מהי למידת מכונה?
למידת מכונה, משתייכת לתחום מדעי המחשב והבינה המלאכותית, ועוסקת בפיתוח אלגוריתמים, שלא ניתן לעשות באמצעות תכנות קלאסי, שמשמשים לביצוע חישובים, למיין, לאמוד ועוד.
למידת מכונה משפיעה על חיינו במגוון רחב של תחומים, ביניהם ראייה ממוחשבת, עיבוד טקסט, עיבוד תמונה, אבטחת סייבר, אוטומציה, משחקים ועוד.
כיצד למידת מכונה מסייעת לכריית מידע ולביצוע חישובים סטטיסטיים מורכבים?
למידת מכונה משיקה לתחום הסטטיסטיקה, ולכן שימוש בה לצורך חיזוי ופיתוח מודלים הנו חיוני ביותר. מכיוון שתחום זה מקביל לכריית מידע וזיהוי תבניות, הוא מעניק כלים איכותיים ויעילים להתמודדות עם בסיסי מידע גדולים.
עם זאת, כאשר מתמודדים בשיטות למידת מכונה מול מאגרי מידע גדולים כמו טבלאות עם המון שדות או כמות נרחבת מאוד של ידע לא מובנה, נכנסת לתמונה חשיבותו של הידע הסטטיסטי.
האם המכונה עוקפת את מוח האדם, או שההיפך הוא הנכון?
המוח האנושי הוא בעל מורכבות אדירה. אינספור קשרים בין כמות אדירה של נוירונים. למידת מכונה, למרות ההשגים המרשימים אליהם הגיעו בתחום שלפעמים עוקפים את היכולת האנושית, עדיין רחוקה מיכולת המוח האנושי. במבחן התוצאה, השילוב ביו השתיים הוא מה שמביא לתוצאות המדויקות והיעילות ביותר.
השלם שגדול מסך חלקיו – להרוויח את יתרונות המוח האנושי מצד אחד ולמידת המכונה מצד שני.
יועץ סטטיסטי שנעזר בעיבודי הנתונים המתקדמים שמתקבלים באמצעות טכנולוגיות למידת מכונה מתקדמות, מסוגל לבצע עיבוד נתונים מתקדם לצורך בניית מודלים, חיזוי ואנליזות לצרכים השונים כדוגמת ניתוח סיכונים, ייעול עסקי. מאחר וכל המודלים הללו מתבססים על אלגוריתמים סטטיסטיים מאוד מורכבים, השאיפה היא לנצל את כל יתרונות של למידת המכונה ולשלב עמה התערבות אפקטיבית ומעצימה מצד הגורם האנושי, שהוא היועץ הסטטיסטי.
פרט לכך, השימוש המשולב שבין שיטות ללימוד מכונה עם כלים סטטיסטיים קלאסיים משדרג לאין ערוך את יכולת הייעוץ הסטטיסטי, ומעמיד בפני היועץ הסטטיסטי כלים עוצמתיים לחישוב, הבנה, ניתוח, הסקת מסקנות וכו'.