק לנצח (באנגלית: Shrek Forever After) הוא הסרט הרביעי בסדרת הסרטים "שרק" של דרימוורקס הנפשה. הסרט שודר לראשונה בפסטיבל הסרטים טרייבקה בניו יורק ב-21 באפריל 2010. הסרט יצא לאקרנים ב-21 במאי 2010 בארצות הברית והוקרן גם בגרסת תלת־ממד. בישראל יצא הסרט לאקרנים ב-1 ביולי 2010. הסרט בוים על ידי מייק מיטשל ונכתב בידי טים סאליבן.
בנובמבר 2011 יצא הסרט "החתול של שרק", סרט ספין אוף לסדרת הסרטים בהשתתפותו של החתול במגפיים.
תקציר העלילה

הסרט מתחיל בהבזק לעבר של עוץ לי גוץ לי ללילה בו שרק הציל את פיונה מהמגדל. בהבזק הוא מתאר כיצד כמעט חתם על חוזה עם הוריה של פיונה, המלך והמלכה, לפיו הוא יסיר את הקללה מפיונה ויקבל מידיהם את הממלכה בתמורה, אך ברגע האחרון המלך והמלכה מקבלים את ההודעה שבתם ניצלה וקורעים את החוזה. כאשר הסרט חוזר לזמן הווה, אנו למדים ששרק הפך לאיש משפחה אשר התרגל לחיי הבית והשגרה. במסיבת יום הולדת של אחד מילדיו הוא יוצא משלוותו ומביע רצון לחזור להיות עוג "אמיתי" ולקבל את חייו הקודמים בחזרה, כל זאת בשעה שעוץ לי גוץ לי מאזין לו בסתר.
עוץ לי גוץ לי מרמה את שרק על מנת לשכנע אותו לחתום על חוזה בו הוא זוכה להיות "עוג ליום אחד" ומוותר על יום אחד מחייו. שרק מסכים לחתום לאחר שעוץ לי גוץ לי נותן לו את הרושם שהיום שיקבל בתמורה אינו משמעותי. בעקבות כך שרק מוצא את עצמו במציאות חלופית בה עוץ לי גוץ לי חתם על החוזה עם הוריה של פיונה והוא שולט בממלכה, כל העוגים חיים תחת שלטונו המרושע וחמור והחתול במגפיים מעולם לא פגשו אותו. שרק, שלא מבין את פשר המציאות המעוותת, מצליח להגיע אל עוץ לי גוץ לי ומבין שכשהוא ויתר באמצעות החוזה על יום מחייו, הוא ויתר על יום היוולדו, ולכן בזריחת היום שלאחר מכן, הוא יעלם מן העולם. שרק, באמצעות עזרתו של חמור, מגלה שהדרך היחידה לבטל את החוזה היא נשיקת אמת.
הוא וחמור מגיעים אל הטירה בתקווה למצוא את פיונה, אך מגלים שהיא כבר לא שם. הם מוצאים עצמם מגיעים למחתרת של העוגים ופוגשים בפיונה שמנהיגה את המרד. במציאות החלופית החתול במגפיים השמין ונהיה עצל, והוא החתול של פיונה. היא אינה מזהה את שרק והוא מנסה להתקרב אליה ולשכנע אותה לנשקו, על מנת לשבור את הקללה. לאחר שפיונה מנשקת את שרק לא קורה כלום מפני שזוהי לא נשיקת אמת, הרי שפיונה לא מכירה את שרק ואינה אוהבת אותו.
לקראת סוף הסרט, העוגים מבצעים את המהפכה ומדיחים את עוץ לי גוץ לי מהשלטון, אך זה מאוחר מדי והשמש כבר עולה. שרק מתחיל להיעלם וכמעט נעלם לגמרי, אך פיונה מנשקת אותו בשנית וגורמת לחוזה להתבטל. בסוף הסרט, שרק חוזר לאותה נקודה במסיבת יום ההולדת של ילדיו.
צוות מדבבים

| דמות | מדבב/ת באנגלית | מדבב/ת בעברית |
| --- | --- | --- |
| שרק | מייק מאיירס | יובל דור |
| חמור | אדי מרפי | ליאור כלפון |
| הנסיכה פיונה | קמרון דיאז | דקלה הדר |
| החתול במגפיים | אנטוניו בנדרס | אסף פריינטא |
| המלכה ליליאן | ג'ולי אנדרוז | יעל עמית |
| המלך הרולד | ג'ון קליז | אלברט כהן |
| עוץ לי גוץ לי | וולט דוהרן | שמחה ברבירו |
| ברוגן | ג'ון האם | יורם יוספסברג |
| ג'ינג'י | קרייג רובינסון | שמחה ברבירו |
מצלמה

