מה זה טנזורים Tensors?

לטנזורים תפקיד מרכזי בבינה מלאכותית ובמערכות למידה עמוקה, וחולקים מורשת משותפת עם פיזיקה ומתמטיקה מתקדמת כאחד.

כל זה מקשה ביותר על קביעת משמעות חד משמעית של המילה.

ברמה הבסיסית ביותר שלהם, טנזורים הם מפת דרכים לנתונים, אך כזו שהיא רב-ממדית – היכולת הזו להגדיר, לאחסן ולעבד נתונים במונחים רב-ממדיים מדויקים הופכת את הטנזורים לחלק מרכזי בנוף הבינה המלאכותית. ללא טנזורים, טנזורים לא היו יכולים לתפקד.

טנזורים מייצגים נקודות נתונים רב-ממדיות, למשל כחד-ממדיות, דו-ממדיות, תלת-ממדיות או יותר.

במונחים מעשיים, טנזורים נותנים למומחי רשתות עצביות דרך לייצג ולחשב נתונים על גבי ממדים מרובים.

יש לכך חשיבות מכרעת, מכיוון שבלעדי יכולת זו, מודלים של בינה מלאכותית לא יוכלו להתייחס לסביבת העולם האמיתי בחישובים שלהם.

הגמישות של טנזורים היא אחת התכונות החשובות ביותר שלהם.

הם יכולים לייצג נקודות נתונים בודדות כמערכים חד-ממדיים, לנהל מטריצות כמערכים דו-ממדיים לזיהוי תמונה או עיבוד טקסט, ואפילו לטפל בנתונים בעלי ממדים גבוהים יותר כמו נתוני וידאו או סדרות זמן.

יישומים מעשיים

אפילו משהו פשוט כמו סרטון וידאו צריך להיות מובן במונחים רב-ממדיים. ולא רק שלושה ממדים, כשכוללים את הזמן במשוואה.

אימון רשת נוירונים לייצור ולתפעל חומר דורש הבנה מוצקה של ההקשר של ממדים.

יכולת זו להבין ממדים הופכת לחשובה עוד יותר כאשר הבינה המלאכותית עוברת באופן מלא לעולם הרובוטי.

כאן יהיה קריטי לחלוטין שמודלים יבינו את ההקשר העולמי שבו הם פועלים. אחרת הם לעולם לא יוכלו לבצע משימות ביעילות ובמיומנות.

טנזורים מספקים מפה עקבית של אלמנטים מהעולם האמיתי שהרשת הנוירונים יכולה להבין.

לדוגמה, בזיהוי תמונות, טנזורים משמשים לייצוג נתוני פיקסלים כמטריצות, אשר לאחר מכן מעובדות על ידי רשתות נוירונים כדי לסווג תמונות.

באופן דומה, בעיבוד שפה טבעית, טנזורים יכולים לייצג הטמעות מילים או רצפי טקסט.

היכולת לעבוד עם טנזורים היא בסיסית על מנת לבנות מודלים שיכולים לנתח ולקבל החלטות על מערכי נתונים גדולים.

שניים מהכלים הפופולריים ביותר למטרה זו הם PyTorch שפותח על ידי פייסבוק, ו-TensorFlow שצמח מהמעבדות בגוגל.

מסגרות אלו, בין היתר, מספקות דרך מהירה וקלה למדעני נתונים ולמומחי למידת מכונה לנהל את היצירה והמניפולציה של נתונים רב-ממדיים ברשתות נוירונים.

שאלה של הגדרה

כדאי להזכיר בנקודה זו שלטנזורים יש הגדרות שונות בהתאם לבית הספר למדעים שלכם.

הסיבה לכך היא הקשר שהוזכר לעיל עם פיזיקה, מתמטיקה ומדעי המחשב.

עבור מדען המחשב, ובמיוחד מומחה הבינה המלאכותית, טנזורים הם דרך לשרטט מימדיות ברשת נוירונים.

עבור המתמטיקאי, טנזור הוא נוסחה מורכבת מאוד המפתחת וקטורים, מטריצות וסקלרים.

אבל עבור מומחים בפיזיקה והנדסה, טנזור הוא משהו שמשתנה כמו טנזור. מה שנשמע מבלבל מאוד, וכנראה גם כן.

דבר מעניין אחד שכדאי לציין. הסיבה לכך שבינה מלאכותית תלויה כל כך ביחידות עיבוד גרפיות חזקות () היא משום שכרטיסים אלה מתוכננים במיוחד לתמרן נתונים במטריצות תלת-ממדיות גדולות מאוד (למשל, נוף מורכב ומורכב ברזולוציה גבוהה במשחק מירוצים), וזה מושלם לסוג העבודה שרשת נוירונים של בינה מלאכותית בדרך כלל תצטרך לעבד בעולם האמיתי.

לכן, לסיכום, נוכל לומר שטנזור, במונחים של בינה מלאכותית, הוא רק מיכל לנתונים מספריים. נתונים ממופים אלה משמשים לאחר מכן את מודל הבינה המלאכותית כדי לנתח, להבדיל, לייצר או סתם לעבד באופן כללי קלטים שונים מהמשתמש.

ואם כל זה נשמע די בלתי חדיר, אתם בחברה טובה. עבור אלו מאיתנו שאין להם דוקטורט במתמטיקה או פיזיקת חלקיקים, הבנת טנזורים היא כמו עכבר שדה שמבין את נטפליקס. מסובך.

נתונים ממופים אלה משמשים לאחר מכן את מודל הבינה המלאכותית כדי לנתח, להבדיל, לייצר או פשוט לעבד באופן כללי קלטים שונים מהמשתמש.

ואם כל זה נשמע די בלתי חדיר, אתם בחברה טובה. עבור אלו מאיתנו שאין להם דוקטורט במתמטיקה או פיזיקת חלקיקים, הבנת טנזורים היא כמו עכבר שדה שמבין את נטפליקס. מסובך.

נתונים ממופים אלה משמשים לאחר מכן את מודל הבינה המלאכותית כדי לנתח, להבדיל, לייצר או פשוט לעבד באופן כללי קלטים שונים מהמשתמש.

ואם כל זה נשמע די בלתי חדיר, אתם בחברה טובה. עבור אלו מאיתנו שאין להם דוקטורט במתמטיקה או פיזיקת חלקיקים, הבנת טנזורים היא כמו עכבר שדה שמבין את נטפליקס. מסובך.