מילון מונחי בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/Recent content on מילון מונחי בינה מלאכותיתHugohe-ilהגבלת קצבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rate_limiting/Sat, 18 Jul 2026 16:21:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rate_limiting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הגבלת קצב מגנה על שירותי AI וממשקי API מפני שימוש לרעה, עומס יתר וצריכת משאבים מוגזמת. היא מבטיחה שימוש הוגן בין משתמשים ושומרת על יציבות המערכת על ידי הגבלת קצב העברת הנתונים.</p>למידה הדדית אדם-מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reciprocal_human_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:21:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reciprocal_human_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גישה זו עוברת מעבר לתיגוף ידני פשוט של אדם במעגל (human-in-the-loop). היא כוללת העברת ידע דו-כיוונית: בני אדם מתקנים שגיאות של המודל, בעוד שהמודל מסייע לבני אדם בזיהוי דפוסים או אוטומציה של משימות.</p>מודל חשיבהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reasoning_model/Sat, 18 Jul 2026 16:21:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reasoning_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד למודלים גנרטיים סטנדרטיים המתמקדים בשוטפות, מודלי חשיבה מעדיפים דיוק במשימות רב-שלבים כמו מתמטיקה, תכנות וחידות לוגיות. הם לרוב משתמשים בטכניקות כמו &lsquo;מחשבה רצופה&rsquo; (Chain-of-Thought).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודל AI המותאם במיוחד לבצע היסקים לוגיים מורכבים, פתרון בעיות צעד-אחר-צעד ועיבוד מחשבה רצופה.</p>מורכבות רדמהאכרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rademacher_complexity/Sat, 18 Jul 2026 16:21:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rademacher_complexity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מורכבות רדמהאכר מעריכה עד כמה מחלקת השערות יכולה להתייחס באופן מתאים לתוויות אקראיות (רעש). היא משמשת כמדד מקביל לקיבולת או לגמישות של המודל. מורכבות נמוכה יותר מצביעה על יכולת הכללה טובה יותר.</p>תכונה אקראיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/random_feature/Sat, 18 Jul 2026 16:21:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/random_feature/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מיפויי תכונות אקראיים ממירים קלטים למרחב חדש שבו מודלים ליניאריים יכולים לקרב פונקציות ליבה לא-ליניאריות. גישה זו, הקשורה לעיתים קרובות לשיטת ניסטרום או לתכונות פורייה, מאפשרת יישום יעיל יותר.</p>Qwen3 5 Moehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen3_5_moe/Sat, 18 Jul 2026 16:21:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen3_5_moe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס לארכיטקטורה ייעודית בתוך משפחת Qwen, הסבירה להניח המנצלת עיצוב של Mixture of Experts (ערבוב מומחים). במודלים כאלו, רק תת-קבוצה של פרמטרים ברשת העצבית (מומחים) פעילה בעת הביצוע, מה שמאפשר חיסכון במשאבים.</p>Qwen3.5https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen35/Sat, 18 Jul 2026 16:21:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen35/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen3.5 מסמלת שחרור ספציפי בשרשרת הפיתוח של Qwen, שפותחה על ידי Alibaba Cloud. איטרציה זו בונה בדרך כלל על גרסאות קודמות על ידי שיפור היכולות הלוגיות, מיומנות הכתיבה בקוד וביצועים בשפות שונות.</p>Qwen3.6https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen36/Sat, 18 Jul 2026 16:21:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen36/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen3.6 מייצגת המשך של עיבוד ושיפור במשפחת המודלים של Qwen3. עדכוני גרסה מינוריים מתמקדים לרוב בחידוד יכולות קיימות, תיקון באגים במקרי קצה ואופטימיזציה של איכות נתוני האימון.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>עדכון מינורי עוקב לסדרת Qwen3, הסביר לשפר מדדי ביצועים וידע בתחומים ספציפיים.</p>Rabbit r1https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rabbit_r1/Sat, 18 Jul 2026 16:21:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rabbit_r1/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ה-Rabbit r1 הוא מכשיר חומרה ייעודי שהושק על ידי Rabbit Inc., המבוסס על הדגל הייחודי שלהם, Large Action Model (LAM). בניגוד לסמארטפונים רב-תכליתיים, המכשיר מתמקד בביצוע משימות דיגיטליות ספציפיות באמצעות הבנת כוונות המשתמש.</p>ROCmhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rocm/Sat, 18 Jul 2026 16:21:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rocm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ROCm (Radeon Open Compute) היא ערכת תוכנה ודרייברים שפותחה על ידי AMD כדי לאפשר חישוב ביצועים גבוהים על גבי כרטיסי גרפיקה של AMD. היא מספקת ספריות, מ-compilers וכלים הנחוצים לפיתוח תוכנות מקביליות.</p>Qwenhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen/Sat, 18 Jul 2026 16:21:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen מייצגת משפחה של מודלי שפה מתקדמים שנוצרו על ידי מעבדת Tongyi של קבוצת עליבאבא. היא כוללת גרסאות שונות המותאמות למשימות שונות, לרבות הבנת שפה טבעית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Qwen היא סדרת מודלים שפתיים גדולים (LLM) שפותחה על ידי מעבדת Tongyi של קבוצת עליבאבא.</p>Qwen Coderhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen_coder/Sat, 18 Jul 2026 16:21:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen_coder/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen Coder הוא גרסה ייעודית של מודל השפה הגדול Qwen שעברה דיוק עדין (fine-tuning) ספציפית לפעילויות הקשורות לתכנות. המודל מצטיין ביצירת קוד, איתור באגים והבנת מאגרי קוד מורכבים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Qwen Coder הוא וריאנט מיוחד של מודל Qwen המותאם אופטימלית לפיתוח תוכנה ומשימות קידוד.</p>Qwen Edithttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen_edit/Sat, 18 Jul 2026 16:21:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen_edit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen Edit מסמן פונקציונליות ספציפית או איטרציות מודל בתוך סדרת Qwen המותאמות לעריכה, שיפור ושינוי מבנה של תוכן טקסטואלי. יכולות אלו מאפשרות למשתמשים לשכתב ולעצב מחדש טקסטים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Qwen Edit מתייחס ליכולות או מודלים במערכת האקולוגית של Qwen המתמקדים בעריכת טקסט ותוכן.