למדית מכונה היא רעיון ותיק שנהגה בשנות השישים של המאה הקודמת, אז למה רק בעשור האחרון חברות רבות התחילו להשתמש בו? ובכן, ננסה לסכם את הסיבות המרכזיות.
הסיבה המרכזית היא ללא ספק כח העיבוד. המחשבים לפני חמישים שנים היו חלשים יותר ממכשיר הנוקיה הישן שליכם שבקושי הריץ עליו סנייק והתאימו רק למשימות הסיסיות ביותר. מאז, כח העיבוד עלה בצורה אקספוננצילאלית לפי חוק מור ובתחילת שנות האלפיים הגענו למצב שבו לא רק למדינות ותאגידי ענק יש מחשבים חזקים דיים לאמן מסווג מבוסס למידת מכונה. לפני עשור המגמה רק העצמיה וכעת גם מחשבים ביתיים מסוגלים לאמן מסווג ברמת דיוק אפקיטיבית דייה לשימוש בעולם האמיתי. אמנם התהליך עדיין מהיר בעשרות מונים בחשבי על, אך עדין ניתן לאמן מסווגים בסיסים במחשב הביתי.
סיבה נוספת היא הדיגיטליזציה והאינטרנט שגרם להתפוצצות בזמינות המידע. רמת דיוק של מסווג תלויה קודם כל באיכות וכמות הדיגמות עליבה הוא יאומן (או יתאמן לאלו המאמינים ברוח שבמכונה). בשביל ללמוד לזהות סרטן אצל חולה, היה צריך פעם לעשות דיגיטליזציה של התיקים הרפואיים של המטופלים, דבר שהעלה מחסומיים והכניס טעיות לדגימות, אך היום כל המידע הוא קודם כל דיגיטלי ולכן חוקר שמחליט לתקוף בעיות מורכבות יכול להשקיע את הזמן בטיוב המודל ולא באיסוף, ותמלול המידע.
הסיבה השלילית היא התפתחות מודלים ופלטפורמות פיתוח שהקלו על משתמשים ביתיים וחברות קטנות לפתח, לאמן ולהטמיע מסווגים מבוסיי למידת מכונה.
הסיבה האחרונה היא היא אפקט העדר. בעבר, בגלל שלל הסיבות הקודמות, לא היה זרקור על תחום למידת המכונה ולכן גם פחות חוקרים הקדישו לכך את זמנם.
ככל שהזמן התקדם יותר חוקרים הקדישו את זמנם לפתח מודלים שמתאימים לסוג בעיות שלא היה להן מענה בעבר, ולכן יותר אנשים מתחומים שונים נחשפו ללמידת מכונה והתחילו לאמץ אותה. לאפקש העדר תרמה גם העיתונות הטכנולוגית שחיבקה כל טכנולוגיה חדשה ומיהרה להלל אותה תוך כדי התעלמות מחסרונותיה.
אין תגובות:
הוסף רשומת תגובה