מהו אימון מודל בינה מלאכותית ומה חשיבותו?

בתרבות הפופולרית, הבינה המלאוכתית לפעמים מקבלת מוניטין רע. סרטים מראים אותה כצעד הראשון בדרך לאפוקליפסה של רובוטים, ובו-זמנית מהדורות החדשות מלאות בסיפורים על איך הבינה המלאכותית תגנוב את כל העבודות שלנו. האמת היא שהבינה המלאכותית קיימת כבר זמן מה, ונראה שאף אחד מהתרחישים הגרועים ביותר האלה לא מתקרב.

ביסודו של דבר, הבינה המלאכותית משתמשת בנתונים כדי לבצע תחזיות. יכולת זו עשויה להפעיל טיפים כמו "אולי תאהבו גם..." על שירותי סטרימינג, אבל היא גם מתפעלת צ'אטבוטים המסוגלים להבין שאילתות שפה טבעית ולחזות את התשובה הנכונה ואת היישומים שיכולים לזהות פנים בתמונה ולהציע מי בתמונה. עם זאת, כדי להגיע לתחזיות אלה נדרש אימון יעיל של מודלי בינה מלאכותית ויישומים חדשים יותר התלויים בבינה מלאכותית עשויים לדרוש גישות שונות מעט ללמידה.

מהו אימון מודל בינה מלאכותית?

בליבה שלו, מודל בינה מלאכותית הוא גם קבוצה של אלגוריתמים נבחרים וגם הנתונים המשמשים לאימון אלגוריתמים אלה כך שיוכלו לבצע את התחזיות המדויקות ביותר. במקרים מסוימים, מודל פשוט משתמש באלגוריתם אחד בלבד, כך ששני המונחים עשויים לחפוף, אך המודל עצמו הוא הפלט לאחר האימון.

במובן המתמטי, אלגוריתם יכול להיחשב משוואה עם מקדמים לא מוגדרים. המודל מתייצב כאשר האלגוריתמים שנבחרו מעבדים מערכי נתונים כדי לקבוע אילו ערכי מקדם מתאימים ביותר, ובכך יוצרים מודל לתחזיות. המונח "אימון מודל בינה מלאכותית" מתייחס לתהליך זה: הזנת נתוני האלגוריתם, בחינת התוצאות ועידון פלט המודל כדי להגביר את הדיוק והיעילות. כדי לעשות זאת, אלגוריתמים זקוקים לכמויות אדירות של נתונים אשר קולטות את מלוא טווח הנתונים הנכנסים.

חריגים, הפתעות, חוסר עקביות, דפוסים שאינם הגיוניים במבט ראשון... אלגוריתמים חייבים להתמודד עם כל אלה ועוד, שוב ושוב, בכל מערכי הנתונים הנכנסים. תהליך זה הוא הבסיס ללמידה - היכולת לזהות דפוסים, להבין הקשר ולקבל החלטות מתאימות. בעזרת אימון מספק למודל הבינה המלאכותית, האלגוריתמים במודל ייצגו חוזה מתמטי למצב נתון שמתכנן לצד סטיות מותרות את הבלתי צפוי תוך הגדלת יכולת החיזוי.

תובנות מרכזיות

• אימון מודל בינה מלאכותית הוא תהליך של הזנת נתונים שנאספו לאלגוריתמים נבחרים כדי לסייע למערכת למקד את עצמה ולהפיק תגובות מדויקות לשאילתות.
• קיימים סוגים רבים ושונים של אלגוריתמים של בינה מלאכותית; האלגוריתם הנכון לפרויקט תלוי בהיקף, בתקציב, במשאבים ובמטרות.
• אימון יעיל של מודל בינה מלאכותית דורש נפח גבוה של נתוני אימון איכותיים שנאספו.
• אימון ובדיקה של מודלים של בינה מלאכותית הם תהליך חזרתי המבוסס על משוב ותוצאות.
• כאשר מודלי בינה מלאכותית מאומנים מספקים תוצאות עקביות עם אימון ובדיקה של מערכי נתונים, התהליך עובר לבדיקה בנתונים מהעולם האמיתי לפני שבסופו של דבר משיקים אותם לציבור.

הסבר לגבי אימון מודל בינה מלאכותית

אימון מודל בינה מלאכותית הוא תהליך חזרתי שהצלחתו תלויה באיכות ובעומק הקלט, כמו כן ביכולת של המאמנים לזהות ולפצות על ליקויים. מדעני נתונים בדרך כלל מטפלים בתהליך האימון, אם כי אפילו משתמשים עסקיים יכולים להיות מעורבים בכמה סביבות בעלות קוד מועט/ללא קוד. למעשה, מחזור העיבוד, ההתבוננות, מתן המשוב והשיפור דומה לתהליך שבו ילד לומד מיומנות חדשה. המטרה באימון מודל בינה מלאכותית היא ליצור מודל מתמטי שיוצר במדויק פלט תוך שהוא מאזן את המשתנים השונים, מקרי קיצון וסיבוכים בנתונים. כשחושבים על זה, הורות היא מסע דומה – אבל הרבה יותר מבולגן.