</p>Qwen2https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen2/Sat, 18 Jul 2026 16:21:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen2 מסמלת את הדור השני המשמעותי של משפחת המודלים Qwen, המציג שיפורים בארכיטקטורה והרחבה של נתוני האימון. גרסה זו מציעה יכולות עדיפות יותר בשפות רבות ובטיפול בהוראות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Qwen2 היא הגרסה השנייה העיקרית בסדרת מודלי השפה הגדולים Qwen, עם ביצועים משופרים.</p>Qwen3 5https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen3_5/Sat, 18 Jul 2026 16:21:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qwen3_5/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen3 5 נראה כמציין נקודת ביקורת (checkpoint), וריאנט גודל ספציפי או שחרור מיוחד בתוך הדור הרחב יותר של Qwen3. בעוד שהמפרט המדויק עשוי להשתנות, הוא בדרך כלל מרמז על התפתחות מהגרסאות הקודמות.</p>חיים מלאכותיים קוונטייםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantum_artificial_life/Sat, 18 Jul 2026 16:21:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantum_artificial_life/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיים מלאכותיים קוונטיים (QAL) חוקרים את הצומת שבין מכניקת הקוונטים למחקר החיים המלאכותיים, במטרה לדמות אבולוציה ביולוגית ומערכות מסתכמות באמצעות מחשבים קוונטיים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום החוקר מערכות אוטונומיות ותהליכים אבולוציוניים באמצעות עקרונות של מחשוב קוונטי.</p>כמותנה (Quantification)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantification/Sat, 18 Jul 2026 16:21:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית ומדעי הנתונים, כמותנה מתייחס להמרה של נתונים לא מספריים, כגון טקסט, תמונות או דעות סובייקטיביות, לערכים מספריים נמדדים. תהליך זה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>כמותנה היא התהליך של ניסוח מאפיינים איכותיים או מושגים מופשטים במונחים מספריים לצורך ניתוח.</p>למידת מכונה קוונטיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantum_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:21:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantum_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת מכונה קוונטית (QML) הוא תחום בין-תחומי צומח המשלב יכולות מחשוב קוונטי עם טכניקות למידת מכונה. המטרה היא לנצל תופעות קוונטיות כמו שזירה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שילוב של מחשוב קוונטי עם אלגוריתמי למידת מכונה לפתרון בעיות מהר או ביעילות רבה יותר.</p>מקוונטז (Quantized)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantized/Sat, 18 Jul 2026 16:21:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantized/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כמותנה (Quantization) היא טכניקה לאופטימיזציה של מודלים, המפחיתה את הדיוק המספרי של פרמטרים של מודל למידת מכונה, לרוב על ידי המרה ממספרי נקודה צפה 32-ביט למספרים שלמים 8-ביט. פעולה זו</p>קלו (Qloo)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qloo/Sat, 18 Jul 2026 16:21:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qloo/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קלו פועלת כחברת אינטליגנציה בנתונים המתמחה בהבנת העדפות אנושיות באמצעות אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה. החברה אוגרת ומנתחת מאגרי נתונים עצומים ממקורות שונים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קלו היא פלטפורמת נתונים המבוססת על בינה מלאכותית, המספקת תובנות חיזוייות לגבי התנהגות צרכנים וטרנדים תרבותיים.</p>Pyannotehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pyannote/Sat, 18 Jul 2026 16:20:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pyannote/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pyannote היא ספריית Python בקוד פתוח שפותחה על ידי pyannote.audio, המתמחה בדיאריזציה של דוברים, שהיא התהליך לקביעת &lsquo;מי דיבר מתי&rsquo; בזרם אודיו. הספרייה משתמשת ברשתות נוירונים עמוקות (deep learning) כדי לזהות ולבדל בין דוברים שונים.</p>Pyannote Audiohttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pyannote_audio/Sat, 18 Jul 2026 16:20:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pyannote_audio/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pyannote Audio הוא כלי עבודה מקיף המיועד להקל על פיתוח והטמעה של מערכות דיאריזציית דוברים. הוא מספק אוסף של מודלים של רשתות נוירונים מאומנים מראש למשימות שונות, ומאפשר בניית זרימות עבודה גמישות המשלבות מודלים אלו.</p>Pyannote Audio Pipelinehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pyannote_audio_pipeline/Sat, 18 Jul 2026 16:20:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pyannote_audio_pipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של Pyannote Audio, זרימת עבודה (Pipeline) מתייחסת לעבודה ניתנת לתצורה המקשרת בין מודולים שונים להשגת דיאריזציית דוברים. בדרך כלל, הזרימה כוללת שלבים לזיהוי פעילות קולית, חילוץ תכונות, יצירת הטמעות ואשכולות.</p>Pythiahttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pythia/Sat, 18 Jul 2026 16:20:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pythia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pythia היא סדרה של מודלי שפה גדולים (LLM) בקוד פתוח שנוצרו על ידי EleutherAI, המיועדים להקל על מחקר בתחום האינטרפרטביליות (היכולת להבין) והתנהגות הרשתות הנוירוניות. הסדרה כוללת מודלים בגדלים שונים המאפשרים השוואה מדוקדקת.</p>Pytorch Model Hub Mixinhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pytorch_model_hub_mixin/Sat, 18 Jul 2026 16:20:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pytorch_model_hub_mixin/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מיקסין מאגר המודלים של PyTorch הוא רכיב המסופק על ידי ספריית Hugging Face Transformers המרחיב את מחלקות ה-PyTorch nn.Module הסטנדרטיות. הוא מוסיף שיטות כמו save_pretrained ו-from_pretrained, המפשטות את שמירת המודל וטעינתו מן המאגר.