מצלמת רפלקס אנלוגית מינולטה Dynax 500 ואביזריה: עדשת 300 מ"מ לצילום רחוק ושלט חוטי לצילום ללא מגע יד במצלמה
מצלמה היא מכשיר היוצר תמונה שניתן לשמור לאורך זמן. מבחינים בין מצלמה (באנגלית: Stills Camera או Photo Camera) לבין מצלמת וידאו המצלמת רצף של תמונות, בדרך כלל באופן אלקטרוני (מצלמה המצלמת סרטים על גבי סרט צילום נקראת מסרטה).
מקור השם העברי במילה "צלם" שמשמעותה דמות. מקור השם הלועזי "קאמרה" נובע מהמונח קמרה אובסקורה, שפירושו בלטינית "חדר אפל" – מכשיר שקדם למצלמה עם עדשה. הוא כולל קופסה סגורה עם חריר בדופן אחת, אשר יוצר תמונה הפוכה על הדופן הנגדית.
עד להמצאת סרט הצילום, ציור היה האופן היחיד לשימור תמונה, ולא הייתה אפשרות לאחסן את התמונה הנוצרת בקאמרה אובסקורה. סרט הצילום איפשר לראשונה צילום ושמירה של תמונות.
החיישן הדיגיטלי יצר מהפכה בתחום הצילום, ובימינו מכיל רובן המוחלט של המצלמות (כולל מצלמות וידאו) חיישן דיגיטלי.
מצלמה מורכבת באופן בסיסי מעדשה, צמצם וחיישן רגיש לאור סרט צילום או חיישן דיגיטלי. כאשר הצמצם מופעל, החיישן נחשף לאור והתמונה נשמרת.
היסטוריה

פרק זה לוקה בחסר. אנא תרמו לוויקיפדיה ו. ייתכן שתמצאו פירוט בדף השיחה.
בסביבות שנת 1816 הומצאה המצלמה הראשונה על ידי הממציא הצרפתי ניספור נייפס, אשר צילמה בשחור-לבן. התצלום הראשון בהיסטוריה ששרד הוא נוף מחלון בלה-גרא. צילום צבעוני התאפשר באופן מסחרי בתחילת המאה ה-20.
כיום מצלמות מצוידות לרוב בחיישן דיגיטלי, כך שהתמונה ניתנת לאחסון בכל מדיום דיגיטלי.
פעולת המצלמה > העדשה

על מנת ליצור את התמונה, המצלמה ממקדת את קרני האור המוחזרות מהעצם המצולם אל מישור המוקד הנמצא בתוך המצלמה. העדשה הבסיסית ביותר היא נקב זעיר (Pinhole) בתא האטום לאור, המהווה את גוף המצלמה. עם הזמן, התפתחו עדשות יעילות יותר, המבוססות על שבירת האור והמאפשרות לקבל תמונה חדה במרחקים שונים מהעצם המצולם ולחשוף את מישור הצילום לחלק ניכר מהאור המגיע למצלמה. התמונה שיוצרת העדשה היא העתק של הסצנה אליה מכוונת המצלמה.
כיום קיימים בדגמי מצלמות רבים חיישנים אלקטרוניים המאפשרים מיקוד אוטומטי בעזרת עדשה מתאימה.
פעולת המצלמה > מיקוד

המושג "מיקוד" ("פוקוס", בלעז) מתאר את כוונון המצלמה לעבר נקודה במרחב, למען תצולם בחדות. לשם כך יש לכוון את העדשה למרחק מסוים מסרט הצילום.
גורמי המיקוד הם:
מרחק העצם מהמצלמה
אורך המוקד – כאשר קרני אור עוברות בניצב למישור עדשה קמורה, הן נשברות ומתכנסות לתוך נקודה אחת הנקראת "מוקד" או בלעז "פוקוס". מרחק נקודה זו ממרכז העדשה הוא "אורך המוקד", והוא שונה בכל עדשה (בעדשות זום ניתן לשנות את אורך המוקד). אורך המוקד של עדשה הוא גורם מכריע במיקום העדשה מסרט הצילום.
כאשר העדשה ממוקדת למרחק מסוים, עצמים יצולמו בחדות ככל שמרחקם שווה למרחק הנקודה המצולמת וככל שמרחקם גדול או קטן ממרחק הנקודה הממוקדת כך ייראו מטושטשים. ההפרש בין המרחק הקרוב ביותר והרחוק ביותר מהעדשה שבהם העצמים נראים חדים נקרא "עומק שדה". עומק השדה גדל ככל שאורך המוקד של העדשה קטן, ככל שמרחק העצם המצולם גדל, וככל שהצמצם סגור יותר. עומק השדה קטן בתנאים הפוכים. לרוב, שליש מעומק השדה הוא לפני הנקודה המצולמת, ושני שלישים הם בכיוון הנגדי.
פעולת המצלמה > חשיפה