חשבו איך ילדים לומדים מיומנות. לדוגמה, נניח שרוצים ללמד פעוט לזהות את ההבדל בין כלבים לחתולים. הלימוד יתחיל בהצגת תמונות בסיסיות ועידוד. לאחר מכן יוצגו משתנים נוספים עם יותר פרטים כמו גדלים ממוצעים, נבחיות לעומת יללות ודפוסי התנהגות. על בסיס ההתלבטויות של הילד אפשר לשים דגש נוסף על אזור מסוים כדי לעזור להקל על הלמידה. בסופו של תהליך זה הפעוט אמור לזהות את כל סוגי הכלבים והחתולים, מחיות מחמד ביתיות נפוצות ועד מינים של חיות בר.

אימון מודל בינה מלאכותית הוא דומה.

• בינה מלאכותית: בחרו אלגוריתמים ומערך נתוני אימון ראשוני למודל.

  ילד: השתמשו בתמונות בסיסיות כדי לקבוע את ההבדלים הכלליים בין כלב לחתול.

• בינה מלאכותית: העריכו את דיוק הפלט וכווננו את המודל כדי לצמצם או לבטל אי דיוקים מסוימים.

  ילד: תנו שבחים או תיקונים בהתאם לתשובות.

• בינה מלאכותית: ספקו מערכי נתונים נוספים עם קלטים מגוונים ספציפיים כדי להתאים אישית ולכוונן את המודל.

  ילד: הדגישו תכונות, צורות וגדלים שונים כחלק מתהליך הלמידה.

כמו ילדים, אימון מודל בינה מלאכותית ראשוני יכול להשפיע עמוקות על מה שקורה בהמשך הדרך - ואם יש צורך בשיעורים נוספים כדי לחשוף השפעות לקויות. תהליך זה מדגיש את החשיבות של מקורות נתונים איכותיים, הן עבור אימון ראשוני והן עבור למידה חזרתית רציפה גם לאחר השקת המודל.

הערך של מודלי בינה מלאכותית בעסקים

רוב הארגונים כבר נהנים מהבינה המלאכותית בתהליכי העבודה והתהליכים האחרים שלהם הודות ליישומים שמייצרים ניתוחים, מדגישים חריגים בנתונים או משתמשים בזיהוי טקסט ועיבוד שפה טבעית. חשבו על הפיכת קבלות נייר ומסמכים לרשומות נתונים, לדוגמה. עם זאת, ארגונים רבים רוצים לפתח מודלי בינה מלאכותית במטרה לענות על צורך ספציפי ודחוף. תהליך הפיתוח עצמו עשוי לחשוף שכבות עמוקות יותר של הטבות, החל מערך לטווח קצר, כגון תהליכים מואצים ועד רווח לטווח ארוך, כגון חשיפת תובנות נסתרות בעבר או אולי אפילו השקת מוצר או שירות חדשים.

סיבה עיקרית להשקיע בתשתית המסוגלת לתמוך בבינה מלאכותית נובעת מהדרך שבה עסקים גדלים. במילים פשוטות, הנתונים נמצאים בכל מקום. עם כל כך הרבה נתונים שמגיעים מכל הכיוונים, ניתן להפיק תובנות חדשות כמעט לכל חלק בארגון, כולל פעולות פנימיות וביצועי המכירות וצוותי שיווק. עם זאת, אימון נכון ויישום מתחשב מאפשרים לבינה המלאכותית לספק ערך עסקי כמעט בכל מצב.

כדי לשקול כיצד ארגון יכול לאמן בינה מלאכותית כדי להפיק את הטוב ביותר הצעד הראשון הוא לזהות קלטים ומה כוללת החלטה איתנה. לדוגמה, הסתכלו על שרשרת אספקה לייצור. לאחר שכל הנתונים הרלוונטיים זמינים למערכת בינה מלאכותית מאומנת כראוי, היא יכולה לחשב עלויות משלוח, לחזות זמני משלוח ותעריפי איכות / פגם, להמליץ על שינויים במחיר בהתבסס על תנאי השוק ולבצע משימות רבות יותר. השילוב של נפחי נתונים כבדים הנכנסים וצורך בהחלטות מונעות נתונים הופך את שרשראות האספקה לבשלות לפתרון בעיות בעזרת בינה מלאכותית. לעומת זאת, במקרים שבהם מיומנויות רכות נשארות בעדיפות עליונה, בינה מלאכותית יכולה לספק מידע תומך אך לא צפויה להציע שינוי מהפכני. דוגמה לכך היא הערכת מנהל על ביצועי עובדים במהלך סקירות שנתיות. במקרה זה, הבינה המלאכותית עשויה להקל על איסוף מדדים, אך היא אינה יכולה להחליף את ההערכות המבוססות על אינטראקציה אנושית.

כדי להפיק את המרב מהשקעה בבינה מלאכותית, ארגונים חייבים לשקול את הדברים הבאים:

• אילו בעיות אנחנו צריכים לפתור?
• האם קיימים מקורות נתונים איכותיים שיכולים לספק קלט לפתרון בעיות אלה?
• האם יש לנו את התשתית לתמיכה בעיבוד הדרוש ולחיבור מקורות הנתונים הרלוונטיים?

על ידי קביעת פרמטרים אלה, ארגונים יכולים לזהות את התחומים העסקיים שסביר ביותר שהבינה המלאכותית תפיק מהם תועלת, ולאחר מכן להתחיל לנקוט צעדים כדי להפוך אותם למציאות.

תהליך ההכשרה של מודל בינה מלאכותית

לכל פרויקט אתגרים ודרישות משלו, אך התהליך הכללי לאימון מודלים של בינה מלאכותית זהה.

חמשת השלבים האלה מהווים סקירה כללית על אימון מודל בינה מלאכותית.

