אלגוריתמים שונים במנועי בינה מלאכותית (AI) נבדלים במטרות, בגישות ובסוגי הבעיות שהם מיועדים לפתור. הנה הבדלים עיקריים בין הסוגים המרכזיים של האלגוריתמים השונים בבינה מלאכותית:

1. למידת מכונה (Machine Learning):

אלגוריתמים של למידת מכונה מבוססים על מציאת דפוסים בנתונים וביצוע תחזיות על בסיסם. הם נחלקים לשלושה סוגים עיקריים:

א. למידה מפוקחת (Supervised Learning):

• מאפיינים: האלגוריתם מקבל קלט יחד עם התווית (label) הנכונה, ומטרתו היא ללמוד איך למפות קלט לפלט בצורה אופטימלית.
• שימושים: זיהוי תמונות, סיווג טקסט, חיזוי מכירות.
• דוגמה לאלגוריתם: Random Forest, Support Vector Machines (SVM), רגרסיה ליניארית.

ב. למידה בלתי מפוקחת (Unsupervised Learning):

• מאפיינים: לא מסופקת תווית עבור הקלט, והאלגוריתם נדרש לזהות מבנים או דפוסים בנתונים בעצמו.
• שימושים: זיהוי אשכולות, זיהוי חריגות, ניתוח התפלגות.
• דוגמה לאלגוריתם: K-Means Clustering, Principal Component Analysis (PCA), DBSCAN.

ג. למידה חיזוקית (Reinforcement Learning):

• מאפיינים: האלגוריתם לומד על ידי ביצוע פעולות בסביבה וקבלת משוב על כל פעולה (בצורת תגמול או עונש). המטרה היא למקסם את התגמול המצטבר לאורך זמן.
• שימושים: משחקים, רובוטיקה, אסטרטגיות מסחר.
• דוגמה לאלגוריתם: Q-learning, Deep Q Networks (DQN), Policy Gradient.

2. למידה עמוקה (Deep Learning):

למידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה שמשתמשת ברשתות נוירונים עמוקות, כלומר רשתות עם מספר שכבות של נוירונים מלאכותיים. היא מתאימה לנתונים מורכבים כמו תמונות, וידאו וטקסט.

א. רשתות נוירונים מלאכותיות (Artificial Neural Networks – ANN):

• מאפיינים: אלגוריתמים שמדמים את פעולת המוח האנושי באמצעות שכבות נוירונים. כל נוירון מקבל קלט, מבצע חישוב ומעביר פלט לשכבה הבאה.
• שימושים: עיבוד אותות, חיזוי סדרות זמן.
• דוגמה לאלגוריתם: רשת צפופה (Fully Connected Network).

ב. רשתות נוירונים קונבולוציוניות (Convolutional Neural Networks – CNN):

• מאפיינים: רשתות שמתמחות בזיהוי דפוסים בתמונות או בווידאו על ידי שימוש במסננים (קונבולוציות) שמחלצים מאפיינים מקומיים.
• שימושים: זיהוי תמונות, סיווג וידאו, ראיית מכונה.
• דוגמה לאלגוריתם: AlexNet, ResNet.

ג. רשתות נוירונים חוזרות (Recurrent Neural Networks – RNN):

• מאפיינים: רשתות שמתאימות לניתוח סדרות זמן או נתונים רציפים, שכן הן משמרות מידע לאורך זמן באמצעות חיבורי לולאה פנימיים.
• שימושים: ניתוח טקסט, זיהוי דיבור, תרגום מכונה.
• דוגמה לאלגוריתם: Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU).

3. אלגוריתמי גנרטיביים (Generative Models):

אלגוריתמים אלו מתמקדים ביצירת תוכן חדש על בסיס דוגמאות קיימות.

א. רשתות גנרטיביות מנוגדות (Generative Adversarial Networks – GANs):

• מאפיינים: מערכת המורכבת משני רשתות נוירונים – רשת יוצרת (Generator) שמייצרת דוגמאות חדשות, ורשת מבחינה (Discriminator) שמנסה להבדיל בין דוגמאות אמיתיות למזויפות.
• שימושים: יצירת תמונות, וידאו, תוכן יצירתי.
• דוגמה לאלגוריתם: StyleGAN, CycleGAN.

ב. מודלים אוטורגרסיביים (Autoregressive Models):

• מאפיינים: האלגוריתם מייצר כל חלק של התוכן על סמך החלקים הקודמים שנוצרו, בצורה סדרתית.
• שימושים: ייצור טקסט (כמו GPT), יצירת מוזיקה.
• דוגמה לאלגוריתם: GPT (Generative Pre-trained Transformer), PixelRNN.

4. מודלים בייסיאניים (Bayesian Models):

המודלים הבייסיאניים מתמקדים בהסקת מסקנות על בסיס הסתברויות ומשתמשים במשפט בייס כדי לעדכן את האמונות בהתאם לנתונים החדשים.

• מאפיינים: משתמשים בהסתברויות על מנת להגדיר את אי הוודאות של המודל ולהבין טוב יותר את הסיכונים והאפשרויות.
• שימושים: ניתוח סיכונים, הערכת פרמטרים, למידת מכונה בייסיאנית.
• דוגמה לאלגוריתם: Naive Bayes, Bayesian Networks.

5. אלגוריתמים אבולוציוניים (Evolutionary Algorithms):

אלגוריתמים אלה מבוססים על תהליכים אבולוציוניים של ברירה טבעית, מוטציות והתאמות.

• מאפיינים: האלגוריתם משפר את עצמו עם הזמן על ידי יצירת דורות של פתרונות, שיפור המותאמים ביותר, ודחיקת פתרונות גרועים.
• שימושים: אופטימיזציה, עיצוב רובוטים, פתרון בעיות מורכבות.
• דוגמה לאלגוריתם: Genetic Algorithms, Differential Evolution.

סיכום:

כל סוג אלגוריתם בבינה מלאכותית מיועד לפתרון סוגי בעיות שונים. למידת מכונה היא הגישה הרחבה ביותר, עם תת-סוגים כמו למידה עמוקה ולמידה חיזוקית, בעוד אלגוריתמים גנרטיביים ואבולוציוניים מתמקדים יותר ביצירת תוכן ואופטימיזציה. הבחירה באלגוריתם תלויה בסוג הנתונים, בסוג הבעיה שצריך לפתור ובמטרות התהליך.