בהקשר לצילום, המונח "חשיפה" מתייחס לכמות האור המגיעה אל משטח הצילום. ישנן שתי דרכים לשליטה על מידת החשיפה:
צמצם – הצמצם קובע את כמות האור העוברת דרך העדשה אל סרט הצילום. כדי לשלוט על כמות האור העוברת דרך העדשה, יש לשנות את מיפתח העדשה. הצמצם הוא סדרה של משטחי מתכת חופפים בתוך העדשה, ששינוי הסידור היחסי שלהם משנה את גודל פתח מעבר האור. המספרים המייצגים את מפתח הצמצם הם אורך המוקד חלקי קוטר הצמצם (אם מצלמים בעדשה שאורך המוקד שלה הוא 56 מילימטר במפתח צמצם f/2 קוטר הצמצם יהיה 28 מילימטר, במפתח צמצם f/4 קוטר הצמצם יהיה 14 מילימטר וכן הלאה). כל מדרגה (סטופ) מקטינה או מגדילה את כמות האור העוברת לסרט הצילום פי שניים. 
 שינוי מפתח הצמצם משנה גם את עומק השדה, משתנה המגדיר את מישור המוקד. ככל שהצמצם סגור יותר כך עומק השדה יהיה גדול יותר.
מהירות תריס – מהירות התריס קובעת את משך זמן החשיפה של סרט הצילום. התריס (אנ') המכסה את מישור הצילום הוא אטום לאור. כאשר הוא נפתח נחשף מישור הצילום לאור המגיע דרך הצמצם ולכן משך הזמן בו הוא פתוח שולט אף הוא על מידת החשיפה. חשיפה ארוכה מגדילה את כמות האור ומאפשרת לצלם בתנאי תאורה נמוכה, אולם היא יוצרת בעיה אחרת: טשטוש הנובע מרעידות או מתנועה בסצנה המצולמת.
פעולת המצלמה > סרט הצילום

בתוך המצלמה נמצא סרט צילום, שהוא רצועה ארוכה של פלסטיק, מרוחה מצד אחד בחומרים כימיים הנקרא אמולסיה. האמולסיה מורכבת בעיקר מהלידי כסף הרגישים לאור. חשיפת סרט הצילום לאור, כתוצאה מפתיחת התריס, מחוללת תגובה כימית באמולסיה של סרט הצילום, שכתוצאה ממנה נשמרת הבבואה שצולמה על-גבי סרט הצילום. פיתוח הסרט במעבדה מגלה את הדמות, מפסיק את רגישות החומר לאור, ומאפשר את הדפסת התמונה על גבי נייר צילום בצורת פוזיטיב, שהיא התמונה המצולמת המוצגת לעינינו.
פעולת המצלמה > רצף תמונות/ ציורים

רצף תמונות פשוטו כמשמעו הרבה תמונות/ ציורים אשר מעבירים במהירות מתמונה לתמונה או מציור לציור כאשר בין כל ציור/ תמונה יש שנויים קלים כאשר יש הרבה תמונות השנויים מהווים סיפור כמו בסרטון לפני שהיה אפשרי לצלם סרטון.
פעולת המצלמה > חיישן אלקטרוני

במצלמה דיגיטלית הוחלף סרט הצילום הכימי החד פעמי בחיישן אלקטרוני קבוע (ראו צילום דיגיטלי). החיישן מורכב מתאים אלקטרואופטיים, משמע תאים שהופכים את קרני האור לפולסים (אותות) חשמליים. מהרגע שהחיישן המיר את האור לאותות חשמליים – מועברים האותות אל מעבד המצלמה ושם מתקבלת התמונה הסופית.
החיישן בנוי בצורה מרובעת, והוא ממוקם מאחורי תריס המצלמה. רוב החיישנים בנויים להפרדה בסיסית של RGB – כלומר מתוך מיליוני תאים בחיישן ישנה הגדרה ספציפית ל-3 קבוצות של תאים בערך שכל אחד מהם צריך לקלוט את צבעי היסוד: אדום, ירוק, כחול – שמהם נבנית התמונה.
בעולם קיימים שני סוגים של חיישנים : CCD, ו-CMOS.
CCD – זהו סוג החיישן הראשון שיוצר. פירוש ראשי התיבות שלו – Charge Coupled Device (מצמד נטען חשמלי). ה-CCD נפוץ בקרב מצלמות וידאו וסטילס. חסרונותיו העיקריים הם רעש ניכר של תמונה כשמעלים את רגישות החיישן, ועלות גבוהה לייצור.
CMOS – (ר"ת: Complementary metal–oxide–semiconductor) זהו הסוג השני והחדשני יותר בקרב חיישני המצלמות. החיישן נולד בשנת 2005 בערך, כהמשך לפיתוח החיישנים. ה-CMOS הוא החיישן האיכותי ביותר כיום, והוא מצטיין בעלות נמוכה לייצור וברעש תמונה נמוך, אך בעל אפקט Rolling shutter. גם ה-CMOS מותקן הן במצלמות וידאו והן בסטילס.
סוגי מצלמות > 35 מ"מ (135)