• הכינו את הנתונים: אימון מודל בינה מלאכותית מוצלח מתחיל בנתוני איכות המייצגים באופן מדויק ועקבי מצבים אותנטיים בעולם האמיתי. בלעדיהם, התוצאות חסרות משמעות. כדי להצליח, צוותי פרויקטים חייבים לאסוף את מקורות הנתונים הנכונים, לבנות תהליכים ותשתית לאיסוף נתונים ידני ואוטומטי, ולהקים תהליכי ניקוי/טרנספורמציה מתאימים.

• בחרו מודל אימון: אם איסוף הנתונים מספק את היסודות לפרויקט, בחירת המודל בונה את המנגנון. משתנים להחלטה זו כוללים הגדרת פרמטרים ויעדים של פרויקט, בחירת הארכיטקטורה ובחירת אלגוריתמים למודל. מכיוון שמודלי אימון שונים דורשים כמויות שונות של משאבים, יש לשקול גורמים אלה מול רכיבים מעשיים כגון דרישות מחשוב, מועדים אחרונים, עלויות ומורכבות.

• בצעו אימון ראשוני: בדיוק כמו בדוגמה שלמעלה על לימוד ילד להבדיל בין חתול לכלב, אימון מודלים של בינה מלאכותית מתחיל בבסיס. שימוש במערך נתונים רחב מדי, אלגוריתם מורכב מדי או סוג מודל שגוי יכול להוביל למערכת שפשוט מעבדת נתונים במקום ללמוד ולהשתפר. במהלך הכשרה ראשונית, מדעני נתונים צריכים להתמקד בקבלת תוצאות בתוך פרמטרים צפויים תוך צפייה בטעויות שפוגעות באלגוריתם. על ידי אימון ללא השגת יתר, מודלים יכולים להשתפר באופן שיטתי בצעדים יציבים ובטוחים.

• אמתו את האימון: לאחר שהמודל עובר את שלב האימון הראשוני, הוא יוצר באופן אמין תוצאות צפויות לפי קריטריוני מפתח. אימות האימון הוא השלב הבא. כאן, מומחים מנסים לאתגר כראוי את המודל במאמץ לחשוף בעיות, הפתעות או פערים באלגוריתם. שלב זה משתמש בקבוצה נפרדת של מערכי נתונים מהשלב ההתחלתי, בדרך כלל הרוחב והמורכבות מוגברים לעומת מערכי נתוני האימון.

  תוך כדי שמדעני נתונים מריצים את מערכי הנתונים האלה הם מעריכים את ביצועי המודל. דיוק הפלט חשוב, אך התהליך עצמו הוא קריטי באותה מידה. בראש העדיפויות לתהליך נכללים משתנים כגון דיוק, אחוז התחזיות המדויקות וקריאה להחזרות, אחוז זיהוי הסיווג הנכון. במקרים מסוימים, ניתן לשפוט את התוצאות בעזרת ערך מדד. לדוגמה, ניקוד F1 הוא מדד המוקצה למודלים של סיווג המשלבים את המשקלים של סוגים שונים של חיוביים כוזבים/שליליים, מה שמאפשר פרשנות הוליסטית יותר של הצלחת המודל.

• בדקו את המודל: לאחר אימות המודל באמצעות מערכי נתונים מצטברים ומתאימים למטרה, ניתן להשתמש בנתונים חיים כדי לבדוק ביצועים ודיוק. יש לשלוף את מערכי הנתונים של שלב זה מתרחישים בעולם האמיתי, ממש כמו כשאומרים "להוריד את גלגלי העזר" כדי לאפשר למודל לפעול בכוחות עצמו. אם המודל מספק תוצאות מדויקות - ויותר חשוב, צפויות - עם נתוני הבדיקה, הוא מוכן להשקה. אם המודל מראה ליקויים בכל דרך שהיא, תהליך האימון חוזר עד שהמודל עומד בתקני הביצועים או מתעלה עליהם.

  אומנם השקה היא אבן דרך משמעותית, אבל הגעה לשלב זה לא בהכרח מסמנת את סוף אימון המודל. בהתאם למודל, כל מערך נתונים מעובד עשוי להיות "שיעור" נוסף עבור הבינה המלאכותית, מה שמוביל לשיפור וחידוד נוסף של האלגוריתם. מדעני נתונים חייבים להמשיך לנטר את הביצועים והתוצאות, בייחוד כאשר המודל עוסק בנתונים חריגים חשודי טעות לא צפויים. אם יופיעו תוצאות לא מדויקות, גם במקרים נדירים, ייתכן שהמודל יצטרך לבצע התאמות נוספות כדי לא לפגוע בפלט עתידי.

סוגים של שיטות אימון למודלים של בינה מלאכותית

לאימון הבינה המלאכותית צורות רבות ושונות הנעות בין מורכבות, סוגי תוצאות, יכולות ועוצמת מחשוב. שיטה אחת עשויה להשתמש במשאבים רבים מהנדרש ובמקרים אחרים שיטה עשויה להפיק תגובה בינארית, כמו כן או לא לאישור הלוואה, כאשר המצב דורש תוצאה איכותית יותר, כגון "לא" מותנה עד שיסופק תיעוד נוסף.

יש לשקול את הבחירה בשיטה שתשמש למודל הבינה המלאכותית הן ביעדים והן במשאבים; יציאה לדרך ללא תכנון קפדני עשויה לדרוש מצוותי מדעני הנתונים להתחיל מחדש מאפס, לבזבז זמן וכסף.

