מבוא ללמידת מכונה

למידת מכונה (ML) היא תת-תחום של בינה מלאכותית (AI) המתמקדת ביצירת מערכות מחשב שיכולות ללמוד, להתאים, לחזות ולהתאם, כל זאת מבלי לעקוב אחר הוראות מפורשות.

המטרה של למידת מכונה היא להבין ולעבד כמות גדולה של נתונים על ידי מינוף אלגוריתמים ויצירת מודלים כלליים שיכולים לייצר פלטים ידידותיים למשתמש.

למידת מכונה עובדת בדרך כלל על ידי ביצוע השלבים הבאים:

1. איסוף נתונים ממקורות שונים
2. ניקוי נתונים כדי לקבל הומוגניות
3. בניית מודל באמצעות אלגוריתם ML
4. השגת תובנות מתוצאות המודל
5. הדמיית נתונים והפיכת תוצאות לגרפים חזותיים

1. איסוף נתונים ממקורות שונים

למידת מכונה דורשת הרבה נתונים כדי ליצור מודל מוכן לייצור.

איסוף נתונים עבור ML נעשה בשתי דרכים: אוטומטי ו-ידני.

• איסוף נתונים אוטומטי משתמש בתוכנות ובסקריפטים שמגרדים נתונים מהאינטרנט.
• איסוף נתונים ידני הוא תהליך של איסוף ידני של נתונים והכנתם בצורה הומוגנית.

איסוף נתונים אוטומטי באמצעות גירוד אינטרנט עם Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(data)

2. ניקוי נתונים כדי לקבל הומוגניות

הבטחת הומוגניות נתונים היא צעד חיוני כדי לגרום למידת מכונה לעבוד ולייצר תוצאות.

ניקוי נתונים עבור ML נעשה באופן ידני או אוטומטי בעזרת אלגוריתמים ומורכב מתיקון ו/או הסרה של נתונים שגויים, פגומים, מעוצבים שגוי, כפולים וחסרי נתונים בתוך מערך הנתונים.

ניקוי נתונים באמצעות Python ופנדות:

import pandas as pd

# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()

# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]

# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. בניית מודל באמצעות אלגוריתם ML

ML (למידת מכונה) מודל הוא קובץ המכיל תוצאות של אלגוריתמים של למידת מכונה ומשמש להגיון על קלט דינמי.

מודל ML (למידת מכונה) פועל על ידי מכיל רשימה של דפוסים המותאמים לקלט בזמן אמת, ולאחר מכן ייצור הפלט בהתאם לדפוס המותאם.

למודלים של ML יכולים להיות סוגי מבנה שונים, כאשר הסוגים הנפוצים ביותר הם: סיווג בינארי, סיווג רב-מחלקות, ו-רגרסיה.

• מודל הסיווג הבינארי מנבא תוצאה בינארית, כלומר אחת משתי תוצאות אפשריות.
• מודל הסיווג הרב-מעמדי מנבא אחת מבין יותר משתי תוצאות.
• מודל הרגרסיה מנבא ערכים מספריים.

תהליך בניית מודל למידת מכונה נקרא training.

אימון למידת מכונה נעשה בעזרת אלגוריתמים ומחולק לשתי קטגוריות: למידה מפוקחת ו-למידה ללא פיקוח.

• למידה מפוקחת (SL) היא כאשר מודל ה-ML מאומן באמצעות נתונים מסומנים, כלומר הנתונים שיש להם ערכי קלט ופלט כאחד.
• למידה ללא פיקוח (UL) היא כאשר מודל ה-ML מאומן באמצעות נתונים לא מסומנים, כלומר הנתונים שאין להם תגים או תוצאות ידועות.

רשתות עצביות (NNs) הן בליבה של למידה ללא פיקוח והן מורכבות ממיפוי בין הנתונים בתוך מערך הנתונים, מה שמאפשר ליצור קורלציות.

יצירת מודל סיווג בינארי באמצעות ספריית sikit-learn של Python:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the dataset
X, y = load_dataset()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. השגת תובנות מתוצאות המודל

השגת תובנות ממודלים של ML פירושה הבנת הדפוסים שלא היו ידועים בעבר ובדיקת יכולתו של המודל לבצע תחזיות ומסקנות.

השגת תובנות חשובה מאוד כדי לאמת את תקפות המודל ולקבוע אם יש צורך לבצע שינויים באלגוריתמי הלמידה.

ניתוח חשיבות התכונה במודל מאומן עם Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]

# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

5. הדמיית נתונים והפיכת תוצאות לגרפים חזותיים

הדמיית נתונים של מודל ה-ML מורכבת מהצבת נתוני הפלט על גרף ומתן ה-API האינטראקטיבי.

יצירת עלילת פיזור של ערכים חזויים עם Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)

# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()

סיכום

דוגמאות הקוד לעיל מדגימות יישומים מעשיים לכל שלב בלמידת מכונה, מאיסוף נתונים וניקוי ועד בניית מודלים, תובנות והדמיית נתונים.