stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
מוריץ שליק
ביוגרפיה > פועלו המרכזי

ב-1922 קיבל שליק משרת פרופסור לפילוסופיה ולאינדוקציה מדעית באוניברסיטת וינה, לאחר שני מפגשים לא מספקים ברוסטוק ובקיל. באותה שנה אירעו שני אירועים אשר שינו את חייו: הראשון, חבורה של פילוסופים ומדענים הציעו לשליק לערוך מפגשים קבועים כדי לדון בנושאי מדע ופילוסופיה; הקבוצה כללה את רודולף קרנפ, הרברט פייגל, קורט גדל, האנס האן, אוטו נוירת ופרידריך וייסמן. בתחילה הם קראו לעצמם "אגודת ארנסט מאך", אך לאחר מכן הם נודעו בשם החוג הווינאי. המאורע השני היה הוצאתו לאור של ה"טרקטטוס לוגיקו-פילוסופיקוס" של לודוויג ויטגנשטיין, עבודה הנחשבת לפורצת דרך, והציבה בין השאר תאוריה לוגית וסימבולית של השפה. שליק וקבוצתו הוקסמו מהיצירה והפכוה לנושא שיחה כמעט בכל מפגש. שליק עצמו יצר קשר עם ויטגנשטיין ב-1924, ושיבח אותו על החיבור והשלכותיו מרחיקות הלכת על הקבוצה. לבסוף הסכים ויטגנשטיין להיפגש עם וייסמן ושליק כדי לדון ב"טרקטטוס" וברעיונות נוספים. בהשפעתו של שליק, חזר ויטגנשטיין אל הפילוסופיה לאחר כעשר שנים. הודות לשליק החל ויטגנשטיין לרשום את מחשבותיו שהובילו לכתיבת "חקירות פילוסופיות". דיוניהם של וייסמן ושליק עם ויטגנשטיין נמשכו עד שוויטגנשטיין הרגיש שמספר רעיונות מהדיונים הופיעו במאמר של קרנפ ללא אישורו. ויטגנשטיין המשיך את הדיונים באמצעות תכתובות עם שליק אך קשריו הרשמיים עם החוג הווינאי הסתיימו ב-1932.
שליק עבד על תאוריית הידע הכללית שלו (Allgemeine Erkenntnislehre) בין השנים 1918 ו-1925. על אף התפתחויות מאוחרות בפילוסופיה שלו שהיו אמורות להתיר מספר בעיות בתורת ההכרה, ה"תאוריה הכללית" היא ככל הנראה עבודתו הגדולה ביותר בכך שהיא מציינת בהיגיון מדויק את הפגמים בתאוריית הידע האפריורי הסינתטי. בין 1926 ו-1930 עמל שליק כדי לסיים את "בעיות האתיקה" (Fragen der Ethik), חיבור שהפתיע את חבריו לחוג היות שהכיל את האתיקה כענף תקין בפילוסופיה. באותו זמן פרסם החוג הווינאי את "תפיסת העולם המדעית העולמית: החוג הווינאי" (הידוע יותר כ"מניפסט הווינאי") כהוקרה לשליק. המשמעות האנטי-מטאפיזית החזקה של המסמך חקקה את עמדתה של הקבוצה.
ביוגרפיה > הירצחו

עם עליית הנאציזם בגרמניה ובאוסטריה, עזבו רבים מחברי החוג לאמריקה ולבריטניה. שליק, למרות הכול, נשאר ללמד באוניברסיטת וינה. כאשר ביקר אותו פייגל ב-1935,  שליק הביע מחאה והתנגדות לאנטישמיות בגרמניה. ב-22 ביוני 1936, עלה שליק במדרגות האוניברסיטה, שם פגש בתלמידו לשעבר, יוהאן נלבוק, אשר שלף אקדח וירה בחזהו. שליק מת לאחר זמן קצר. התלמיד נשפט אבל הפך ל"אהוד הקהל" בשל האנטישמיות הגואה בעיר (מהעובדה ששליק כלל לא היה יהודי נטו להתעלם). חנינתו של נלבוק לא איחרה לבוא והוא הצטרף למפלגה הנאצית האוסטרית לאחר ה"אנשלוס". במקום בו נרצח שליק הוחלפה רצפת השיש בשלט לזכרו.
לאחר מותו

תרומתו הגדולה ביותר של שליק לעולם הפילוסופיה היא בתחום הפוזיטיביזם הלוגי. אנושיותו, רצונו הטוב, עדינותו ובמיוחד עידודו תועדו על ידי רבים מעמיתיו. הרברט פייגל ואלברט בלומברג, במבוא שלהם לתאוריית הידע הכללית, כתבו -
No other thinker was so well prepared to give new impetus to the philosophical questings of the younger generation. Though many of his students and successors have attained a higher degree of exactitude and adequacy in their logical analyses of problems in the theory of knowledge, Schlick had an unsurpassed sense for what is essential in philosophical issues.
לא קם הוגה אחר אשר היה מוכן כל כך להתעמת עם חקירותיהם הפילוסופיות של הדור הצעיר. למרות שרבים מתלמידיו וממשיכי דרכו הגיעו לדרגות גבוהות יותר של בהירות ודייקנות בניתוח בעיות פילוסופיות בתורת הידע, שליק היה בעל חוש מאין-כמותו לעיקר וטפל בנושאים פילוסופיים.
למידה מונחית