רשתות עצביות עמוקות

מודלי בינה מלאכותית מסוימים משתמשים בכללים ובקלט כדי לקבל החלטות, ואילו רשתות עצביות עמוקות מציעות את היכולת להתמודד עם החלטות מורכבות בהתבסס על קשרי נתונים מגוונים. רשתות עצביות עמוקות פועלות עם שכבות רבות המזהות דפוסים וקשרים משוקללים בין נקודות נתונים כדי ליצור פלטים חזויים או הערכות מושכלות. דוגמאות לרשתות עצביות עמוקות כוללות עוזרים המופעלים באמצעות קול, כגון סירי של אפל או אלקסה של אמזון.

רגרסיה ליניארית

בסטטיסטיקה, רגרסיה ליניארית משמשת לקביעת הקשר בין קלט ופלט. בצורתו הפשוטה ביותר, אפשר לייצג אותה בנוסחה האלגברית y = Ax + B. מודל זה משתמש במערך נתונים כדי ליצור נוסחה זו בהתבסס על מקדמי קלט, פלט ומשתנים אפשריים. המודל הסופי המשמש לתחזית מניח קשר לינארי בין קלט ופלט. דוגמה לתרחיש שימוש לרגרסיה לינארית היא תחזית מכירות המבוססת על נתוני מכירות קודמים.

רגרסיה לוגיסטית

המשמעות של רגרסיה לוגיסטית בתחום הסטטיסטיקה היא מודל יעיל למצבים בינאריים. רגרסיה לוגיסטית מבוססת על הפונקציה הלוגיסטית, שהיא משוואה של עקומה בצורת האות S המשמשת לעיתים קרובות לחישוב ההסתברות. במקרה של מידול בינה מלאכותית, רגרסיה לוגיסטית קובעת את ההסתברות ומספקת תוצאה בינארית כדי בסופו של דבר לבצע תחזיות או להחליט, למשל, אם יש לאשר מועמד להלוואה. דוגמה לתרחיש שימוש ברגרסיה לוגיסטית היא יישום פיננסי שמבצע זיהוי הונאות.

עצי החלטות

לרוב האנשים יש ניסיון עם עצי החלטה, גם מחוץ לתחום הבינה המלאכותית. עצי החלטה פועלים באופן דומה לצמתים בתרשימי זרימה. בלמידת מכונה, תהליכי האימון המזינים את העץ דרך נתונים חזרתיים כדי לזהות מתי להוסיף צמתים והיכן לשלוח את נתיבי הצמתים השונים. תרחיש שימוש לדוגמה בעצי החלטה הוא אישור הלוואה כספית.

יער אקראי (Random Forest)

עצי החלטה יכולים לחרוג מהתאמתם למערכי האימונים שלהם על ידי יצירת עומק רב מדי. טכניקת היער האקראי מפצה על כך על ידי שילוב קבוצה של עצי החלטה - ומכאן המונח "יער" - ומציאת הקונצנזוס הגדול ביותר או הממוצע המשוקלל בתוצאות. דוגמה לתרחיש שימוש ביער אקראי היא חיזוי התנהגות הלקוח בהתבסס על מגוון עצי החלטה המתפרסים על פני רכיבים שונים של פרופיל הלקוח.

למידה מונחית

במונחים של חינוך ילדים, למידה מונחית היא המקבילה של למידת הילד בתוכנית לימודים מוגדרת עם שיעורים שיטתיים. במידול בינה מלאכותית המשמעות היא שמשתמשים במערכים של נתוני אימון ובפרמטרים מוגדרים כדי לאמן את המודל, ומדעני נתונים פועלים כמו מורים באיסוף מערכים של נתוני אימון, הרצת מערכי נתונים לבדיקה ומתן משוב על מודלים. דוגמה למקרה שימוש ללמידה מונחית היא מציאת תאים לא תקינים בצילומי רנטגן של ריאות. מערך נתוני האימון הוא צילומי רנטגן עם ובלי חריגות, ותפקידו להבהיר למודל מה הוא מה.

למידה בלתי מונחית

אם נמשיך את האנלוגיה של חינוך ילדים, למידה לא מונחית דומה לפילוסופיה של מונטסורי, שלפיה לילדים יש מגוון של אפשרויות והחופש לכוון את עצמם על סמך סקרנותם. עבור מידול בינה מלאכותית, המשמעות היא קליטה של מערך נתונים לא מתויג ללא פרמטרים או יעדים - אחריות הבינה המלאכותית לקבוע דפוסים בנתונים. דוגמה לתרחיש שימוש בלמידה לא מונחית היא קמעונאי המזין נתוני מכירות רבעוניים במודל בינה מלאכותית במטרה למצוא קורלציות בהתנהגות הלקוחות.

לימוד מחזק

אם אי פעם חיזקתם התנהגות רצויה בעזרת פינוקים, השתתפתם בלמידה מחזקת. ברמת הבינה המלאכותית, למידה מחזקת מתחילה בהחלטות ניסיוניות שמובילות לחיזוק חיובי או שלילי. לאחר זמן מה, הבינה המלאכותית לומדת את ההחלטות הטובות ביותר, כלומר ההחלטות המדויקות ביותר או המוצלחות ביותר, כדי להתמודד עם מצב מסוים ולמקסם חיזוק חיובי. דוגמה לתרחיש שימוש ללמידה מחזקת היא רשימה של הצעות בסגנון "ייתכן שתרצו לצפות גם ב..." שהוצגו ב-YouTube בהתבסס על היסטוריית הצפייה.

