תצוגה לדוגמה · קריאה בלבד

למידת מכונה - מבוא ל AI Science

44 פריטים
🤖 מפגש 1 · מבוא למדעי הנתונים ולמידת מכונה לפי הסילבוס — 7.10.26

מה זו למידת מכונה?

מצגת 9 שקפים

חידון: מה זו למידת מכונה?

חידון 6 שאלות
מה ההבדל המרכזי בין תכנות קלאסי ללמידת מכונה?
  • אין הבדל מהותי
  • בתכנות קלאסי המתכנת כותב את הכללים, בלמידת מכונה הם נלמדים מהנתונים
  • למידת מכונה עובדת רק בפייתון
  • בלמידת מכונה הקוד רץ מהר יותר
ניבוי מחיר דירה בשקלים הוא בעיה של:
  • למידה מחיזוקים
  • אשכול
  • רגרסיה
  • סיווג
📓 מפגש 2 · Google Colab ו-Pandas לפי הסילבוס — 14.10.26

Google Colab ו-Pandas — סביבת העבודה

מצגת 8 שקפים

חידון: Colab ו-Pandas

חידון 6 שאלות
מה מחזירה הפקודה df.shape?
  • מספר השורות והעמודות
  • את הממוצע
  • את חמש השורות הראשונות
  • את שמות העמודות
איזו פקודה מציגה כמה ערכים חסרים יש בכל עמודה?
  • df.columns
  • df.head()
  • df.info()
  • df.shape

שורה אחת שלא עשתה כלום

פעילות חשיבה python easy

הקוד אמור להסיר שורות עם ערכים חסרים ואז לחשב ממוצע. הוא רץ בלי שגיאה, אבל הממוצע מחושב על נתונים לא נקיים. איזה שלב שגוי?

🔍 מפגש 3 · Kaggle ובחירת dataset לפי הסילבוס — 21.10.26

Kaggle ובחירת dataset לפרויקט

מצגת 7 שקפים

חידון: בחירת dataset

חידון 5 שאלות
מה הדבר הראשון שצריך להיות ברור לפני שבוחרים dataset?
  • מה בדיוק רוצים לנבא — עמודת המטרה
  • כמה מגה הקובץ שוקל
  • כמה הורדות היו לו
  • מי העלה אותו
מהי דליפת מידע (Data Leakage)?
  • הקובץ נפתח לאנשים לא מורשים
  • הקובץ גדול מדי לזיכרון
  • מידע על התשובה מופיע בטעות בין עמודות הקלט
  • הנתונים נמחקים בטעות

שני datasets — במי לבחור

פעילות חשיבה python medium

שני תלמידים מציעים dataset לפרויקט ניבוי. שניהם נושאים מעניינים. איזה מהם מתאים יותר, ולמה?

🎲 מפגש 4 · מבוא להסתברות לפי הסילבוס — 28.10.26

הסתברות בשירות למידת מכונה

מצגת 8 שקפים

חידון: הסתברות ללמידת מכונה

חידון 6 שאלות
מהו משתנה מקרי בדיד?
  • משתנה עם מספר סופי או בן-מנייה של ערכים
  • משתנה שמקבל כל ערך בטווח
  • משתנה שמשתנה עם הזמן
  • משתנה ללא ממוצע
שתי עמודות עם אותו ממוצע אבל סטיית תקן שונה. מה זה אומר?
  • לאחת יש יותר שורות
  • באחת הערכים מפוזרים יותר סביב הממוצע
  • הן זהות
  • אחת מהן שגויה

הממוצע שמשקר

פעילות חשיבה python medium

תלמיד מתאר כל עמודה מספרית בעזרת הממוצע בלבד, ומדווח עליו כ"ערך טיפוסי". עבור כל מקרה החליטו אם המסקנה תקינה או מטעה.

📊 מפגש 5 · EDA — חקירת נתונים לפי הסילבוס — 4.11.26

EDA — חקירת נתונים לפני שמאמנים

מצגת 8 שקפים

חידון: EDA וחקירת נתונים

חידון 6 שאלות
למה מבצעים EDA לפני אימון המודל?
  • כדי לגלות בעיות בנתונים לפני שמשקיעים באימון
  • כי sklearn דורש זאת
  • כדי שהגרפים ייראו יפה בדוח
  • כדי להקטין את הקובץ
איזה גרף מתאים לזיהוי חריגים בעמודה אחת?
  • גרף פיזור
  • תיבה ושפם (boxplot)
  • מפת חום
  • גרף עוגה

תוכנית EDA עם רעש

פעילות חשיבה python medium

תלמידה כתבה את תוכנית ה-EDA שלה לפני שהתחילה. חלק מהשלבים מיותרים או מזיקים. סמנו אותם.