דוגמה למערכת למידה מונחית. בשלב הראשון נאספות התצפיות. בשלב השני הן מחולקות למדגם אימון ומדגם בדיקה. אחר כך הלומד (אלגוריתם הלמידה) משתמש בדוגמאות המתויגות ממדגם האימון כדי ללמוד מודל חיזוי. באמצעות מדגם הבדיקה ניתן לבדוק את טיב המודל.
למידה מונחית או למידה מפוקחת (באנגלית: Supervised learning) היא טכניקה בענף למידת המכונה, המאפשרת לפתח מכונה או מערכת (בדרך כלל תוכנית מחשב) שלומדת לפתור בעיות על בסיס מאגר גדול של דוגמאות "פתורות". הלמידה עצמה נעשית באמצעות חיפוש היפותזה – פונקציה ממרחב הדוגמאות למרחב התיוגים – שמתארת את המידע בצורה המתאימה ביותר. אלגוריתם למידה אופטימלי הוא אלגוריתם שהפונקציה הנלמדת על ידיו תוכל לחזות נכונה את התשובה גם בעבור דוגמאות שטרם נראו על ידי המערכת.
סוגים

אלגוריתמי למידה מונחית מתחלקים לשתי מחלקות בהתאם למודל שהם לומדים:
מודלים דיסקרימינטיביים (אנ') מתוכננים לסווג דוגמאות בצורה נכונה. המודלים צריכים ללמוד את הגבול בין המחלקות השונות שהדוגמאות יכולות להשתייך אליהן, על מנת לדעת לאיזו מחלקה לשייך אותן. חלקם מייצרים על-מישור (או מספר כאלו) במרחב, שמפריד את הדוגמאות ששייכות למחלקה אחת מאלו ששייכות לאחרת. במקרה כזה, תהליך הסיווג יכלול בדיקה של חצי המרחב שבו הדוגמה נמצאת, והתשובה תינתן לפי המחלקה שמזוהה עם חצי המרחב הזה.
מודלים גנרטיביים הם מודלים שלומדים את התפלגות הקלט, ולכן ניתן להשתמש בהם בשביל לייצר דוגמאות חדשות שנוצרות מהתפלגות זהה לזו של דוגמאות האימון. כדי לייצר דגימה חדשה שנראית כמו דוגמה אמיתית ששייכת לאחת מהמחלקות, מודלים כאלו צריכים ללמוד את התפלגות הקלט ולייצר דגימה חדשה בהתבסס על ההתפלגות הנלמדת. אחד מהמודלים הגנרטיביים שנמצאים בשימוש הנרחב ביותר כיום הוא Generative adversarial network, אם כי רוב ה-GAN-ים משתמשים בטכניקות של למידה לא מונחית. מודל דיפוזיה הוא מודל נוסף שפותח בשנת 2015.
לדוגמה, בהינתן מאגר נתונים שמכיל תמונות של חתולים ותמונות של חדי קרן, מודל דיסקרימינטיבי יוכל לקבל תמונה ולומר האם יש בה חתול או חד קרן, בעוד שמודל גנרטיבי ילמד את המאפיינים של חתול ואת המאפיינים של חד קרן, ונוכל להשתמש בו בשביל ליצור תמונה חדשה, שלא הופיעה במאגר, של חתול או של חד קרן.
הסבר מתמטי