פורמט ה-35 מ"מ קיבל את שמו מרוחב סרט הצילום כולל הפרפורציה (הנקבים בצידי הסרט), גודל התמונה הבודדת הוא 36 מ"מ X‏ 24 מ"מ. סרט הצילום מגיע כשהוא ארוז בגליל מתכת אטום לאור ורק לשונית קטנה מבצבצת ממנו.
פורמט זה הוא הנפוץ ביותר בעולם וקיימים מאות דגמי מצלמות ועדשות שתומכות בו, החל במצלמות קומפקטיות, רפלקס בעצמית אחת, בשתי עצמיות, ומצלמות מד-טווח.
מצלמות 35 מ"מ נמכרות בקשת רחבה של מחירים (לרוב נמוכים) ועם כניסת המצלמות הדיגיטליות החלו המחירים לרדת בצורה ניכרת.
סוגי מצלמות > 35 מ"מ (135) > דיגיטליות

רובן של המצלמות הדיגיטליות הנמכרות כיום מחליפות את מצלמות 35 המ"מ הקומפקטיות, אך גם בשוק מצלמות הרפלקס (בעלות עדשות מתחלפות) גדל מאוד פלח השוק של המצלמות הדיגיטליות, לרוב בעלות אותו מבנה ועושות שימוש באותן עדשות.
סוגי מצלמות > פורמט בינוני (120)

בפורמט זה נעשה שימוש בסרט צילום גדול יותר. רוחבו כ-60 מ"מ ואורך התמונה משתנה לפי סוג המצלמה (לרוב מצוינות המידות בס"מ: 4.5X6‏, 6X6‏, 6X9‏, 6X7). סרטים אלו מגיעים בגליל אך בשונה מסרטי 35 מ"מ הם אינם ארוזים בתוך מכל אטום לאור.
ניתן לצלם תמונות איכותיות על ידי שימוש בסרט זה, וניתן להגדיל את התמונות הרבה יותר מפורמט 35 מ"מ.
המצלמות בפורמט זה הן לרוב גדולות ומגושמות בעלות גב פריק המכיל את סרט הצילום. ניתן להשתמש בסרטים שונים כאשר כל אחד מהם מורכב על גב משלו ובצורה זאת להחליף סרטים תוך כדי צילום ללא צורך לסיים סרט כדי להחליף גב.
רוב המצלמות בפורמט זה יקרות הרבה יותר מאשר מצלמות 35 מ"מ וכך גם מחירי העדשות. היצרנים העיקריים של פורמט זה הם ממיה, הסלבלאד, ברוניקה, קונטקס, פנטקס, פולארויד, רולי.
סוגי מצלמות > פורמט בינוני (120) > דיגיטליות

ישנה כניסה הדרגתית של מצלמות דיגיטליות לפורמט זה, ורוב ההיצע הוא של גב בעל חיישן דיגיטלי במקום סרט. המחירים של מצלמות ואביזרים דיגיטליים לפורמט זה גבוה מאוד, וזאת עקב הצורך לייצר חיישן גדול (כ-4X5 ס"מ) ושוק קטן.
הגב הדיגיטלי המסחרי הראשון הוצע על ידי חברת Leaf בשנת 1991 והציע רזולוציה של 4 מגה פיקסל בפורמט ריבועי. היום ניתן לרכוש גבים של חברת Leaf וחברת Phase One המציעים רזולוציה של 80 מגה פיקסל.
סוגי מצלמות > פורמט גדול