</p>גיזום (Pruning)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pruning/Sat, 18 Jul 2026 16:20:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pruning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גיזום כולל זיהוי והסרת נוירונים, חיבורים או מסננים ברשת עצבית התורמים מינימלית לדיוק הפלט. על ידי הסרת יסודות מיותרים אלה, המודל הופך לקל יותר ויעיל יותר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקת דחיסת מודל המסירה פרמטרים מיותרים או פחות משמעותיים כדי להקטין את הגודל ולשפר את מהירות ההסקה.</p>התקדמות בבינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/progress_in_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:20:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/progress_in_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה כולל את האבולוציה ההיסטורית והמתמשכת של מערכות בינה מלאכותית, ומסמן נקודות ציון מהלוגיקה הסמלית המוקדמת ועד ללמידה עמוקה מודרנית. הוא משקף שיפורים בחישוביות ובביצועים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ההתקדמות המצטברת של יכולות הבינה המלאכותית באמצעות מחקר, פיתוח ויישום של אלגוריתמים וחומרה increasingly מורכבים.</p>כוונון הנחיות (Prompt Tuning)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt_tuning/Sat, 18 Jul 2026 16:20:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כוונון הנחיות כולל הוספת הנחיות רכות ניתנות לאימון (וקטורים רציפים) לשכבת הקלט של מודל שפה מאומן מראש, תוך שמירה על פרמטרי המודל הבסיסיים קפואים. גישה זו מאפשרת התאמה יעילה.</p>פסיכולוגיה של היסקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/psychology_of_reasoning/Sat, 18 Jul 2026 16:20:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/psychology_of_reasoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה בוחן את התהליכים המנטליים העומדים בבסיס ההיסק הדדוקטי, אינדוקטיבי ואבדוקטי של בני אדם. הוא חוקר הטיות, היוריסטיקות ומבנים לוגיים המנחים את המחשבה האנושית. בבינה מלאכותית, תובנות אלו מסייעות ליצור מערכות המבינות טוב יותר את הלוגיקה האנושית.</p>שיטות גרדיאנט פרוקסימלי ללמידהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/proximal_gradient_methods_for_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:20:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/proximal_gradient_methods_for_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטות גרדיאנט פרוקסימלי הן טכניקות אופטימיזציה איטרטיביות המשמשות כאשר פונקציית האובדן כוללת איבר חלק גזיר ואיבר רגולריזציה לא גזיר, כמו נורמת L1. האלגוריתם משלב צעדי ירידה בגרדיאנט עם פעולות פרוקסימליות.</p>התאמת הסתברויותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/probability_matching/Sat, 18 Jul 2026 16:20:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/probability_matching/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התאמת הסתברויות היא דפוס התנהגות הנצפה לעיתים קרובות בלמידה מחזקת ובפסיכולוגיה, בניגוד לאסטרטגיות &lsquo;מקסימיזציה&rsquo; אופטימליות. במקום לבחור תמיד בפעולה בעלת ההסתברות הגבוהה ביותר, הסוכן בוחר בפעולות שונות בהתאם להסתברויות המשוערות שלהן, מה שעשוי להוביל לביצועים תת-אופטימליים בסביבות סטטיסטיות אך משקף לעיתים קרובות התנהגות אנושית טבעית.</p>מוצרים ויישומים של OpenAIhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/products_and_applications_of_openai/Sat, 18 Jul 2026 16:20:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/products_and_applications_of_openai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה כולל את המוצרים המסחריים והמחקריים שנוצרו על ידי OpenAI, מעבדת מחקר מובילה בתחום הבינה המלאכותית. ההיצע העיקרי כולל את מתרגם הטראנספורמר המאומן מראש (GPT), מודלים ליצירת תמונות כמו DALL-E, וכלים נוספים המשמשים לפיתוח אפליקציות, שירות לקוחות ויצירת תוכן.</p>מכפלת מומחיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/product_of_experts/Sat, 18 Jul 2026 16:20:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/product_of_experts/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מכפלת מומחים (PoE) היא שיטה לבניית התפלגויות הסתברותיות מורכבות משילוב של התפלגויות פשוטות יותר. בניגוד ל&rsquo;ערמת מומחים&rsquo; (Mixture of Experts) שממוצעת הסתברויות, PoE מכפלת את צפיפויות ההסתברות של המומחים השונים, מה שמאפשר למודל להטיל אילוצים מחמירים יותר ולמודל תלותיות מורכבות בין משתנים.</p>פתרון בעיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/problem_solving/Sat, 18 Jul 2026 16:20:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/problem_solving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, פתרון בעיות מתייחס לגישה שיטתית לנווט ממצב התחלתי למצב מטרה באמצעות רצף של פעולות. התהליך כולל בדרך כלל הגדרת המרחב המצבי, זיהוי הפעולות האפשריות, ויישום אלגוריתמים לחיפוש הפתרון היעיל ביותר או הקרוב ביותר למטרה הרצויה.</p>תכנות לדוגמהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/programming_by_example/Sat, 18 Jul 2026 16:20:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/programming_by_example/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תכנות לדוגמה (PBE) הוא פרדיגמה בסינתזת תוכניות שבה מפתחים מציינים התנהגות רצויה באמצעות זוגות קלט-פלט קונקרטיים במקום לכתוב קוד מפורש. מערכת ה-AI מנתחת את הדוגמאות כדי להסיק את הכללים הלוגיים או האלגוריתמים הדרושים כדי לייצר תוכנית שתבצע את המשימה באופן אוטומטי.</p>Praftnhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/proaftn/Sat, 18 Jul 2026 16:18:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/proaftn/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Praftn היא מסגרת חישובית ייעודית המיועדת לטיפול בנתוני זמן פונקציונליים במבנים יחסיים. היא משלבת היגיון הסתברותי עם פעולות אלגבריות כדי למדל מערכות מורכבות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אלגברה יחסית הסתברותית לרשתות זמן פונקציונליות, מסגרת למודלינג של מערכות דינמיות.</p>ידע מוקדם לזיהוי דפוסיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prior_knowledge_for_pattern_recognition/Sat, 18 Jul 2026 16:18:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prior_knowledge_for_pattern_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ידע מוקדם מתייחס לתובנות ספציפיות לתחום, אילוצים או נתונים היסטוריים המשובצים באלגוריתמים לפני תחילת האימון. הדבר עוזר להנחות את המודל לפתרונות סבירים, ומפחית את הסיכון להתאמה יתר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מידע או הנחות קיימות המשולבות במודלי למידת מכונה כדי לשפר את דיוק זיהוי הדפוסים.