📈 מפגש 6 · רגרסיה לינארית לפי הסילבוס — 11.11.26

רגרסיה לינארית — הקו שמנבא

מצגת 8 שקפים

חידון: רגרסיה לינארית

חידון 6 שאלות
מה המודל לומד בפועל באימון רגרסיה לינארית?
  • את כל הנתונים בעל פה
  • את המקדמים והחיתוך של הקו
  • את שמות העמודות
  • את מספר השורות
מה המשמעות של מקדם 2.4 עבור התכונה "שעות למידה"?
  • הציון תמיד 2.4
  • השגיאה היא 2.4
  • כל שעת למידה נוספת מוסיפה 2.4 לניבוי
  • יש 2.4 שעות בממוצע

סדר הבנייה של מודל רגרסיה

פעילות חשיבה python easy

סדרו את שלבי בניית מודל הרגרסיה ב-Colab לפי הסדר הנכון.

🎯 מפגש 7 · פונקציית הפסד ופתרון אנליטי לפי הסילבוס — 18.11.26

פונקציית הפסד — איך מודדים טעות

מצגת 8 שקפים

חידון: פונקציית הפסד

חידון 6 שאלות
למה לא סוכמים את השגיאות כמו שהן?
  • כי sklearn לא תומך
  • כי שגיאות חיוביות ושליליות מתקזזות
  • כי אסור מתמטית
  • כי זה איטי
מה עושה ההעלאה בריבוע ב-MSE?
  • מנרמלת את הנתונים
  • מבטלת סימנים ומענישה שגיאות גדולות יותר
  • הופכת את התוצאה לאחוזים
  • מקטינה את כל השגיאות

MSE או MAE — יש חריגים בנתונים

פעילות חשיבה python medium

ב-dataset של מחירי דירות יש 15 ארמונות במחיר פי 20 מהחציון. הם ערכים אמיתיים, לא טעויות. שתי גישות לבחירת פונקציית ההפסד — איזו מתאימה כאן?

🏘️ מפגש 8 · מבוא ל-KNN לפי הסילבוס — 25.11.26

KNN — לומדים מהשכנים

מצגת 8 שקפים

חידון: KNN

חידון 6 שאלות
איך KNN מחליט על הקטגוריה של דוגמה חדשה?
  • לפי נוסחה שנלמדה באימון
  • לפי הממוצע של כל הנתונים
  • באקראי
  • לפי הצבעת רוב בין k השכנים הקרובים
מה יקרה אם לא ננרמל לפני KNN?
  • הקוד ייתן שגיאה
  • לא יקרה כלום
  • התכונה עם הערכים הגדולים תשלוט על חישוב המרחק
  • המודל יתאמן מהר יותר

KNN — מתי זה נשבר

פעילות חשיבה python medium

אלגוריתם KNN לסיווג, עם 100 דוגמאות אימון שמחציתן "עבר" ומחציתן "נכשל". עבור כל מקרה החליטו אם התוצאה אמינה או שבורה.

⚙️ מפגש 9 · KNN ב-Sklearn לפי הסילבוס — 2.12.26

KNN ב-Sklearn — מהרעיון לקוד

מצגת 7 שקפים

חידון: KNN ב-Sklearn

חידון 6 שאלות
מה הסדר הנכון?
  • נרמול, אימון, פיצול
  • אימון, פיצול, נרמול
  • ניבוי, אימון, מדידה
  • פיצול, נרמול, אימון, ניבוי, מדידה
מה נכון לעשות על ה-test set?
  • fit בלבד
  • לא לנרמל כלל
  • transform בלבד
  • fit_transform

הדיוק היה 100% — ומשהו לא בסדר

פעילות חשיבה python hard

תלמיד הריץ KNN וקיבל דיוק 100% על ה-test. הקוד רץ בלי שגיאה. איזה שלב אחראי לתוצאה החשודה?

🧪 מפגש 10 · מדדי ביצוע לפי הסילבוס — 16.12.26

מדדי ביצוע — כשדיוק לא מספיק

מצגת 8 שקפים

חידון: מדדי ביצוע

חידון 6 שאלות
מחלה מופיעה ב-1% מהאוכלוסייה. מודל שמחזיר תמיד "בריא" יקבל דיוק של:
  • 1%
  • 99%
  • 50%
  • 0%
מה מודד Recall?
  • כמה מהחיזויים החיוביים היו נכונים
  • את מספר הקטגוריות
  • את אחוז השגיאות
  • כמה מהחיוביים האמיתיים המודל תפס

שני מודלים לגילוי מחלה

פעילות חשיבה python medium

בית חולים בודק שני מודלים לגילוי מחלה נדירה. שניהם נבדקו על אותם 1,000 נבדקים, מתוכם 20 חולים. איזה מודל תאמצו?