בהינתן סט אימון המכיל  m דוגמאות  \{(x_{1},y_{1}),...,(x_{m},\;y_{m})\} כך ש- x_{i} הוא וקטור התכונות של הדוגמה ה-i ו- y_{i} הוא התיוג שלה, אלגוריתם למידה מחפש פונקציה  g:X\to Y, כאשר  X הוא מרחב הקלט (וקטורי התכונות של הקלט) ו- Y הוא מרחב הפלט (התיוגים). הפונקציה  g שייכת למרחב ההיפותזות  G, הכולל את הפונקציות האפשריות שעשויות לייצג את הבעיה בצורה הנכונה. לפעמים מייצגים את  g באמצעות פונקציית ניקוד  f:X\times Y\to \mathbb {R}  כך ש- g מחזירה בעבור הקלט  x את התיוג  y שנותן את הניקוד הגבוה ביותר. פורמלית –  g(x)={\underset {y}{\arg \max }}\;f(x,y). את מרחב פונקציות הניקוד נסמן ב- F.
אף על פי ש- G ו- F יכולים לייצג כל מרחב של פונקציות, אלגוריתמי למידה רבים משתמשים במודלים הסתברותיים שבהם  g הוא מודל הסתברות מותנית  g(x)=P(y|x), למשל רגרסיה לוגיסטית, או ש- f הוא מודל הסתברות משותפת  f(x,y)=P(x,y), למשל סיווג בייסיאני נאיבי.
שתי גישות בסיסיות לבחירה של  f או של  g הן מזעור סיכונים אמפירי ומזעור סיכונים מבני. מזעור סיכונים אמפירי מחפש את הפונקציה המתארת בצורה הטובה ביותר את נתוני האימון, בעוד שמזעור סיכונים מבני כולל ״פונקציית עונש״ השולטת על הטרייד-אוף בין ההטיה לבין השונות. בשני המקרים, ההנחה היא כי סט האימונים מורכב מזוגות של משתנים מקריים בלתי תלויים ובעלי התפלגות משותפת,  (x_{i},\;y_{i}).
על מנת למדוד את מידת ההתאמה של פונקציה לנתוני האימון, נגדיר את פונקציית ההפסד  L:Y\times Y\to \mathbb {R} ^{+} שמודדת את המרחק בין התיוג שהמודל החזיר לבין התיוג האמיתי של הקלט. למשל, בעבור הדוגמה  (x_{i},\;y_{i}), אם האלגוריתם החזיר את הערך  {\hat {y}} בעבור הדוגמה  x_{i}, פונקציית ההפסד מחשבת את ההבדל בין התיוג "האמיתי" של הדוגמה לזו שהתקבלה מאלגוריתם –  L(y_{i},{\hat {y}}).
פונקציית השגיאה האמפירית  R(g) של פונקציה  g מוגדרת להיות תוחלת ההפסד של  g על הפלטים של האלגוריתם. ניתן לאמוד את ערך השגיאה האמפירית על הדוגמאות בסט האימון באמצעות הנוסחה הבאה:  R_{emp}(g)={\frac {1}{m}}\sum _{i=1}^{m}L(y_{i},g(x_{i})). אלגוריתם למידה יקרא ממזער סיכונים אמפירי (ERM) אם הוא ממזער את השגיאה האמפירית  R_{emp}.
מזעור סיכונים מבני משתמש בהוספת רגולריזציה לפונקציית ההפסד –  \min _{f}\sum _{i=1}^{n}L(f(x_{i}),y_{i})+\lambda \cdot reg(f), כאשר  L היא פונקציית ההפסד,  reg היא הרגולריזציה ו- \lambda  הוא פרמטר נלמד שמתאר את עוצמת ההשפעה של הרגולריזציה. הוספת הרגולריזציה מתאימה את הפונקציה הנלמדת לעיקרון התער של אוקאם, שמעדיף פונקציות פשוטות יותר על פני פונקציות מורכבות. רגולריזציה תורמת להקטנת שגיאת ההכללה באמצעות מניעת התאמת-יתר לנתונים.
הערכת ביצועים

בתום אימון המערכת נהוג להעריך את ביצועיה כדי לבדוק את טיב ההיפותזה שנלמדה. בדרך כלל משתמשים בהערכות סטטיסטיות מגוונות, אך תמיד נהוג להציג את אחוזי הדיוק של המודל על סט הבדיקה ואת ערך פונקציית ההפסד שלו. להערכה בעלת משמעות נהוג להשתמש במדדי ערך ניבוי חיובי (Precision) ורגישות (Recall), שמייצגים את כמות הדוגמאות שהן באמת חיוביות מתוך כל אלו שסווגו כחיוביות, ואת כמות הדוגמאות שסווגו כחיוביות מתוך כל הדוגמאות החיוביות בעולם. למשל, אם המודל לומד לחזות תוצאות של בדיקות קורונה על פי סימפטומים, ה-Precision מייצג את אחוז האנשים שהם באמת חיוביים לנגיף מתוך אלו שהמודל סיווג כחיוביים, וה-Recall מייצג את אחוז האנשים שהמודל אמר שהם חיוביים לנגיף, מתוך אלו שהם באמת חיוביים. שימוש נפוץ נעשה גם במדד משוקלל של שני אלו – מדד F1, שהוא ממוצע הרמוני של שני המדדים.
בחירת האלגוריתם

ישנו מגוון רחב של אלגוריתמי למידה מונחית, ולכל אחד מהם יש יתרונות וחסרונות. כאשר נרצה לפתור בעיה מסוימת באמצעות אלגוריתם למידה, נצטרך לבחור את האלגוריתם המתאים ביותר לבעיה, תוך התייחסות למספר קריטריונים. נשים לב לכך שאין אלגוריתם למידה יחיד שעובד בצורה הטובה ביותר בעבור כל בעיות הלמידה המונחית (לפי משפט "אין ארוחות חינם" שאומר שלא קיים אלגוריתם המסוגל ללמוד כל פונקציה כאשר כמות הדוגמאות מוגבלת).
כאשר עולה הצורך לבחור אלגוריתם ללמידה מונחית, המתכנת יוכל להשוות מספר אלגוריתמים, ולקבוע באופן נסיוני את האלגוריתם המתאים ביותר לצורך הספציפי. לאחר בחירת האלגוריתם, יצטרך המתכנת לכוונן את הפרמטרים השונים שלו בהתאם להתנהגות הרצויה – משימה שעשויה להיות מאתגרת. לעיתים קרובות יתקבל שיפור ביצועים גדול יותר בעקבות איסוף דוגמאות אימון נוספות ובחירת תכונות אינפורמטיביות יותר, מאשר השיפור שיתקבל לאחר ניסיון כוונון הפרמטרים של אלגוריתמי הלמידה.
כדי לבחור אלגוריתם למידה מונחית, יש להתייחס למספר סוגיות אפשריות.
בחירת האלגוריתם > הטרייד-אוף בין ההטיה (bias) לבין השונות (variance)