</p>למידה פרו-אקטיביתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/proactive_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:18:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/proactive_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידה פרו-אקטיבית, מערכת הבינה המלאכותית קובעת אילו דוגמאות יפחיתו את אי-הוודאות או ישפרו את ביצועי המודל ביותר, לעיתים קרובות באמצעות אסטרטגיות של למידה אקטיבית או חקר. זה מנוגד לגישות פסיביות.</p>נומריות הסתברותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/probabilistic_numerics/Sat, 18 Jul 2026 16:18:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/probabilistic_numerics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>נומריות הסתברותית מיישמת שיטות בייסיאניות על בעיות נומריות מסורתיות כמו אינטגרציה, גזירה ואלגברה לינארית. במקום לספק הערכות נקודתיות, היא מפיקת התפלגויות הסתברות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום הרואה בבעיות חישוב נומריות משימות הסקה סטטיסטית כדי לכמת אי-ודאות בתוצאות.</p>עקרון הרציונליותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/principle_of_rationality/Sat, 18 Jul 2026 16:18:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/principle_of_rationality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עקרון זה טוען כי פעולותיו של סוכן צריכות להיבחר כדי למקסם את מדד הביצועים הצפוי שלו, לאור קלטות הקלט החושיים והידע הקודם שלו. הוא משמש כבסיס לתיאוריית ההחלטות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ההנחה היסודית לפיה סוכנים חכמים פועלים כדי למקסם את התועלת הצפויה שלהם בהתבסס על המידע הזמין.</p>ייצוג מצב חיזוייhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/predictive_state_representation/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/predictive_state_representation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ייצוגים מצביים חיזוייים (PSRs) מרחיבים את תהליכי ההחלטה המרקוביים חלקית נצפים (POMDP) מסורתיים על ידי הגדרת מצבים כוקטורים של תחזיות לגבי אירועים נצבים בעתיד. במקום להסתמך על מצבים סמויים בלתי ניתנים לתצפית ישירה, המערכת משתמשת בתחזיות על עתיד המערכת כדי לייצג את המצב הנוכחי.</p>כוונון קידומתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prefix_tuning/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prefix_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כוונון קידומת הוא טכניקה להתאמה חסכונית בפרמטרים עבור טרנספורמרים מאומנים מראש. במקום לעדכן את כל משקולות המודל, השיטה מוסיפה רצף של וקטורים רציפים ניתנים לאימון (הקידומת) לפני הקלט של כל שכבת טרנספורמר, מה שמאפשר התאמה יעילה של המודל למשימות ספציפיות.</p>למידה חיזוייתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/predictive_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/predictive_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה חיזויית כוללת אימון של רשתות נוירונים להסקת נקודות נתונים לא נצפות מתוך קלטים נצפים, ללא תוויות אנושיות מפורשות. על ידי פתרון משימות כמו ניבוי האסימון הבא בשפה או מילוי חסרים בתמונות, המודל לומד ייצוגים משמעותיים של הנתונים.</p>למידת העדפותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/preference_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/preference_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת העדפות מתמקדת בהוראת מודלים להבחין בין פלט טוב לפלט גרוע בהתבסס על שיפוט אנושי ולא על תוויות מוחלטות. היא כוללת בדרך כלל איסוף זוגות תגובות כאשר אחד נחשב עדיף על השני, ומאפשרת למודל ללמוד פונקציית פרסום המשקפת העדפות אנושיות.</p>מאומן מראשhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pretrained/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pretrained/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;מאומן מראש&rsquo; מתאר מודל רשת נוירונים שעבר אימון ראשוני על מערך נתונים עצום, לרוב כללי, כמו ImageNet או ויקיפדיה. תהליך זה מאפשר למודל ללמוד תכונות בסיסיות ומשמעותיות, אשר ניתן לאחר מכן לנצל ולהתאים (לכוונן) למשימות ספציפיות יותר בצורה יעילה יותר.</p>Phi3https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/phi3/Sat, 18 Jul 2026 16:17:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/phi3/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Phi-3 היא סדרה של מודלי שפה קטנים (SLMs) ששוחררה על ידי מיקרוסופט, המיועדת לספק ביצועים גבוהים הניתנים להשוואה למודלים גדולים יותר, תוך דרישה למשאבי חישוב נמוכים משמעותית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משפחה של מודלי שפה גדולים בעלי משקל פתוח שפותחו על ידי מחקר מיקרוסופט.</p>Physical Intelligence Inc.https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/physical_intelligence_inc/Sat, 18 Jul 2026 16:17:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/physical_intelligence_inc/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Physical Intelligence Inc. (PI) היא חברה בת של גוגל דפמינד, שהוקמה כדי להתקדם בתחום הבינה המוכללת והרובוטיקה. החברה מתמקדת בפיתוח רובוטים כלליים המסוגלים לבצע משימות טיפול מורכבות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>חברת רובוטיקה שהוקמה על ידי חוקרים לשעבר מ-DeepMind, המתמקדת בטיפול רובוטי כללי.</p>מקדם פאיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/phi_coefficient/Sat, 18 Jul 2026 16:17:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/phi_coefficient/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מקדם פאי (φ) הוא מדד לקשר בין שני משתנים בינאריים, המשמש כמקדם המתאם של פיירסון למשתנים דו-קוטביים. ערכו נע בין -1 ל-1, כאשר 0 מצביע על היעדר קשר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדד סטטיסטי למדידת הקשר בין שני משתנים בינאריים.</p>פודקאסטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/podcast/Sat, 18 Jul 2026 16:17:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/podcast/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית וטכנולוגיה, פודקאסט מתייחס לתוכני מדיה דיגיטליים פרקיים המופצים באמצעות הזנות RSS, המאפשרים למשתמשים להירשם ולהאזין לדיונים, ראיונות או חומרים חינוכיים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קובץ שמע או וידאו דיגיטלי הזמין באינטרנט להורדה או הסטרימינג.