למידת העברה

מודל בינה מלאכותית עשוי להצליח כאשר הוא מוחל על מצב אחר. למידת העברה היא שיטה לשימוש במודל בינה מלאכותית קיים כנקודת התחלה למודל חדש. ארגון מחדש זה פועל בצורה הטובה ביותר כשהמודל הקיים מטפל בתרחיש כללי; דבר ספציפי מדי עלול להיות קשה מדי לאמן מחדש. דוגמה לתרחיש שימוש ללמידת העברה היא מודל בינה מלאכותית חדש לסוג ספציפי של סיווג תמונה המבוסס על פרמטרים ממודל סיווג תמונה קיים.

למידה מונחית למחצה

באמצעות עקרונות הן של למידה מונחית והן של לא מונחית, למידה מונחית למחצה מתחילה באימון המודל על קבוצה קטנה של מערכי נתונים מתויגים. משם, המודל משתמש במערכי נתונים לא מתויגים ולא מצטברים כדי לחדד דפוסים וליצור תובנות בלתי צפויות. באופן כללי, למידה מונחית למחצה משתמשת רק במערכי נתונים מתויגים עבור השלבים הראשונים, כמו גלגלי עזר. לאחר מכן, התהליך נשען במידה רבה על נתונים לא מתויגים. דוגמה לתרחיש שימוש ללמידה מונחית למחצה היא מודל לסיווג טקסט המשתמש במערך נתונים מצטבר כדי לקבוע פרמטרים בסיסיים לפני שיוזנו למודל כמויות גדולות של מסמכי טקסט לא מונחים.

מודלים גנרטיביים

מודלים גנרטיביים הם שיטת בינה מלאכותית לא מונחית המשתמשת במערכי נתונים גדולים מאוד לדוגמה כדי ליצור פלט מונחה. דוגמאות לכך הן תמונות שנוצרו באמצעות בינה מלאכותית המבוססות על המטאדטה של ארכיון תמונות או על טקסט חזוי, בהתבסס על מסד נתונים של משפטים מוקלדים. במקום פשוט לסווג נתונים בפלט שלהם, תוצאות ממודלים גנרטיביים יכולות להשתמש באלפי, אולי אפילו במיליוני חלקים של נתונים לדוגמה כדי ללמוד וליצור פלט מקורי. דוגמה לתרחיש שימוש במודל גנרטיבי היא צ'אטבוט, כמו ChatGPT.

תפקיד הנתונים באימון מודל בינה מלאכותית

כדי שמודל בינה מלאכותית יהיה מאומן כראוי, הוא זקוק לנתונים - הרבה נתונים. למעשה, נתונים הם המרכיב החשוב ביותר באימון מודלים של בינה מלאכותית. בלעדיהם, המודל פשוט לא יכול ללמוד. ובלי נתונים איכותיים המודל ילמד דברים שגויים. לפיכך, מדעני נתונים בוחרים מערכי נתונים לפרויקטים באופן מודע ובאיכפתיות.

איסוף מערך הנתונים חייב לכלול את הגורמים הבאים לאימון אופטימלי של מודל בינה מלאכותית:

• איכות מקורות נתונים: אם למודל בינה מלאכותית מוזן נפח גדול של מערכי נתונים לא מפוקחים, הומוגניים ולא איכותיים, התוצאות יהיו חלקיות. ההגדרה ל"נתונים טובים" יכולה להשתנות בהתאם למודל הנתון. כאשר יש רמות בלתי קבילות של חוסר דיוק, ייתכן שיהיה ניתן לשוב על העקבות ולאמן מחדש את הבינה המלאכותית. עם זאת, מדעני נתונים עשויים לאתחל פרויקט אם נתונים ירודים פוגעים במודל.
• נפח נתונים: תרגול יוביל לשלמות באימון מודלים של בינה מלאכותית. קבוצת נתונים אחת עשויה להיות שלב ראשון טוב, אך תהליך האימון דורש כמות גדולה של נתונים וכן רמה מתאימה של גיוון ופירוט כדי למקד את המודל, להגביר את הדיוק ולזהות נתונים חריגים יותר.
• גיוון נתונים: גיוון רב יותר במערכי נתונים מוביל לעיתים קרובות לדיוק רב יותר באימון מודלים של בינה מלאכותית. בדיוק כמו בעולם האמיתי, חוויות מגוונות מרחיבות יכולות ומאפשרות יעילות בהחלטות הודות לעומק ידע גדול יותר.

אתגרים בהדרכת מודלים של בינה מלאכותית

לאימון מודלים של בינה מלאכותית יש אתגרים הייחודיים לו. חלק מאלה הם לוגיסטיים - תשתית, עוצמת מחשוב ושיקולים מעשיים אחרים של התהליך מההתחלה ועד הסוף. אתגרים אחרים דורשים בחינה עצמית מצד מדעני נתונים, כגון פיתוח הבנה לגבי כיצד להפחית הטיות ולשמור על יעד המערכת הנובע מכך.

האתגרים הבאים צריכים להיות שיקולים עבור כל יוזמה של אימון מודלים של בינה מלאכותית:

• הטיית נתונים: כדי לקבל תוצאות מדויקות ממודל בינה מלאכותית, אימון דורש נתונים איכותיים. כדי להפחית הטיה של נתונים, מדעני נתונים חייבים לבדוק מקורות נתונים ביסודיות לפני איסוף מערכי נתוני האימון.