הסוגיה הראשונה היא הטרייד-אוף בין ההטיה לבין השונות (אנ'). נניח שיש לנו מספר מאגרי מידע שניתן להשתמש בהם לאימון, כאשר כולם טובים באותה המידה. נאמר שלאלגוריתם למידה יש הטיה גבוהה בעבור קלט מסוים  x אם כאשר מאמנים אותו על כל אחד ממאגרי המידע הללו, הוא ייתן פלט שגוי באופן שיטתי בעבור  x. נאמר שלאלגוריתם למידה יש שונות גבוהה בעבור קלט מסוים  x אם כאשר מאמנים אותו על מאגרי מידע שונים, הפלט של האלגוריתם בעבור  x משתנה עם שינוי סט האימון. שגיאת החיזוי של מסווג נלמד תלויה הן בהטיה של אלגוריתם הלמידה והן בשונות שלו.
ככלל, קיים טרייד-אוף בין הטיה לבין שונות. אלגוריתם למידה בעל הטיה נמוכה צריך להיות "גמיש" כדי שיתאים היטב לנתונים. אך אם אלגוריתם הלמידה יהיה גמיש יתר על המידה, הוא יתאים את עצמו לכל סט אימון בצורה שונה, ולכן נוכל לומר עליו שיש לו שונות גבוהה. אלגוריתמי למידה מונחית רבים מאפשרים לשלוט על הטרייד-אוף בין השונות לבין ההטיה – חלקם באופן אוטומטי, וחלקם בצורה ידנית באמצעות העברת פרמטר על ידי המשתמש.
בחירת האלגוריתם > למידת פונקציות מורכבות

סוגיה נוספת היא הקושי בלמידת פונקציות מורכבות בהינתן סט אימון בגודל סופי שלא מייצג את המידע כולו. פעמים רבות מאגרי המידע מכילים מידע מוגבל מכיוון שקשה לבנות סט גדול שמכיל דוגמאות מתויגות. הפונקציה האמיתית שמתארת את התפלגות הנתונים שאותה אנו רוצים ללמוד, יכולה להילמד במדויק רק אם האלגוריתם יקבל את כל הקלטים האפשריים בזמן האימון. הדבר אינו אפשרי, ולכן קיים טרייד-אוף בין מספר הדוגמאות שהאלגוריתם יראה בשלב האימון, לבין יכולת ההתאמה שלו לפוקנציה שמתארת את הנתונים במדויק. אם הפונקציה האמיתית היא פשוטה, אז אלגוריתם למידה "לא גמיש" עם הטיה גבוהה ושונות נמוכה יוכל ללמוד אותו גם אם יצפה בכמות קטנה של נתונים בשלב האימון. אך אם הפונקציה האמיתית היא פונקציה מורכבת (למשל פונקציות שכוללות אינטראקציות מורכבות בין מספר תכונות שונות של הקלט, או פונקציות שמתנהגות באופן שונה בחלקים שונים של מרחב הקלט), אלגוריתם הלמידה יצליח להתאים את עצמו אליה רק באמצעות למידה מכמות גדולה מאוד של נתוני אימון. כמו כן, כדי שאלגוריתם יוכל להתאים את עצמו לפונקציה מסובכת שכזו, הוא צריך להיות "גמיש", כלומר עם הטיה נמוכה ושונות גבוהה.
בחירת האלגוריתם > מימד מרחב הקלט

הסוגיה השלישית היא המימד של מרחב הקלט. בעיית הלמידה עשויה להפוך למאתגרת יותר ככל שהמימד של וקטורי התכונות גדל (ראו קללת המימד (אנ')), גם אם הפונקציה האמיתית שמייצגת את המידע תלויה רק במספר קטן מהתכונות הללו. הסיבה לכך היא שהממדים העודפים יכולים לבלבל את אלגוריתם הלמידה, להגדיל את מרחב הטעויות האפשריות שלו, וכתוצאה מכך להגדיל את השונות שלו. לפיכך, קלט בעל וקטורים ממימד גבוה דורש כוונון של המסווג כך שתהיה לו שונות נמוכה, והטיה גבוהה. בפועל, ניתן להתמודד עם הבעיה על ידי הסרה ידנית של תכונות לא רלוונטיות מנתוני הקלט. בנוסף, קיימים אלגוריתמים (למשל, אלגוריתם PCA) שיודעים להקטין את מימד הקלט באמצעות הסרת תכונות לא רלוונטיות מוקטור התכונות. במקרה הכללי, הורדת מימד עשויה לשפר את הדיוק של הפונקציה הנלמדת, אך מנגד היא גוזרת שימוש בפחות פיצ'רים ועשויה לגרום לקושי בתיאור המדויק של הקלט.
בחירת האלגוריתם > רעש בערכי הפלט