</p>פולי-סמנטיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/polysemanticity/Sat, 18 Jul 2026 16:17:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/polysemanticity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פולי-סמנטיות היא מאפיין הנצפה ברשתות עצביות עמוקות, במיוחד בטרנספורמרים, שבו נוירון בודד עשוי להפעיל את עצמו כתגובה למספר תכונות לא קשורות או בעלות משמעות סמנטית שונה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התופעה שבה נוירונים בודדים ברשתות עצביות מגיבים למספר מושגים שונים.</p>Perusallhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perusall/Sat, 18 Jul 2026 16:17:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perusall/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Perusall היא פלטפורמת טכנולוגיה חינוכית המנצלת בינה מלאכותית כדי לאפשר קריאה משותפת והערות. היא מתקנת באופן אוטומטי את השתתפות התלמידים בהתבסס על</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פלטפורמת למידה חברתית המונעת על ידי בינה מלאכותית, המאפשרת תיקון אוטומטי של הערות ותגובות של תלמידים על טקסטים דיגיטליים.</p>Phihttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/phi/Sat, 18 Jul 2026 16:17:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/phi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Phi, ראשי תיבות של &lsquo;מודלי יסוד המבוססים על פרוטוקול הוראה-למידה&rsquo;, היא משפחה של מודלי שפה גדולים קומפקטיים שנוצרו על ידי מיקרוסופט. בניגוד ל-LLMs מסורתיים המאומנים על מאגרי נתונים עצומים מהאינטרנט, מודלי Phi</p>חישוב אישיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/personality_computing/Sat, 18 Jul 2026 16:17:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/personality_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חישוב אישיות כולל פיתוח אלגוריתמים ומערכות המסוגלים לדמות, לספק או להתאים לממדי אישיות אנושיים, כגון חמש התכונות הגדולות (Big Five). מערכות אלו שואפות ליצור</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום מחקר המתמקד בפיתוח מודלים חישוביים הדומים לתכונות האישיות האנושית, במטרה לשפר את האינטראקציה בין אדם למחשב.</p>פרסונואידhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/personoid/Sat, 18 Jul 2026 16:17:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/personoid/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרסונואיד הוא ישות, רובוטית או וירטואלית, המהונדסת כדי לדמות או להתנהג כמו אדם. ברובוטיקה, זה כרוך באנתרופומורפיזם פיזי, בעוד שבבינה מלאכותית זה מתייחס לעיתים קרובות לצ&rsquo;אטבוטים או</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>רובוט אנושי-צורה או סוכן תוכנה המעוצב כדי לחקות את המראה הפיזי או סגנון הדיבור האנושי, כדי להקל על אינטראקציה טבעית.</p>פּרסונפּלקס (Personaplex)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/personaplex/Sat, 18 Jul 2026 16:17:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/personaplex/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Personaplex מתייחס לאקוסיסטם או לתשתית התומכים ביצירה, בניהול ובהדדיות של פרסונות דיגיטליות מרובות. הוא כולל את השיקולים הטכניים והאתיים של</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת קונספטואלית או פלטפורמה המיועדת לניהול רשתות מורכבות של פרסונות דיגיטליות והאינטראקציות ביניהן בסביבות המונעות על ידי בינה מלאכותית.</p>מודל שגיאת תפיסהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perception_error_model/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perception_error_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודל שגיאת תפיסה מתאר את הפערים בין נתונים חושיים שנצפו לבין האמת היסודית, תוך התחשבות ברעש, הסתרה או מגבלות חיישן. על ידי מודלינג השגיאות האלו, מערכות בינה מלאכותית יכולות לשפר את הדיוק.</p>סוכן פדגוגיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pedagogical_agent/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pedagogical_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סוכן פדגוגי הוא רכיב תוכנה, לעיתים קרובות בגוף של דמות וירטואלית, הפועל כמורה או מדריך בסביבות חינוכיות. סוכנים אלה משתמשים בעיבוד שפה טבעית כדי ליצור אינטראקציה חינוכית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ישות בינה מלאכותית המיועדת להקל על הלמידה על ידי מתן הוראה, משוב והנחיה.</p>קולטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perceiver/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perceiver/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית ובמדעי הקוגניציה, קולט מתייחס לרכיב של מערכת חכמה המעבד נתונים חושיים גולמיים למידע משמעותי. בניגוד לחיישנים פשוטים המזהים רק אותות, קולט מבצע עיבוד ומשמעות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת או מודול האחראים לקבלת ופרשנות קלט חושי מהסביבה.</p>תיאוריית הדפוסיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pattern_theory/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pattern_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תיאוריית הדפוסים מספקת בסיס מתמטי קפדני להבנת האופן שבו ניתן לתאר אובייקטים ופנומנים מורכבים באמצעות דפוסים. היא טוענת כי כל אובייקט יכול להיות מאופיין על ידי הדפוסים שלו.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת מתמטית לתיאור מבנים מורכבים באמצעות ניתוח דפוסים בתוך מרחבי נתונים.</p>תפיסהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/percept/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/percept/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תפיסה היא הייצוג הפנימי של גירוי חיצוני לאחר שעובד על ידי מערכת קולטת. בבינה מלאכותית, זה מתאים לפלט נתונים מבני מתהליכי אותות ברמה נמוכה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הייצוג המנטלי או התוצאה הפרשנית של קלט חושי שעובד על ידי קולט.</p>זיהוי תבניותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pattern_recognition/Sat, 18 Jul 2026 16:16:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pattern_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי תבניות הוא ענף של בינה מלאכותית וסטטיסטיקה העוסק בזיהוי סדירות בנתונים. הוא כולל מיון נתוני קלט לקטגוריות מוגדרות מראש על בסיס תכונות ספציפיות, ומשמש בסיס לטכנולוגיות כמו ראיית מכונה.