מצא תבניות עם AI

  • אמן מודל למידת מכונה לחזות משהו

3 חלקים של לימוד מכונה

נזכיר כי לבינה מלאכותית, במיוחד למידת מכונה, יש 3 חלקים עיקריים.

מערך נתונים

מצא דפוסים

עשה חיזוי

בשיעור זה, אנו הולכים להתמקד בחלק השני, Find Patterns , על ידי אימון מודל AI משלנו שיוכל לבצע חיזוי.

יש הרבה פלטפורמות מקוונות בחינם שבו אתה יכול לאמן מודל AI, באמצעות למידה מפוקחת.

למידה מפוקחת היא בדיוק כפי שהיא נשמעת - אתה מפקח על איך המודל לומד על ידי מתן התשובה הנכונה.

לדוגמה, נניח שאתה רוצה שמודל בינה מלאכותית יגיד אם התמונה היא כלב או חתול .

פני הכלב
פרצוף של חתול

מערך הנתונים שלך יהיה המון המון תמונות של כלבים וחתולים.

אתה תעזור לאמן את הדוגמנית על ידי כך שתספר לו אילו תמונות הן כלבים ואיזה חתולים

תכנון עבור הדגם שלך

המודל שלך יחזה, או יסווג משהו. לעתים קרובות מודלים אלה נקראים מודלים לסיווג , מסיבה זו. 

צעדים ראשונים:

  1. מה אתה מסווג? האם הם תמונות, טקסט, צלילים? זהו סוג הנתונים שלך.
  2. מהם הסיווגים האפשריים השונים? למשל, כלבים וחתולים . אלו השיעורים שלך. הם מכונה לפעמים גם תוויות .
  3. אסוף את הנתונים המתאימים כדי להכשיר את המודל שלך. מצא המון המון נתונים מגוונים כדי לייצג כל מחלקה. למשל, המון המון תמונות של סוגים שונים של כלבים וחתולים!
צילום מסך של Teachable Machine אילוף כלבים וחתולים

פלטפורמות מומלצות

יש הרבה פלטפורמות חינמיות וקוד פתוח זמינות ליצירת מודלים של סיווג AI. 

אספנו רשימה של תוכניות ופלטפורמות שבהן אתה יכול:

  • בנה את המודל שלך כדי ליצור תחזית
  • לאחר מכן השתמש במודל שלך באפליקציה לנייד או באינטרנט כדי לבצע פעולה המבוססת על החיזוי

הנה סקירה מהירה של מה כל פלטפורמה יכולה לסווג ולהשתלב איתו.

פּלַטפוֹרמָה סוגי סיווג אינטגרציה של Technovation
מכונה ניתנת ללימוד מאת Google תמונות, צלילים, תנוחות App Inventor, Python, שילובים אחרים אפשריים
MachineLearningForKids תמונות, צלילים, טקסט, מספרים Python, ממציא אפליקציות
ממציא אפליקציות MIT תמונות, צלילים, תנוחות ממציא אפליקציות
Ximilar תמונות Thunkable, App Inventor, אפליקציות wep, באמצעות ממשקי API

פעילות: אימון מודל למידת מכונה

זמן משוער: 30 דקות

בנה דגם סלע, מספריים נייר

עקוב אחר גיליון העבודה כדי להשתמש בפלטפורמת Teachable Machine של Google כדי לבנות מודל למידת מכונה כדי לזהות סימני ידיים של אבן, נייר ומספריים.

לאחר מכן ראה את הדגם שלך בפעולה עם אינטראקציה פשוטה ב-Javascript שנבנתה מראש.
פתח גליון עבודה

הִשׁתַקְפוּת

יצרת את דגם הבינה המלאכותית הראשון שלך! זה אמור לתת לך הצצה לתהליך הכנת מודל AI. כל הפלטפורמות ליצירת מודלים פועלות בצורה דומה, אם כי הממשקים עשויים להיות שונים במקצת.

השתקפות בבניין
האם הדגם שלך הצליח בזיהוי אבנים, נייר או מספריים?
האם זה נעשה עם מערך נתונים "טוב"?
כיצד תוכל לשפר את מערך הנתונים?
אם חבר או אדם במיקום אחר ממך השתמש במודל ובפרויקט שלך, האם הוא יפעל גם כן? למה או למה לא?

סקירה של תנאים עיקריים

  • מודל AI (או למידת מכונה) - בינה מלאכותית שמאומנת על מערך נתונים לזהות דפוסים כדי לחזות או לסווג משהו
  • למידה מפוקחת - למידת מכונה שבה מודל מאומן על ידי אמירתו של תוצאה נכונה או שגויה
  • Class - תווית שמסופקת למודל AI כך שהוא לומד כיצד לסווג תשומות לפי המחלקה שלו

משאבים נוספים

אם אתה רוצה ללמוד עוד על בינה מלאכותית ולמידת מכונה, הנה רשימת השמעה נהדרת של דניאל שיפמן מאוניברסיטת ניו יורק