• הנתונים הנכונים: אימון מערכי נתונים דורש נפחים כבדים של נתונים המייצגים גיוון ורמת פירוט מתאימים. לא רק שזו קריאה לצוותים לאסוף כמויות גדולות של נתונים איכותיים, היא גם מעלה שיקולים מעשיים רבים. אחסון, ניקוי/טרנספורמציה, עיבוד ובקרת איכות כללית הופכים לקשים יותר ויותר ככל שמערך הנתונים גדל.

• דרישות עוצמת מחשוב ותשתית: ככל שמודל הבינה המלאכותית מורכב יותר, כך נדרשת יותר עוצמת מחשוב ותמיכה בתשתית. יש להביא בחשבון את המעשיות של הפעלת המודל, מאימון ועד השקה, בעת בחירת שיטת המודל. אם סוג מודל דורש יותר משאבים ממה שניתן לספק, הפרויקט כולו יתמוטט.

• התאמת יתר: כאשר מודל בינה מלאכותית מכוונן מדי על מערכי נתוני האימון, הוא יכול להינעל על הפרטים הספציפיים ולא להתמודד עם גיוון והפתעות. תופעה זו מוכרת בשם "התאמת יתר", והיא מונעת תחזיות מדויקות בעתיד. דוגמה להתאמת יתר היא כאשר מערך נתוני האימון מפיק דיוק של 99% אך במערך נתונים בעולם האמיתי מפיק דיוק של 75% עד 85%. שימו לב כי הדיוק הנתפס בבינה מלאכותית מתייחס לאופן שבו נראה שמערכת פועלת במונחים של דיוק בהתבסס על היכולות הנוכחיות שלה. הדיוק הוא זה שמשתמשים או בעלי עניין מסתכלים עליו או מנסים. מצד שני, דיוק פוטנציאלי בבינה מלאכותית מתייחס לרמת הדיוק המרבית שמערכת יכולה להשיג בתנאים אידיאליים, עם משאבים אופטימליים. חשוב להבין את ההבדל בין דיוק מתפרש לבין דיוק פוטנציאלי בהערכת הביצועים של מערכת בינה מלאכותית ובזיהוי תחומים לשיפור או פיתוח עתידי.

  המונחים "התאמת יתר" ו"אימון יתר" משמשים לעיתים קרובות כמו מילים נרדפות, אבל יש להם משמעויות נפרדות. התאמת יתר, כפי שנדון, היא כאשר לבינה מלאכותית יש ביצועים טובים מאוד בנתוני האימון שלה אך היא לא מצליחה להתמודד עם נתונים חדשים. אימון יתר הוא כאשר מודל כבר אומן יתר על המידה, מה שמוביל לביצועים ירודים הן בנתוני האימון והן בנתונים חדשים. אימון יתר יכול להתרחש לאחר שהמודל אומן במשך זמן רב מדי או במורכבות רבה מדי, מה שגורם לו להתקשות בביצוע הכללות. יש להימנע משתי הבעיות בתהליך אימון המודל.

• יכולת הסבר: נושא יוצא דופן אחד במידול בינה מלאכותית הוא חוסר יכולת ההסבר סביב אופן קבלת ההחלטות. משתמשים יכולים להסיק מסקנות בהתבסס על נתוני פלט, אך הסיבות של המודל עשויות להישאר מעורפלות. חלק מהמפתחים יצרו כלים לגשר על הפער הזה, כולל מודלים שנבנו כך שתהיה להם יכולת הסבר ברורה יותר. עם זאת, הטמעה, שימושיות, פרטים ונגישות הם גורמים משתנים, הן לקלט והן לפלט.

העתיד של אימון מודלי בינה מלאכותית

בינה מלאכותית קיימת בצורה כלשהי מאז תחילת המחשוב, אך ההתקדמות באלגוריתמים, עוצמת CPU, עוצמת עיבוד גרפי (GPU) ושיתוף משאבים מבוסס ענן דחפו כולם קדימה את הבינה המלאכותית במהלך שני העשורים האחרונים. בינה מלאכותית מוטמעת בכל כך הרבה יישומים שמשתמשים רבים משתמשים בו מבלי לדעת זאת. בהזרמת מוזיקה, רשימות השמעה מותאמות אישית נוצרות באמצעות בינה מלאכותית שמנתחת את השירים והאמנים האהובים עליכם. בהקלדת הודעת טקסט, הבינה המלאכותית מציעה הצעות חיזוי המבוססות על המילים שאתם משתמשים בהן באופן הכי תדיר. אם מצאתם תוכנית טלוויזיה חדשה שאתם אוהבים הודות להמלצה אוטומטית, תודו לבינה המלאכותית.

זה ההווה של הבינה המלאכותית, אבל מה נמצא ממש מעבר לאופק?

הפוטנציאל של הבינה המלאכותית תלוי ביכולות המתפתחות של אימון מודלים. הבה נבחן אפשרויות עתידיות באימון מודלים של בינה מלאכותית.