🧹 מפגש 11 · הכנת נתונים חלק א' לפי הסילבוס — 23.12.26

הכנת נתונים א — ניקוי

מצגת 8 שקפים

חידון: ניקוי נתונים

חידון 6 שאלות
מה מחזירה df.isna().sum()?
  • כמה ערכים חסרים בכל עמודה
  • את מספר השורות
  • את הממוצע
  • את הכפילויות
בעמודה חשובה חסרים 15% מהערכים. מה סביר לעשות?
  • להשלים בחציון ולתעד את ההחלטה
  • להתעלם
  • להסיר את העמודה
  • להחליף באפס

השלב שנשמט מהניקוי

פעילות חשיבה python medium

התהליך מנקה נתונים ומכין אותם לאימון. שלב אחד הוצא. השלימו אותו.

🚀 מפגש 12 · יישום מכונה לומדת לפי הסילבוס — 30.12.26

יישום מכונה לומדת — מקצה לקצה

מצגת 7 שקפים

חידון: יישום מכונה לומדת

חידון 6 שאלות
מה הסדר הנכון בתהליך?
  • פיצול, אימון, ניקוי
  • אימון, ניקוי, פיצול
  • טעינה, ניקוי, פיצול, הכנה, אימון, מדידה
  • הכנה, מדידה, אימון
מה היתרון המרכזי של Pipeline?
  • הוא מקטין את הקובץ
  • הוא מפעיל את שלבי ההכנה נכון ומונע דליפת מידע
  • הוא מייצר גרפים
  • הוא מהיר יותר

לסדר את התהליך המלא

פעילות חשיבה python medium

לפניכם שלבי בניית מודל סיווג על נתונים עם עמודה קטגורית ועמודות בסקאלות שונות. סדרו אותם.

🔧 מפגש 13 · הכנת נתונים חלק ב' לפי הסילבוס — 6.1.27

הכנת נתונים ב — תכונות

מצגת 7 שקפים

חידון: תכונות והמרות

חידון 6 שאלות
עמודת "עיר" עם הערכים חיפה, אילת וצפת. איך להמיר?
  • One-Hot
  • מיפוי 0, 1, 2
  • להסיר
  • להשאיר טקסט
מתי מיפוי מספרי מסודר הוא הבחירה הנכונה?
  • כשיש הרבה ערכים
  • תמיד
  • אף פעם
  • כשיש סדר אמיתי בין הערכים, כמו נמוך-בינוני-גבוה

איזו המרה לעמודה

פעילות חשיבה python easy

ב-dataset של מנויי חדר כושר יש עמודה בשם city עם ארבעה ערכים: חיפה, אילת, צפת ואשדוד. אין ביניהם שום סדר. איזו המרה מתאימה?

🔀 מפגש 14 · Logistic Regression לפי הסילבוס — 13.1.27

Logistic Regression — הסתברות במקום מספר

מצגת 7 שקפים

חידון: Logistic Regression

חידון 6 שאלות
למה לא משתמשים ברגרסיה לינארית לסיווג?
  • היא לא קיימת ב-sklearn
  • היא יכולה להחזיר ערכים מחוץ לטווח 0 עד 1
  • היא דורשת נרמול
  • היא איטית
מה עושה פונקציית הסיגמואיד?
  • מפצלת את הנתונים
  • דוחסת כל מספר לערך בין 0 ל-1
  • סופרת קטגוריות
  • מנרמלת עמודות

להזיז את סף ההחלטה

פעילות חשיבה python medium

מודל Logistic מחזיר הסתברות לכל נבדק, וסף ההחלטה קובע ממתי מסווגים כחיובי. עבור כל מקרה החליטו אם בחירת הסף סבירה או בעייתית.

🏆 מפגש 15 · פרויקט הגמר לפי הסילבוס — 20.1.27

פרויקט הגמר — מהנתונים למסקנה

מצגת 7 שקפים

מבחן סיכום — כל הקורס

חידון 8 שאלות
ניבוי מחיר דירה הוא בעיה של:
  • סיווג
  • אשכול
  • רגרסיה
  • למידה מחיזוקים
מה המטרה של פיצול ל-train ו-test?
  • להאיץ
  • לבדוק את המודל על נתונים שלא ראה
  • לנרמל
  • לחסוך זיכרון

לתכנן את פרויקט הגמר

פעילות חשיבה python hard

תכננו את פרויקט הגמר שלכם מקצה לקצה, במילים ובלי קוד. התוכנית תשמש אתכם כמפת דרכים ותהפוך לשלד הדוח.