נבחין כי לעיתים ייתכנו רעשים בערכי הפלט שמוזנים לאלגוריתם בזמן האימון (למשל עקב שגיאות מדידה). במקרים כאלו, נרצה שאלגוריתם הלמידה לא ילמד את הרעש, ולא ימצא פונקציה שתתאים בדיוק לדוגמאות האימון. ניסיון להתאים את הנתונים בצורה מדויקת עשוי להוביל להתאמת יתר. ניתן להגיע למצב של התאמת יתר גם כשאין רעש, אם הפונקציה שמנסים ללמוד מורכבת מדי בעבור המודל. בשני המקרים, הקטנה של השונות והגדלה של הטיית המודל עשויים להיטיב עם התוצאות.
ישנן מספר גישות למניעת התאמת יתר. הגישה הראשונה היא עצירה מוקדמת של אימון המודל, וגישה נוספת גורסת כי יש לאתר את דוגמאות האימון הרועשות לפני אימון האלגוריתם, ולהסיר אותן. ישנם מספר אלגוריתמים המזהים דוגמאות רועשות או חריגות לפני תחילת האימון, ויודעים להתעלם מהן. למודלים ספציפיים יש שיטות ייעודיות שנועדו להתמודד עם התאמת יתר. למשל, ברשתות נוירונים שיטות נפוצות הן הוספת רגולריזציה, הוספת dropouts (אנ') ושימוש ב-Cross-validation (אנ'). בעצים נשתמש בגיזום - החלפת חלק מהצמתים בעץ בעלים שסיווגם נקבע על פי רוב הדוגמאות ששייכות לתת העץ שתחת אותו הצומת.
בחירת האלגוריתם > הטיה של מאגר הנתונים

לעיתים המאגר הקיים מכיל דוגמאות רבות ששייכות למחלקה אחת ומעט דוגמאות ששייכות לאחרת, גם כאשר בעולם אין הטיה כזו. במקרה כזה, אלגוריתם סיווג יהיה מוטה באופן טבעי כלפי המחלקה שיש ממנה הרבה דוגמאות, ויהיה פחות מדויק בעבור דוגמאות ששייכות למחלקה השנייה. דוגמה לכך היא אימון של מערכת זיהוי פנים באמצעות מאגר שמכיל תמונות רבות של גברים לבנים, ומעט תמונות של אוכלוסיות שונות. במקרה שבדוגמה, האלגוריתם ידע להבחין בצורה טובה בסימנים המייחדים גבר לבן, אך יהיה פחות מדויק בעבור נשים אסיאתיות או בעבור כל קהל אחר שהאלגוריתם לא אומן על מספיק דגימות שנלקחו ממנו.
בשביל להתמודד עם הטיה מהסוג הזה כדאי לנסות לאמן את האלגוריתם על קבוצות שמכילות כמות זהה של אובייקטים מכל קבוצה, או אם הדבר אפשרי, לייצר דגימות נוספות מהסוג שקיים פחות במאגר.
בחירת האלגוריתם > מבנה וקטורי התכונות של הנתונים > הטרוגניות התכונות

הטרוגניות של התכונות השונות בוקטור התכונות עשויה להשפיע על בחירת האלגוריתם. וקטורי תכונות מגוונים, שכוללים סוגים שונים של פיצ'רים, יגררו שימוש פשוט יותר באלגוריתמים מסוימים על פני אחרים. אלגוריתמי למידה מונחית רבים דורשים שתכונות הקלט תהיינה מספריות ומנורמלות לטווח אחיד (למשל  [-1,1]). בין האלגוריתמים הללו ניתן למנות את SVM, רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, רשתות נוירונים ו-k-NN. אלגוריתמים המשתמשים בחישוב מרחק, כמו k-NN, רגישים במיוחד לנרמול הנתונים. אלגוריתמים אחרים, כמו עצי החלטה, לא מושפעים מהטרוגניות של הנתונים, ומטפלים במקרים כאלו בצורה טובה.
בחירת האלגוריתם > מבנה וקטורי התכונות של הנתונים > יתירות של תכונות

קיום של מידע מיותר בוקטורי התכונות של הקלט – למשל אם ישנן תכונות בעלות קורלציה גבוהה – יגרום לכך שאלגוריתמי למידה מסוימים (כגון רגרסיה ליניארית) יתפקדו בצורה לא מספיק טובה. לעיתים קרובות ניתן לפתור בעיות כאלו על ידי רגולריזציה (אנ').
בחירת האלגוריתם > מבנה וקטורי התכונות של הנתונים > קיום אינטראקציות בין תכונות

במקרה של קיום של אינטראקציות מורכבות בין תכונות, אלגוריתמים כמו עצי החלטה ורשתות נוירונים יתאימו יותר לשימוש, מכיוון שהמימוש שלהם מתבסס על קיום אינטראקציות והם מתוכננים במיוחד בשביל לעמוד במשימות מהסוג המדובר. אם כל אחת מהתכונות היא עצמאית, אז אלגוריתמים המבוססים על פונקציות ליניאריות או אלגוריתמים המבוססים על פונקציות מרחק יתנו בדרך כלל ביצועים טובים.
אלגוריתמים מוכרים בתחום

אלגוריתמי למידה מונחית נמצאים בשימוש נרחב וישנם סוגים רבים של אלגוריתמים כאלו.
אלגוריתמים מוכרים בתחום > רשתות נוירונים