</p>למידת זוגיות (Parity Learning)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/parity_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:16:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/parity_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת זוגיות היא בעיית ביקורת בתיאוריית למידת מכונה, שבה המטרה היא לחזות את הזוגיות (סכום XOR) של קבוצת משתני קלט בינאריים. הבעיה ידועה כקשה מאוד עבור רשתות נוירונים סטנדרטיות (Feedforward) הדורשות יכולת למידה של תלויות לטווח ארוך.</p>מערכות אינטרנט מקבילותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/parallel_web_systems/Sat, 18 Jul 2026 16:16:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/parallel_web_systems/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות אינטרנט מקבילות מתייחסות לעיצובי תשתית שבהם משימות חישוביות מתחלקות ומתבצעות בו זמנית על גבי מספר שרתים או מעבדים המחוברים זה לזה באמצעות רשת. גישה זו מאפשרת סקאלביליות גבוהה ועמידות בתקלות.</p>ניסוח מחדשhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/paraphrasing/Sat, 18 Jul 2026 16:16:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/paraphrasing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ניסוח מחדש בעיבוד שפה טבעית כולל יצירת ביטויים חלופיים עבור טקסט קלט נתון תוך שמירה על המשמעות הסמנטית המקורית שלו. הוא קריצי למניעת גניבה ספרותית, שיפור קריאות ויצירת מגוון נתונים.</p>שפת דפוסיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pattern_language/Sat, 18 Jul 2026 16:16:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pattern_language/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שפת דפוסים היא מסגרת פורמלית המורכבת ממכלול של פתרונות מוכחים לבעיות נפוצות הנפגשות בעיצוב, במיוחד בהנדסת תוכנה ותכנון עירוני. כל דפוס מתאר בעיה מסוימת בהקשר נתון, ואת הפתרון המומלץ לה.</p>P-Tuninghttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/p_tuning/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/p_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>P-Tuning (או Prompt Tuning) היא טכניקה המיועדת להתאים מודלי שפה גדולים מאומנים מראש למשימות ספציפיות עם עלות חישובית מינימלית. במקום לבצע דק-טיון של כל פרמטרי המודל, השיטה מתמקדת באופטימיזציה של וקטורים רציפים המייצגים את ההנחיות.</p>PagedAttentionhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pagedattention/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pagedattention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>PagedAttention היא טכניקה שהוכנסה על ידי פרויקט vLLM כדי לשפר את היעילות של הסקת מסקנות (Inference) במודלי שפה גדולים. היא פותרת את בעיות השבירה (Fragmentation) והעומס בניהול ה-KV Cache, המאפשרות ניצול יעיל יותר של זיכרון ה-GPU.</p>PHerc. Paris. 4https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pherc_paris_4/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pherc_paris_4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>PHerc. Paris. 4 הוא כינוי לשביל של גליל קלף פחמן שנתגלה בוילה של הפפירוסים בהרקולנאום, הנמצא כיום בבית הספר הלאומי של צרפת (Bibliothèque nationale de France). מגילות אלו נשרפו בפיצוץ הר הגעש וזיוס, והשחזור שלהן מתבצע באמצעות טכנולוגיות דיגיטליות מתקדמות.</p>POP-11https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pop_11/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pop_11/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>POP-11 (Program Oriented Problem Solving) היא שפת תכנות רב-פרדיגמטית המשלבת מאפיינים של תכנות פרוצדורלי, מונחה עצמים ולוגי. היא נוצרה בשנות ה-70 והפכה לסטנדרט במחקר ה-AI באדינבורו, תוך דגש על אינטגרציה בין תכנות לייצוג ידע.</p>אוואין אבנסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/owain_evans/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/owain_evans/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אוואין אבנס הוא מדען מחשב ומחנך, המזוהה כיום עם מרכז הביטחון של הבינה המלאכותית (Center for AI Safety) ובעבר עם חברת Anthropic. הוא מוכר רחבות בזכות תרומותיו לתחום הפרשנות המכניסטית, המטרת לחשוף את המנגנונים הפנימיים של רשתות נוירונים.</p>אינטליגנציה אורגנוידיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/organoid_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:15:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/organoid_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטליגנציה אורגנוידית (OI) מתייחסת לפיתוח מערכות ביו-היברידיות שבהן אורגנואידים (רקמות מוח תלת-ממדיות) הנגזרים מאדם מגודלים על גבי מערכי מיקרו-אלקטרודות. רשתות עצביות חיות אלו מבצעות חישובים בצורה יעילה יותר אנרגטית בהשוואה למחשבים מסורתיים.</p>זיהוי דיבור חופףhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/overlapped_speech_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:15:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/overlapped_speech_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי דיבור חופף (OSD) הוא משימה ייעודית בעיבוד דיבור המזהה מרווחים של הקלטות קולניות מקבילות. בניגוד לדיאריזציה של דוברים המתמקדת ב&rsquo;מי דיבר מתי&rsquo;, OSD מתמקד בזיהוי השלכות זמן של קולות, מה שחיוני להבנת שיחות טבעיות.</p>מבצע סרנטה דה אמורhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/operation_serenata_de_amor/Sat, 18 Jul 2026 16:15:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/operation_serenata_de_amor/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מבצע סרנטה דה אמור הוא פרויקט פורץ דרך בקוד פתוח המיישם בינה מלאכותית כדי לנתח נתוני רכש ציבורי בברזיל. באמצעות שימוש בעיבוד שפה טבעית וזיהוי חריגות, הפרויקט מסייע בחשיפת שחיתות וניהול כספים לקוי במגזר הציבורי.</p>סקירה כללית של למידה עמוקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/outline_of_deep_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:15:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/outline_of_deep_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הסקירה הכללית של למידה עמוקה כוללת את המבנים הבסיסיים כמו שכבות רשתות עצביות, פונקציות אקטיבציה ומדדי אובדן. היא מתארת לעומק טכניקות אימון הכוללות הפצה אחורית (Backpropagation), ירידת נגזרת (Gradient Descent) ושיטות אופטימיזציה מתקדמות.