Smart-World Surf

מבוא ללמידת מכונה

Course BEN-GURI-EQ-33

מדעי המחשב · An interactive study hub — units, key concepts & past exams

שדרגו את הדף עם קובץ

גררו מבחן, סיכום או צילום של מחברת — אני אקרא, אוודא שזה רלוונטי, ואחדד את התוכן (מושגים, סיכויי מבחן, מומחיות).

אם לא סימנתם — הקובץ נקרא לחילוץ עובדות בלבד ואז נמחק מהמערכת (זכויות יוצרים). העובדות שנלמדו נשארות ומשפרות את הקורס.

Community version

📊 Learning progress

0
completed
10
total units

Click the circle on each unit to mark it complete

📚 Course units

10 units

1
מבוא ללמידת מכונה
היכרות עם עולם למידת המכונה, סוגיה ויישומיה.
הגדרת למידת מכונהסוגי למידה (מונחיתבלתי מונחיתחיזוק)שלבי פיתוח מודל MLאתגרים ושיקולים אתיים
2
עיבוד נתונים והנדסת מאפיינים
הכנת נתונים למודלים ושיפור ייצוגם.
איסוף וניקוי נתוניםטיפול בערכים חסרים וחריגיםקידוד משתנים קטגורייםנרמול וסטנדרטיזציה
3
מודלים לינאריים: רגרסיה
הבסיס לחיזוי ערכים רציפים באמצעות קשרים לינאריים.
רגרסיה לינארית פשוטה ומרובהפונקציית עלות (MSE)ירידת גרדיאנט (Gradient Descent)הנחות המודל הלינארי
4
מודלים לינאריים: סיווג
חיזוי קטגוריות באמצעות רגרסיה לוגיסטית.
רגרסיה לוגיסטיתפונקציית סיגמואידפונקציית עלות (Cross-Entropy)החלטת סף
5
עצי החלטה ויערות אקראיים
מודלים מבוססי עצים לסיווג ורגרסיה.
עצי החלטה (Decision Trees)מדדי אי-טהור (גיניאנטרופיה)יערות אקראיים (Random Forests)הגברת גרדיאנט (Gradient Boosting - מבוא)
6
מכונות וקטורים תומכים (SVM)
מציאת היפר-מישור אופטימלי להפרדת מחלקות.
היפר-מישור מפרידשוליים (Margin)פונקציית גרעין (Kernel Trick)SVM רך וקשה
7
הערכת מודל ובחירת מודל
מדדים להערכת ביצועי מודלים ושיטות לבחירת המודל הטוב ביותר.
מדדי סיווג (דיוקרגישותסגוליותF1-score)עקומת ROC ו-AUCאימות צולב (Cross-Validation)הטיה ושונות (Bias-Variance Trade-off)
8
התאמת יתר, תת-התאמה ורגולריזציה
הבנת בעיות התאמה וטכניקות למניעתן.
התאמת יתר (Overfitting)תת-התאמה (Underfitting)רגולריזציה L1 ו-L2 (LassoRidge)הפסקת אימון מוקדמת (Early Stopping)
9
למידה בלתי מונחית: אשכולות
גילוי מבנים נסתרים בנתונים ללא תוויות.
אלגוריתם K-Meansאשכולות היררכייםמדדי הערכת אשכולותבחירת מספר האשכולות
10
מבוא לרשתות נוירונים
היכרות עם עקרונות הלמידה העמוקה.
נוירון מלאכותירשתות הזנה קדימה (Feedforward Networks)פונקציות אקטיבציההתפשטות אחורית (Backpropagation - עקרונות)
📖