רשתות נוירונים הן משפחה ענפה של מודלים מתמטיים שפותחו בהשראת המבנה של רשתות נוירונים במוח, כדי ללמוד ביצוע של משימות שמוח אנושי מסוגל ללמוד בקלות, אך מחשב יתקשה בלמידה שלהן. רשתות נוירונים מאפשרות לנו לקרב פונקציות מסובכות בצורה טובה, ולכן הן בדרך כלל מצליחות למדל משימות מורכבות באופן מדויק יותר בהשוואה למודלים אחרים. דוגמאות לבעיות שרשתות נוירונים יכולות ללמוד הן למידת מודלים של שפה טבעית, זיהוי פנים, זיהוי כתב יד, זיהוי דיבור, עיבוד תמונה, ועוד.
אלגוריתמים מוכרים בתחום > אלגוריתם שכן קרוב (k-NN)

משפחת אלגוריתמים שמסווגים דוגמה חדשה באמצעות השוואה שלה לדוגמאות הקרובות לה ביותר ממרחב האימון.
אלגוריתמים מוכרים בתחום > עצי החלטה

משפחה של אלגוריתמים שבונים עץ בינארי מלא שבכל צומת שלו נבדק תנאי, ובהתאם לתשובה על התנאים נקבע הסיווג של דוגמה בודדת.
אלגוריתמים מוכרים בתחום > אלגוריתמים נוספים

ישנם אלגוריתמים רבים שנכללים בקטגוריית אלגוריתמי למידה מונחית, וביניהם רגרסיה ליניארית, רגרסיה מקומית ורגרסיה לוגיסטית, אלגוריתמים גנטיים, מכונת וקטורים תומכים (SVM) ועוד.
הכללות

ישנן מספר דרכים שבהן ניתן להכליל את בעיית הלמידה המונחית הסטנדרטית:
למידה מונחית למחצה: בהגדרה זו, ערכי הפלט הרצויים ניתנים רק בעבור חלק מנתוני האימון. הנתונים הנותרים אינם מתויגים.
הנחיה חלשה: במצבים שבהם קשה למצוא נתונים מתוייגים כדי להשתמש בהם בתור סט-אימון, ניתן להשתמש בתיוגים שמגיעים ממקורות רועשים או לא מדויקים על מנת לאמן את המודל.
למידה פעילה: במקום שכל דוגמאות האימון תינתנה לאלגוריתם בהתחלה, אלגוריתמי למידה פעילה אוספים באופן אינטראקטיבי דוגמאות חדשות, בדרך כלל על ידי ביצוע שאילתות למשתמש אנושי.
חיזוי מובנה: כאשר ערך הפלט הרצוי של המודל הוא אובייקט מורכב, למשל עץ או גרף, השיטות הסטנדרטיות לא מספיקות ויש להרחיב אותן.
למידה של דירוג: כאשר המודל נדרש ללמוד דירוג של קבוצת אובייקטים, נצטרך להרחיב את השיטות הסטנדרטיות. מודלים מהסוג הזה משמשים במקומות רבים וביניהם מנועי חיפוש.
ראו גם

למידה בלתי מונחית
למידת PAC
למידת חיזוק
מטריצת בלבול
מיאמי (שיר)

מיאמי הוא סינגל של הזמר-יוצר הישראלי אליעד נחום, מתוך אלבום האולפן השני שלו, "אור". השיר יצא לאור ב-14 באפריל 2016, כסינגל הרביעי מתוך האלבום.
רקע

השיר, בדומה לשאר שירי האלבום "אור", הוא שיר בסגנון הפופ, שנכתב והולחן על ידי נחום, והופק על ידי נחום, בשיתוף עם נועם עקרבי, שותפו להפקות המוזיקליות של כל אלבומיו. נחום סיפר בראיון למעריב אונליין על תוכן השיר:
מיאמי זאת מטאפורה למשהו שמסמל חופש, לאו דווקא מדובר בעיר הספציפית. כל אחד יכול לקחת את השיר למקום שלו: הפעם הראשונה עם החברה בחוף הים בלילה, נסיעה ראשונה באוטובוס לעיר הגדולה. קוראים לזה חופש הנעורים.
הצלחה

השיר נכנס היישר אל המקום החמישי במצעד השבועי של חברת מדיה פורסט, בשיאו הגיע למקום הראשון, וצעד במצעד כ-11 שבועות. גם במצעד הרשמי של גלגלצ הצליח השיר להגיע למקום הראשון. במצעד השבועי של תחנת הרדיו רשת ג', השיר הגיע בשיאו למקום השני. גם במצעדי הפזמונים השנתיים זכה השיר להצלחה רבה, כאשר הגיע למקום השישי במצעד השנתי של מדיה פורסט, לשביעי במצעד השנתי של רשת ג', ולשמיני במצעד השנתי של גלגלצ.
נכון לספטמבר 2020, השיר עומד על כ-7.6 מיליון צפיות באתר יוטיוב, וכ-1.2 מיליון השמעות ברשת הזרמת המדיה ספוטיפיי.
משתתפים