</p>סקירה כללית של למידת מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/outline_of_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:15:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/outline_of_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתאר את הסיווג המבני של למידת המכונה לשלושה סוגים עיקריים: למידה מפוקחת, למידה לא מפוקחת, למידה למחצה-מפוקחת ולמידה חיזוקית. הוא כולל משפחות אלגוריתמים ליבה כמו רגרסיה לינארית, עצי החלטה וסיווג.</p>OpenVINOhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/openvino/Sat, 18 Jul 2026 16:15:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/openvino/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פותח על ידי אינטל, OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) מאפשר למפתחים לקחת מודלים ללמידה עמוקה מאומנים ולהטמיע אותם ביעילות על חומרת אינטל. הוא כולל מנוע הסקה, אופטימיזציה של מודלים ותמיכה במגוון מסגרות.</p>בינה מלאכותית בקוד פתוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open_source_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:15:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open_source_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה כולל את האקוסיסטם של טכנולוגיות בינה מלאכותית המשוחררות תחת רישיונות המאפשרים גישה חופשית לקוד הבסיסי שלהם. הוא מקדם שקיפות, שיתוף פעולה וחדשנות על ידי אפשרות לפיתוח עצמאי ולבדיקת אלגוריתמים.</p>זיהוי תווים אופטי (OCR)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ocr/Sat, 18 Jul 2026 16:15:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ocr/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי תווים אופטי (OCR) משתמש באלגוריתמים לעיבוד תמונות ולהכרת תבניות כדי לזהות טקסט בתוך תמונות דיגיטליות. הוא הופך תווים מודפסים או כתובים ביד לקוד מכונה שניתן לעיבוד על ידי מחשב.</p>למידה לא מקוונת (Offline Learning)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/offline_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:15:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/offline_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ידועה גם כלימוד אצווה (Batch Learning), למידה לא מקוונת כוללת אימון של מודלים למידת מכונה על אוגר נתונים קבוצתי שנאסף בעבר. בניגוד ללמידה מקוונת, המודל אינו מעדכן את הפרמטרים שלו בתגובה לנתונים חדשים בזמן אמת.</p>נגישות למידע מערכתי (Observability)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/observability/Sat, 18 Jul 2026 16:15:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/observability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהנדסת בינה מלאכותית, נגישות למידע מערכתי מתייחסת ליכולת להבין את המצב הפנימי של מערכות למידת מכונה מורכבות על ידי ניתוח הפלט החיצוני שלהן. היא חורגת מעבר לניטור מסורתי ומאפשרת הבנה עמוקה יותר של התנהגות המערכת בזמן אמת.</p>NSOhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nso/Sat, 18 Jul 2026 16:14:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nso/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ראשי התיבות NSO יכולים להיות בעלי משמעויות שונות בהתאם להקשר. במחקר טכני של בינה מלאכותית, הוא עשוי להתייחס לאופטימיזציה סמלית-נויראלית, המשלבת רשתות נוירונים עם לוגיקה סמלית. עם זאת, הוא מזוהה לעיתים קרובות יותר עם NSO Group, חברה העוסקת בפיתוח כלי ריגול דיגיטליים.</p>Nvidiahttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nvidia/Sat, 18 Jul 2026 16:14:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nvidia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nvidia היא כוח דומיננטי בתעשיית הבינה המלאכותית, המוכרת בעיקר בעיצוב יחידות עיבוד גרפי (GPUs) המאיצות חישובים מקבילים החיוניים ללמידה עמוקה. פלטפורמת ה-CUDA שלה הפכה לסטנדרט בתעשייה לפיתוח אפליקציות בינה מלאכותית וחישוב מדעי.</p>בינה מלאכותית נובלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nouvelle_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:14:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nouvelle_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית נובל מתייחסת למחלקה של מערכות בינה מלאכותית המשתמשות בייצוגים סמליים בשילוב עם עיבוד היררכי. בניגוד למודלים קונקשיוניסטיים, גישה זו מתמקדת במבנים לוגיים ומובנים של חשיבה, הדומים יותר לתהליכים קוגניטיביים אנושיים מאשר לחישובים סטטיסטיים טהורים.</p>זיהוי חדשנותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/novelty_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:14:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/novelty_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי חדשנות היא משימה בלמידת מכונה המתמקדת בזיהוי נקודות נתונים שאינן תואמות להתנהגות צפויה או למחלקות ידועות. היא פועלת בדרך כלל במצב לא מפוקח, תוך למידת ההתפלגות התקינה של הנתונים כדי לזהות חריגים שנכנסים למערכת.</p>זיהוי עצמיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/object_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:14:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/object_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי עצמים מרחיב את מיון התמונות בכך שהוא לא רק קובע אילו עצמים נוכחים, אלא גם היכן הם ממוקמים. הוא מפיק קואורדינטות של תיבות היקף סביב הפריטים שזוהו יחד עם תוויות המחלקה שלהם, ומאפשר הבנה מרחבית של הסצנה.</p>Nolothttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nolot/Sat, 18 Jul 2026 16:14:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nolot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אין הגדרה מבוססת או קונספט מקובל בשם &lsquo;Nolot&rsquo; בתחומי ה-AI, למידת מכונה או תחומים טכניים קשורים. ייתכן שמדובר בטעות הקלדה או במונח נישתי מאוד.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Nolot אינו מונח סטנדרטי מוכר בספרות של בינה מלאכותית או מדעי המחשב.