פיתוחים בטכניקות אימון של מודלי בינה מלאכותית

אם יש תחושה שחידושי הבינה המלאכותית גדלו באופן אקספוננציאלי, יש סיבה טובה לכך: פיצוץ הנתונים והקישוריות בעשור האחרון הקל מאוד על אימון מערכות הבינה המלאכותית ומאפשר למודלים מורכבים להתממש, ואלגוריתמים חדשים ומשתפרים מוסיפים להצלחה. בגלל זה, כמה מטרות נשגבות נראות אפשריות בעשור הבא, כולל חשיבה עמוקה שתאפשר לבינה המלאכותית להשיג את היכולת להבין את ה"איך" וה"למה" מאחורי מצבים מסוימים; יעילות מוגברת של אימון באמצעות מערכי נתונים קטנים יותר; ומודלים יעילים ומדויקים יותר שמתפתחים מלמידה לא מונחית.

הפוטנציאל של למידת העברה

עבור אנשים, מיומנויות ניתנות להעברה מגדילות את סבירות ההעסקה ואת הפרודוקטיביות בכך שהן מקלות בהתחלה במשימה חדשה. אותו הדבר נכון גם לגבי למידת העברה בבינה מלאכותית. עם זאת, למידת העברה יעילה עדיין מתמודדת עם מספר אתגרים. נכון לעכשיו, למידת העברה פועלת בצורה הטובה ביותר בתחומים דומים מאוד עבור המודל המקורי, מה שמגביל את השימוש בו. הרחבת היכולות של למידת העברה תדרוש עוצמת מחשוב ומשאבים משמעותיים יותר כדי לתמוך במורכבות הגדולה יותר של אימון מחדש. ללא חידושים ביעילות ובעיבוד, ייתכן שיהיה קל יותר לבנות מודל מאפס.

תפקיד הפיקוח האנושי באימון מודל בינה מלאכותית

התכונה החזקה ביותר של הבינה המלאכותית היא כנראה היכולת שלה לבצע משימות מהר יותר ומדויק יותר מבני אדם, ובכך היא מקלה על פקידי משלוח, רואי חשבון ואחרים מביצוע משימות חוזרות. כמובן, הגעה לנקודה זו דורשת זמן ומאמץ לאיסוף מערכי נתונים, צפייה בפלט ועידון המודל.

כיצד לבחור את כלי האימון הנכון עבור מודל הבינה המלאכותית

מגוון כלי אימון מודלים של בינה מלאכותית יכולים להאיץ את תהליך הפיתוח והאימון. כלים אלה כוללים ספריות מודלים שנבנו מראש, מסגרות קוד פתוח, עזרי סביבה וכתיבת קוד וחיזוק הדרגתי. חלקם מסתמכים על סוג המודל בשימוש ואחרים דורשים סטנדרטים מסוימים עבור משאבי מחשוב.

כדי לקבוע איזה כלי, או כלים, יעבדו הכי טוב עבור הפרויקט שלכם, אספו את התשובות לשאלות הבאות:

• איזה סוג תוצאה תרצו לקבל ממודל הבינה המלאכותית שלכם?
• מהם משאבי המחשוב הבסיסיים שלכם?
• מהו ההיקף והתקציב של הפרויקט שלכם?
• איפה אתם נמצאים בתהליך הפיתוח?
• מהן היכולות של הצוות שלכם?
• האם קיימות הגבלות פיקוח או תאימות לענף או לפרויקט שלכם?
• לאילו תחומים בפרויקט שלכם נדרשת העזרה הגדולה ביותר?

תשובות אלה יכולות לעזור לבנות רשימה קצרה של כלים יעילים שיעזרו לתהליך האימון של מודלי הבינה המלאכותית שלכם.

OCI תומך באימון מודלים וביישומים מקבילים

אימון מודלים מורכבים של בינה מלאכותית יכול להיות יוזמה הדורשת משאבים רבים, שכן מאות, אולי אלפים של שירותים עצמאיים, מתואמים ומשתפים מידע. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) מספק יחידות GPU המחוברות באמצעות רשת Ethernet בעלת ביצועים גבוהים כדי לחסוך ללקוחות זמן וכסף תוך הגדלת הזמינות והיציבות. בעזרת OCI, הלקוחות מקבלים חיבורים פשוטים ומהירים לתמיכה באימון ובפריסה של מודלים מורכבים ביותר בקנה מידה גדול.

המקדימים של למידת המכונה לבינה מלאכותית נבנו על כללים אינטנסיביים והסתברות המונעת על ידי חישובים בעוצמה גבוהה. מחשב העל Deep Blue התחרה בתחרויות שחמט ברמה עולמית בזכות זה. עם זאת, בינה מלאכותית התפתחה מעבר לשימוש בכללים המופעלים על ידי נתונים חיצוניים; במקום זאת, מודלים של בינה מלאכותית מתמקדים כעת בהפקת תובנות פנימיות על ידי אימון בנפחים כבדים של מערכי נתונים. מודלי בינה מלאכותית מסוימים עדיין משתמשים בעצי החלטות מבוססי כללים, ואילו אחרים תומכים בתהליכים ובתחזיות מורכבים הודות לרשתות עצביות.

ההתקדמויות בבינה מלאכותית מלהיבות, אבל העתיד של טכנולוגיה זו תלוי באימון באיכות גבוהה.

שאלות נפוצות על אימון מודלי בינה מלאכותית

מהו אימון מודלים של בינה מלאכותית?

