"לימוד מכונה תופס אותנו בכל מקום"

"לימוד מכונה הוא תחום שהתפתח מתוך תחום הבינה המלאכותית. 'קרוב משפחה' שלו הוא הלימוד המעמיק, שזה ניסיון לחקות את המוח האנושי עם רשת של נוירונים מלאכותיים אשר יכולים לקבל החלטות באופן אוטונומי. השימושים של לימוד מכונה תופסים אותנו בכל מקום", כך אמר אביתר לוי חברוני, ראש צוות ומוביל טכנולוגי לתחום Big Data במלם-תים.

לוי חברוני דיבר בכנס Data Science. הכנס, בהפקת אנשים ומחשבים, נערך אתמול (ד') באולם אירועים LAGO בראשון לציון, בהשתתפות מאות אנשי מקצוע מהתחום. את הכנס הנחה מוטי סדובסקי, יועץ IT בכיר.

על מנת להסביר מהו לימוד מכונה, ציטט לוי חברוני את המתמטיקאי הבריטי אלן טיורינג, ממניחי היסודות למדעי המחשב ומי שעמד בראש הצוות שפיצח את מערכת הצופן הנאצית אניגמה במלחמת העולם השנייה. כבר בשנת 1947 טיורינג אמר כי "אנו רוצים מכונה שעל בסיס נתוני העבר, תוכל לחזות דפוסי התנהגות בעתיד".

לדברי לוי חברוני, "אלגוריתמים מבוססי לימוד מכונה מסייעים למשל בזיהוי חזותי, בניסיון להבחין בין חמור ובין עיט ומתוך כוונה לשפר את יכולת הזיהוי לאורך זמן. דוגמה אחרת היא המנועים הנמצאים בכל אתר קמעונאות".

כך, ציין לוי חברוני, "נטפליקס (Netflix) הייתה חברה חדשנית כבר מתחילתה, כאשר הייתה הראשונה לשלוח ללקוחות סרטים ב-DVD לביתם. לצד החדשנות שלהם במעבר למשלוח סרטים בסטרימינג, הם פיתחו לימוד מכונה הבוחן את העדפות הלקוחות שלהם ועל בסיס העדפות העבר שלהם, מציע להם הצעות ערך עתידיות".

"מחזור חיים של פרויקט לימוד מכונה כולל כמה שלבים, ביניהם השגת ואיסוף הנתונים הנמצאים בצורות שונות; ניקוי הנתונים וביצוע מניפולציה עליהם; אימון ובחינה, למשל להבדיל בין תפוחים לתפוזים", אמר.

לדמות את החשיבה האנושית

איציק ג'יני, מנכ"ל ובעלי אינטראקטבוט (Interactbot), אמר כי "בחלוף השנים בהן פעלנו בעולם הצ'טים הבנו שנדרש לטפל לא רק במידע אשר מנותח בתוך הארגון, אלא שיש לטפל גם במידע הטקסטואלי עמו הלקוחות עובדים ושהוא לא פחות חשוב מהמידע המנותח".

איציק ג'יני, מנכ"ל ובעלי אינטראקטבוט. צילום: ניב קנטור

מחשוב קוגנטיבי, אמר ג'יני, "הוא תחום המנסה לדמות את החשיבה האנושית, הוא פועל לשילוב של לימוד מכונה, כריית מידע, זיהוי עצמים ועיבוד שפה טבעית".

לדבריו, "במוקדי שירות הלקוחות, לקוחות יוצרים עימם קשר במגוון ערוצים, ביניהם כתיבה בפייסבוק (Facebook) או באתר. רוב מערכות ה-BI בארגונים מקושרות למערכות ה-ERP וה-CRM. אלא שלמרות פעילות ניתוח רבה הנעשית באזור זה, עולה שיש מקום של Dark Data, מקום בו 60% מהנתונים אינם מטופלים ומנותחים במערכות הארגון. איך מנתחים את המידע שפספסנו? קוראים את הנתונים ואת הטקסט".

ג'יני הוסיף כי "חשוב שהניתוח הקוגנטיבי ייעשה בזמן אמת. ניתוח שכזה שאינו בזמן אמת הוא די חסר ערך. כך, אחד ממנועי הגידול של אמזון (Amazon) היה כאשר הם ניתחו את המידע שהיה בשירות הלקוחות שלהם ועל בסיסו בנו צפי של מה הלקוחות עשויים לרצות בעתיד".

"אנו יודעים לזהות מצב בו לא זיהינו מה הלקוח ביקש ואז מקפיצים את השיחה שלו למענה אנושי. בכ-80% משיחות הטלפון הנערכות במוקדי שירות הלקוחות ניתן לטפל באמצעות מענה אוטומטי", סיכם.