Key exam glossary

All the terms worth knowing for the exam ✨

למידה מונחית (Supervised Learning)🔥 High · AI estimate
סוג של למידת מכונה שבו המודל לומד מנתונים מתויגים (קלט-פלט) כדי לבצע חיזויים על נתונים חדשים.Expand →
למידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning)🔥 High · AI estimate
סוג של למידת מכונה שבו המודל מנסה למצוא דפוסים או מבנים נסתרים בנתונים שאינם מתויגים.Expand →
רגרסיה (Regression)🔥 High · AI estimate
משימה בלמידה מונחית שבה המודל חוזה ערך פלט רציף, כגון מחיר או טמפרטורה.Expand →
סיווג (Classification)🔥 High · AI estimate
משימה בלמידה מונחית שבה המודל חוזה קטגוריה או מחלקה בדידה עבור נקודת נתונים, כגון זיהוי ספאם.Expand →
התאמת יתר (Overfitting)🔥 High · AI estimate
מצב שבו מודל למידת מכונה לומד את נתוני האימון בצורה טובה מדי, כולל רעש, וכתוצאה מכך ביצועיו ירודים על נתונים חדשים ולא נראים.Expand →
תת-התאמה (Underfitting)🔥 High · AI estimate
מצב שבו מודל למידת מכונה פשוט מדי מכדי ללכוד את הדפוסים הבסיסיים בנתוני האימון, וכתוצאה מכך ביצועיו ירודים גם על נתוני האימון וגם על נתונים חדשים.Expand →
הטיה (Bias)🔥 High · AI estimate
השגיאה הנובעת מהנחות שגויות במודל למידת מכונה, מה שמוביל לכך שהמודל מחמיץ קשרים רלוונטיים בין מאפיינים לתוצאה.Expand →
שונות (Variance)🔥 High · AI estimate
השגיאה הנובעת מרגישות יתר של המודל לשינויים קטנים בנתוני האימון, מה שמוביל לכך שהמודל מתאים את עצמו לרעש בנתונים.Expand →
ירידת גרדיאנט (Gradient Descent)🔥 High · AI estimate
אלגוריתם אופטימיזציה איטרטיבי המשמש למציאת המינימום של פונקציית עלות על ידי התקדמות בכיוון הנגדי לגרדיאנט.Expand →
פונקציית עלות/הפסד (Loss Function)🔥 High · AI estimate
פונקציה המודדת את מידת השגיאה של מודל למידת מכונה בחיזויים שלו, כאשר המטרה היא למזער אותה.Expand →
אימות צולב (Cross-Validation)🔥 High · AI estimate
טכניקה להערכת ביצועי מודל למידת מכונה על ידי חלוקת הנתונים למספר תתי-קבוצות ואימון ובדיקה חוזרים על קבוצות שונות.Expand →
הנדסת מאפיינים (Feature Engineering)Medium · AI estimate
התהליך של יצירת מאפיינים חדשים או שינוי קיימים מנתוני הגלם כדי לשפר את ביצועי מודל למידת המכונה.Expand →
רגולריזציה (Regularization)🔥 High · AI estimate
טכניקות המשמשות למניעת התאמת יתר על ידי הוספת קנס לפונקציית העלות עבור מודלים מורכבים מדי.Expand →
מטריצת בלבול (Confusion Matrix)🔥 High · AI estimate
טבלה המסכמת את ביצועי אלגוריתם סיווג על קבוצת נתונים, ומציגה את מספר החיזויים הנכונים והשגויים עבור כל מחלקה.Expand →
פונקציית גרעין (Kernel Function)Medium · AI estimate
פונקציה המשמשת במכונות וקטורים תומכים (SVM) כדי למפות נתונים למרחב ממדים גבוה יותר, שבו הם עשויים להיות ניתנים להפרדה לינארית.Expand →
רשת נוירונים (Neural Network)🔥 High · AI estimate
מודל חישובי בהשראת המוח הביולוגי, המורכב משכבות של נוירונים מלאכותיים המחוברים ביניהם ומשמש ללמידה עמוקה.Expand →
K-Means🔥 High · AI estimate
אלגוריתם אשכולות בלתי מונחה שמטרתו לחלק n נקודות נתונים ל-k אשכולות, כאשר כל נקודה שייכת לאשכול עם המרכז הקרוב ביותר.Expand →
עץ החלטה (Decision Tree)🔥 High · AI estimate
מודל למידה מונחית המשתמש במבנה דמוי עץ כדי לקבל החלטות על ידי פיצול הנתונים בהתבסס על מאפיינים שונים.Expand →
🎓

AI mock exam

A practice exam generated across all course units — multiple-choice + open, scored & auto-graded

🎓

📖 Key sources

The materials and scholars this course builds on