אימון מודל בינה מלאכותית הוא תהליך ההזנה של מערכי נתונים שנאספו במודל בינה מלאכותית כדי לפתח את הדיוק של הפלט שלה. התהליך עשוי להיות ארוך, בהתאם למורכבות של מודל הבינה המלאכותית, איכות מערכי נתוני האימון ונפח נתוני האימון. לאחר שתהליך האימון עובר בוחן ביצועים להצלחות צפויות, מדעני נתונים ממשיכים לנטר את התוצאות. אם הדיוק יורד או שהמודל מתקשה לטפל בסוגים מסוימים של מצבים, המודל עשוי לדרוש אימון נוסף.

היכן ניתן לאמן מודל בינה מלאכותית?

כל מי שיש לו גישה לכלים המתאימים יכול לאמן מודל בינה מלאכותית באמצעות כל מחשב, בהנחה שיש לו גישה לנתונים הדרושים. השלבים כוללים זיהוי הבעיה, בחירת מודל האימון, חיפוש מערכי נתוני אימון והרצת תהליכי האימון. התהליך יכול להיות בקנה מידה קטן ומקומי או בקנה מידה ארגוני גדול, בהתאם להיקף הפרויקט והמשאבים הזמינים. מפתחים חדשים או עצמאיים יכולים לנצל את שירותי הענן המספקים משאבי CPU במגוון שפות תכנות כך שהגיאוגרפיה אינה מטה את המשוואה.

כמה עולה לאמן מודלים של בינה מלאכותית?

עלות האימון של מודל בינה מלאכותית תלויה בהיקף הפרויקט. בכל ענף בתעשייה עלויות ממשיכות לרדת, שכן כוח CPU/GPU וגישה לענן מספקים יותר משאבים. למעשה, עלות האימון הממוצעת לפרויקט קטן, כגון סיווג תמונה, הייתה $1,000 בשנת 2017 אבל רק $5 בשנת 2022 לפי מדד הבינה המלאכותית של המכון של סטנפורד לבינה מלאכותית ממוקדת באדם.

בהשוואה לכך, העלות עבור פרויקטי בינה מלאכותית ארגוניים גדולים גדלה למעשה. לדוגמה, אימון דומה ל-ChatGPT יכול לדרוש תקציב מוערך של 3 עד 5 מיליון דולר. פער זה נובע מהמורכבות של הפרויקטים והעובדה שמשאבים הולכים וגדלים הופכים פרויקטים מורכבים ודוחפי גבולות לזמינים - כל עוד תוכלו להרשות אותם לעצמך.

כיצד אפשר ללמוד מידול של בינה מלאכותית?

כדי ללמוד כיצד לבצע אימון מודלים של בינה מלאכותית, יש צורך בחינוך פורמלי או הכשרה מהעבודה. לאחר רכישת המומחיות, התחילו בארבעת השלבים המעורבים ביצירת מודל בינה מלאכותית.

• זיהוי הבעיה: בין שמדובר בפרויקט עסקי, אקדמי או אישי, כל מודל בינה מלאכותית מתחיל בידיעה של הבעיה שמעוניינים לפתור. פעולה זו נותנת כיוון מעשי לפרויקט ומזהה רכיבי מפתח שונים, כגון צורכי היקף, תקציב ומשאבים.
• יצירת נתוני אימון: מודלים של בינה מלאכותית עובדים רק כאשר יש להם נתונים ללמוד מהם. כלומר, יש לאסוף קבוצות נתוני אימון ממקורות איכותיים, ולאחר מכן להכין אותם (ניקוי/טרנספורמציה) לשימוש באלגוריתם.
• פיתוח מודלים: מפתחים יכולים לבחור מתוך מספר סוגי בינה מלאכותית למודל הבינה המלאכותית שלהם בהתאם לסוג הפלט הדרוש ולסוג הנתונים הזמינים. ברגע שזה קורה, תהליך האימון יכול להתחיל. כאשר המודל מגיע לרמות גבוהות של דיוק בעזרת נתוני האימון, צוותי פיתוח יכולים לעבור לנתונים בעולם האמיתי כדי לבדוק ביצועים.
• פריסה: לאחר אישור תוצאות בעולם האמיתי, המודל יכול לצאת לדרך. בשלב זה, מפתחים צריכים להמשיך לנטר את התוצאות כדי לאתר כל חריגה שדורשת שיפור נוסף. יש להתייחס למודל בינה מלאכותית כאל פרויקט מתמשך שיכול להמשיך להתפתח.

מהם ארבעת סוגי המודלים של הבינה המלאכותית?

באופן כללי, ארבעת סוגי המודלים של הבינה המלאוכתית הם:

• למידה מונחית משתמשת במערכי נתוני אימון מבוססים ובפרמטרים מוגדרים כדי לאמן את המודל.
• למידה לא מונחית כוללת מערכת בינה מלאכותית שקולטת מערך נתונים לא מתויג ללא פרמטרים או יעדים וקביעת דפוסים בנתונים.
• מודלים ללמידה מחזקת מתחילים בהחלטות ניסיוניות שמובילות לחיזוק חיובי או שלילי. לאחר זמן, הבינה המלאכותית לומדת את דרך הפעולה ה"טובה ביותר".
• למידה גנרטיבית היא שיטת בינה מלאכותית לא מונחית המשתמשת בכמות גדולה של נתונים לדוגמה כדי ליצור פלט מונחה.

חלק ממדעני הנתונים משתמשים גם בלמידת העברה, שלפיה מודל בינה מלאכותית קיים הוא נקודת התחלה למודל חדש, ולמידה מונחית למחצה ממזגת למידה מונחית ולא מונחית.