עיבוד והפקה מוזיקלית - נועם עקרבי ואליעד נחום
גיטרה בס - דני שניידרמן
נעם עקרבי - גיטרה, קולות, הפקה מוזיקלית,, קחון, פסנתר, קלידים ומיקס
ביקורת

| דירוגים מקצועיים> ציוני ביקורות.מקור | דירוגים מקצועיים> ציוני ביקורות.ציון |
| --- | --- |
יוסי חרסונסקי: 
יוסי חרסונסקי סקר את השיר באתרו "יוסמיוסיק" באופן מעורב: "אליעד כבר נמצא על הכביש הראשי המהיר של הפופ המיינסטרימי הקל לעיכול. מנגינה נוגה-מתקתקה, קול רך רומנטי-שרמנטי שר מילות אהבה 'טראומטיות' שיש בהן סודות, שתיקות ולחישות, אוצר מילים הכי שדוף. צמד מילים כמו 'שיכורים מאהבה' רוצח טקסט. מנסה לייצר דרמה, אבל התוצאה אנמית. הניסיון להחניף לאוזן מגיע גם לעיבוד באוריינטציית הפלמנקו הספרדי, וזה נשמע מודבק, לא אורגני. את מסלול הנ"ל – יעבור חלק, יענג את המאזינים של הפלייליסט הפופולרי שעושה כיף. ערך אומנותי? מקוריות? – לא השיר הזה".
מיקומי שיא

|   ‏‏‏  מצעדים שבועיים (2016)> מדינה |   ‏‏‏  מצעדים שבועיים (2016)> מצעד |   ‏‏‏  מצעדים שבועיים (2016)> מיקום שיא |   ‏‏‏  מצעדים שבועיים (2016)>  |
| --- | --- | --- | --- |
|  ישראל | מדיה פורסט ישראל | 1 |  |
|  ישראל | רשת ג' | 2 |  |
|  ישראל | המצעד הרשמי של גלגלצ | 1 |  |
|   ‏‏‏  מצעדים שנתיים (2016)> מדינה |   ‏‏‏  מצעדים שנתיים (2016)> מצעד |   ‏‏‏  מצעדים שנתיים (2016)> מיקום שיא |   ‏‏‏  מצעדים שנתיים (2016)>  |
| --- | --- | --- | --- |
|  ישראל | מדיה פורסט ישראל | 6 |  |
|  ישראל | רשת ג' | 7 |  |
|  ישראל | גלגלצ | 8 |  |
הערות שוליים

1 2  מיאמי, באתר Linktone
↑  דודי פטימר, ‏מכשף, אנרגטי ונוטף כישרון: אליעד נחום מוכיח שהוא כוכב פופ אמיתי, באתר מעריב אונליין, 23 במאי 2018
↑  שי להב, מצאנו את הנוסחה המנצחת לפופ ישראלי, באתר ynet, 28 ביוני 2016
↑   בן שלו, חצי אלוהים: איך נהפך המפיק למוזיקאי הכי חשוב בשטח, באתר הארץ, 8 באוגוסט 2019
↑  רואי פרסול, ‏אליעד נחום מגלה מה עומד מאחורי "אור" והאם הוא באמת חזר בתשובה, באתר מעריב אונליין, 1 באוגוסט 2016
↑  המצעד השבועי, שבוע 15, 2016, באתר מדיה פורסט ישראל
1 2  המצעד השבועי, שבוע 18, 2016, באתר מדיה פורסט ישראל
↑  המצעד השבועי, שבוע 25, 2016, באתר מדיה פורסט ישראל
1 2  המצעד השבועי 23.06.2016, באתר גלגלצ
1 2 3 4  מיאמי, באתר "פזמונט"
1 2  המצעד הישראלי השנתי, באתר מדיה פורסט, השירים הכי מושמעים, ישראלי, 2016
1 2  המצעד השנתי הישראלי תשע"ו, באתר גלגלצ
↑   אליעד - מיאמי | Eliad - Miami, סרטון  באתר יוטיוב (אורך: 3:37)
↑  מיאמי, נבדק ב-2020-09-03
1 2  יוסי חרסונסקי, מיאמי, באתר "יוסמיוסיק"
| אליעד נחום |
| --- | --- | --- |
| דיסקוגרפיה | דיסקוגרפיה |  |
| אלבומי אולפן | סימן • אור • תמיד חלמתי • מסע • בין עולמות |  |
| ערכים קשורים | NMC • שמש |  |
| אליעד נחום - סינגלים |
| --- | --- | --- |
| סימן | "סימן" • "מקלט" • "חופשי" • "אחרון הימים" • "מתוק כשמרלי" |  |
| אור | "אור" • "רוחות" • "אם ניגע" • "מיאמי" • "נוסע" |  |
| תמיד חלמתי | "לנשום" • "תמיד חלמתי" • "זמן" • "סוף השבוע" • "שמיים" • "מקום אחר" |  |
| מסע | "מסע" • "איפה את" • "מורידים את הירח" • "יום הולדת" • "השקט שלך" • "בת 28" • "אל תגלי" • "Never Fall" • "אין מאושר ממני" |  |
| סינגלים אחרים | "רוץ קדימה ילד" • "Cure the Corona" |  |
מלחמת עוג