בפורמט זה נעשה שימוש בסרט צילום גדול מאוד, בגודל דף שלם (4x5 אינץ', 5x7 אינץ' ו-8x10 אינץ'). המצלמות גדולות מאוד, ידניות, ויש להחליף דף בין צילום לצילום.
המצלמות הללו מתאפיינות בעיקר ביכולת מובנית לבצע תנועות בגב ובמישור העדשה המאפשרים לשלוט במישור הפוקוס, עומק שדה ובעיוותי פרספקטיבה. צלמים נעזרים בהטיות ובחוק שיינפלוג כדי להשיג את מישור הפוקוס הרצוי. שימוש בהזחה של מישור הגב או העדשה ישפיע על הפרספקטיבה בתמונה.
התמונות המתקבלות בפורמט זה איכותיות מאוד וניתן להגדיל את התמונות לפוסטרים ולשלטי חוצות. המצלמות בפורמט זה מתחלקות לשתי קטגוריות: "מצלמות שדה" קלות משקל המתקפלות לגודל קטן (יחסית למצלמות דומות בפורמט) ומציעות תנועות מוגבלות. הקטגוריה השנייה היא "מצלמות מונורייל" אשר מורכבות על מוט ומאפשרות מגוון רחב של תנועות הגב והעדשה אך הן כבדות ומסורבלות יותר ממצלמות השדה.
סוגי מצלמות > פורמט אולטרה גדול

מצלמות דומות למצלמות פורמט גדול העושות שימוש בפילם החל מגודל 8x10 אינץ' ועד 20X24 אינץ'. את התמונות המתקבלות מדפיסים בהדפס מגע ללא כל הגדלה ולכן העדשות לא נדרשות לאיכויות הגבוהות ולכושר ההפרדה של עדשות מפורמטים קטנים יותר. מצד שני, גודל הפילם דורש מן העדשות כושר כיסוי גבוה במיוחד, דבר המגדיל את האלמנטים בעדשות בצורה משמעותית ומוסיף למשקל הכולל של המצלמה.
עזרי צילום

מבזק: לרוב המצלמות בימינו, יש מבזק (פלש) מובנה, שאמנם אינו חזק בעוצמתו כמבזק חיצוני, אבל יעיל לרוב המצבים. בדרך כלל יש למבזק מספר מצבים. יתרונותיו של המבזק הם בכך, שבאור יום, הוא יכול להפחית את הצללים בנושא, ויכול להדגיש את נושא הצילום, גם אם יש מוקד אור חזק מאחוריו. לצילום לילה מהיר או צילום בחדר לא מואר הוא קריטי. מבזק לעיתים גורם לעין להראות אדומה, מכיוון שהוא מאיר את נימי הדם בעיניים. אך למרבית המצלמות החדישות יש מנגנון המונע את הבעיה. ישנם מבזקים שיש בהם אפשרות לשינוי רוחב אלומת האור המוטלת בצורה אוטומטית, וישנם מבזקים אלחוטיים, שהמצלמה משדרת להם אות להפעיל הבזק, כאשר רוצים מקור אור נוסף מכיוון אחר.
המבזק אפקטיבי רק למרחקים קצרים, ומתמקד מאוד בעצמים. זה יכול להוות בעיה במקרה שרוצים שיהיה אור גם על האובייקט וגם על סביבתו, ובעיקר במקרים שיש מאחורי העצם עצמים אחרים שהצלם רוצה שיראו (לדוגמה, קבוצת אנשים) כי העצם הקרוב ביותר יהיה בהיר בצורה קיצונית מאלה שמאחוריו.
החצובה היא סוג של מעמד בו עושים שימוש עם מצלמה, מדי מרחק ומדי מהירות, ומטרתו למקם את המצלמה באופן יציב. השימוש בחצובה נעשה לרוב, כשזמן החשיפה לאור ארוך יחסית והתמונה תהיה מטושטשת אם המצלמה תזוז בזמן הצילום, או כאשר מצלמים עם עדשה ארוכת מוקד (מעל 300 מ"מ) וכל תזוזה קטנה תטשטש את התמונה, או כאשר יש צורך בדיוק גבוה מאוד, (מדי מרחק ומדי מהירות).
שלט: למצלמות מקצועיות וחצי מקצועיות יש אופציה להוספת שלט חוטי, שמאפשר לבצע צילום מבלי לגעת במצלמה. שלט זה חשוב לצילומי לילה על חצובה למשל, כאשר זמן החשיפה ארוך ואף הלחיצה הראשונית יכולה לגרום לתזוזה של המצלמה.
מסנן אופטי (פילטר): ישנם מסננים שמרכיבים על העדשה, שבעזרתם אפשר לסנן צבעים ולבצע מניפולציות שונות על התמונה.
מכפיל: זהו התקן שמולבש על צידה החיצוני של העדשה, ויכול להכפיל את גודל הדמות שרואים דרך העדשה.