מלחמת עוג מלך הבשן היא אירוע מקראי שהתרחש בשנת הארבעים לאחר יציאת בני ישראל ממצרים, בו נלחמו עם ישראל עם יושבי הבשן בהנהגת עוג וכבשו את ארצו.
המלחמה > רקע

עם ישראל במסעם לארץ ישראל, רצו לעבור דרך ארצו של סיחון ששכנה בדרום מזרח הארץ, אך הוא סירב לתת לעם ישראל לעבור דרך ארצו, ואף יצא למלחמה איתם. עם ישראל ניצח אותו והתיישב בעריו. לאחר מכן, משה שולח מרגלים לכבוש את העיר יעזר, ובעקבת כך עם ישראל מצליח לכבוש גם אותה ולהתיישב בה.
לאחר הכיבושים האלו, עם ישראל רוצה לעלות לכיוון ארץ ישראל דרך הבשן, ללא בקשה מעוג (בניגוד למלחמת סיחון), ועוג מלך הבשן רואה זאת כקריאת מלחמה ויוצא לקרב ביחד עם כל עמו, באדרעי.
הקב"ה מחזק את משה שלא יפחד, מפני שהוא ידאג לכך שמשה ינצח את סיחון, והוא אף מצווה אותו לעשות לעוג ולעמו כמו שעשה לסיחון ולעמו.
המלחמה > המלחמה

כאמור, עוג יצא לקראת ישראל למלחמה בעיר אדרעי שם התרחשה המלחמה. במלחמה, ישראל הרגו את עוג, בניו ואת עמו, ובעקבות כך הם לקחו את כל ארצו.
על פי המדרש, עוג הרים אבן מעל לראשו, על מנת לזרוק אותה, שתכסה את כל שטח מחנה ישראל, וכך כולם ימותו. אולם נעשה נס, ונמלים חוררו את האבן מלמטה, ובעקבות כך האבן נתקעה בשיניו והוא לא הצליחה לזורקה על ישראל.
לאחר מכן, משה קפץ, פגע בקרסולו של עוג, וכך עוג נהרג.
בספר דברים משה מזכיר לעם את המלחמה, והוא מציין שהם הצליחו לכבוש ששים ערים מבוצרות מאת עוג מלך הבשן, בנוסף לערי השדה.
במדרש רבה מובאת שיטה שאומרת שמלחמת עוג התרחשה בחודש תשרי, בשנת הכניסה לארץ.
המלחמה > לאחר המלחמה

לאחר המלחמה עם ישראל ישב בארץ הבשן. בסוף ספר במדבר, מובא שמשה נתן את ממלכות סיחון ועוג ספציפית לשבטים גד, ראובן, וחצי משבט המנשה.
לאחר מכן, עם ישראל נסעו לערבות מואב, מה שגרם לפחד מצד המואבים שמא גם אותם עם ישראל ירצו לכבוש, ולכן הם שכרו את בלעם בן בעור שיקלל את עם ישראל, וכך ישראל לא יוכלו לכבוש אותם, כמו שעשו לעוג וסיחון.
זיכרון המלחמה

ככל הנראה המלחמה הייתה אירוע חשוב לבני ישראל, ולכן גם מאות שנים לאחר מכן המלחמה מוזכרת כהישג עצום מצד בני ישראל ומצד הקב"ה.
דוגמה לכך אנו רואים בספר תהילים - ”לְמַכֵּה מְלָכִים גְּדֹלִים: כִּי לְעוֹלָם חַסְדּוֹ. וַיַּהֲרֹג מְלָכִים אַדִּירִים: כִּי לְעוֹלָם חַסְדּוֹ. לְסִיחוֹן מֶלֶךְ הָאֱמֹרִי: כִּי לְעוֹלָם חַסְדּוֹ. וּלְעוֹג מֶלֶךְ הַבָּשָׁן: כִּי לְעוֹלָם חַסְדּוֹ.” (ספר תהילים, פרק קל"ו, פסוקים י"ז–כ').
הערות שוליים

↑  תלמוד בבלי, מסכת ברכות, דף נ"ד, עמוד ב'
↑  ספר דברים, פרק ג', פסוק ד'
↑  במדבר רבה, פרשה י"ט, פסקה ל"ב.
↑  ספר במדבר, פרק ל"ב, פסוק ל"ג
מייקל רודה

| --- | --- |
אין תמונה חופשית
 לידה:  26 באוגוסט 1959 (בן 65) ניו יורק, ארצות הברית 
 הישג בולט:  זכייה באליפות ארצות הברית הפתוחה - 1991
 הדרגה הגבוהה ביותר:  רב-אמן (מ-1988)
 מד כושר מרבי:  2595 (ינואר 1993)
 מד כושר נוכחי:  2386  ‏(אוקטובר 2024)
 מקצוע נוסף:  עורך דין
 מדינה:  ארצות הברית
 
מייקל רודה (באנגלית: Michael Rohde) (נולד ב-26 באוגוסט 1959 בניו יורק) הוא שחמטאי יהודי-אמריקאי בדרגת רב-אמן.