</p>חישוב עצביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neurocomputing/Sat, 18 Jul 2026 16:14:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neurocomputing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה מתמקד ביצירת ארכיטקטורות חומרה ותוכנה המחקות את המבנה והתפקוד של המוח האנושי. הוא כולל רשתות עצביות מלאכותיות, שבבים נאורומורפיים ומערכות קוגניטיביות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>חישוב עצבי הוא תחום בין-תחומי המשלב נוירולוגיה, מדעי המחשב והנדסה לפיתוח מודלים חישוביים המושפעים ממערכות עצביות ביולוגיות.</p>לא-אנושיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/non_human/Sat, 18 Jul 2026 16:14:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/non_human/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה משמש לעיתים קרובות בדיונים על זכויות, אחריות ושילוב חברתי של סוכני AI, רובוטים ועוזרים וירטואליים. הוא מדגיש את ההבחנה בין בני אדם ביולוגיים לישויות סינתטיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>באתיקה ובסוציולוגיה של ה-AI, &lsquo;לא-אנושי&rsquo; מתייחס לישויות או מערכות מלאכותיות בעלות סוכנות, אינטליגנציה או נוכחות חברתית, אך חסרות מודעות ביולוגית או זהות אנושית.</p>נוירורובוטיקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neurorobotics/Sat, 18 Jul 2026 16:14:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neurorobotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה גשר בין נוירולוגיה לרובוטיקה על ידי הטמעת מודלי רשתות עצביות במערכות בקרה של רובוטים. הוא מאפשר לחוקרים לבדוק השערות בנוגע לשליטה מוטורית, עיבוד חושי וקוגניציה מוטמעת.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>נוירורובוטיקה היא לימוד כיצד מערכות עצביות ביולוגיות יכולות להנחות את עיצוב הרובוטים האוטונומיים וכיצד רובוטים יכולים לשמש כמוודלים להבנת תפקוד המוח.</p>נרמולhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/normalization/Sat, 18 Jul 2026 16:14:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/normalization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטות נפוצות כוללות סקאלת מינימום-מקסימום (Min-Max) וסטנדרטיזציה של ציון Z. תהליך זה מבטיח שמאפיינים עם גדלים גדולים יותר לא ידומו את אלגוריתם הלמידה, במיוחד באופטימיזציה מבוססת גרדיאנט.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>נרמול הוא טכניקת עיבוד מקדים של נתונים המסקלת מאפיינים מספריים לטווח סטנדרטי, לרוב בין 0 ל-1, כדי לשפר התכנסות וביצועי המודל.</p>בינה מלאכותית נירו-סמליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neuro_symbolic_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:14:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neuro_symbolic_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית נירו-סמלית משלבת שיטות למידה עצבית תת-סמליות עם מערכות היגיון מבוססות סמלים. גישה היברידית זו שואפת להתגבר על מגבלות של למידה עמוקה טהורה, כגון חוסר בשקיפות וביכולת הסקה לוגית.</p>חוק הסקלה העצביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_scaling_law/Sat, 18 Jul 2026 16:14:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_scaling_law/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חוקי סקלה עצביים מתארים את הקשר הצפוי מסוג חוק חזקה בין הביצועים של מודל לבין היקפו, כולל גודל מערך הנתונים, מספר הפרמטרים ותקציב החישוב. חוקים אלו מציעים כי ניתן לחזות את הביצועים על סמך גורמים אלו.</p>חישוב עצביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_computation/Sat, 18 Jul 2026 16:14:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_computation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חישוב עצבי מתייחס לפעולות המתמטיות שבוצעות על ידי נוירונים מלאכותיים כדי להפוך אותות קלט לתגובות פלט. הוא כולם סכומים משוקללים, פונקציות הפעלה ואלגוריתם ההתאמה לאחור (Backpropagation).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך עיבוד המידע בתוך רשתות עצביות מלאכותיות המושפעות מנוירונים ביולוגיים.</p>מצבים קוונטיים של רשתות עצביותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_network_quantum_states/Sat, 18 Jul 2026 16:14:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_network_quantum_states/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מצבים קוונטיים של רשתות עצביות משתמשים בטכניקות למידה עמוקה כדי לקרב פונקציות גל קוונטיות מורכבות. על ידי התייחסות למשקלי הרשת העצבית כפרמטרים הממקסמים את משרעות ההסתברות של קיוביטים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ייצוג של פונקציות גל רב-גופיות קוונטיות באמצעות ארכיטקטורות של רשתות עצביות מלאכותיות.</p>שדות מודלינג עצביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_modeling_fields/Sat, 18 Jul 2026 16:14:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_modeling_fields/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שדות מודלינג עצבי כוללים את לימוד האופן שבו אוכלוסיות עצביות מארגנות את עצמן במרחבים רב-ממדיים כדי לייצג מידע. מושג זה קשור לעיתים קרובות למיפויים טופולוגיים ותורת השדות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת תיאורטית המתארת את הארגון המרחבי והתפקודי של דפוסי פעילות עצבית.</p>Muse Sparkhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/muse_spark/Sat, 18 Jul 2026 16:14:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/muse_spark/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Muse Spark היא מסגרת עבודה לקידוד פתוח ללמידה עמוקה, המיועדת לפעול ביעילות מעל גבי Apache Spark. היא מאפשרת למפתחים לאמן רשתות נוירונים מורכבות לאורך אשכולות מבוזרים על ידי ניצול</p>Mxfp4https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mxfp4/Sat, 18 Jul 2026 16:14:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mxfp4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MXFP4 (Mixed eXtended Floating Point 4-bit) הוא פורמט סוג נתונים ייעודי שהוצג כדי לייעל ביצועים ולהפחית שימוש ברוחב פס זיכרון בעומסי עבודה של בינה מלאכותית. על ידי אפשרות פעולות במדויקות מעורבת</p>Nature Machine Intelligencehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nature_machine_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:14:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nature_machine_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nature Machine Intelligence הוא כתב עת אקדמי בעל השפעה גבוהה המוקדש לפרסום מחקר מקורי בכל היבטי הבינה המלאכותית. הוא מכסה נושאים הנעים מאלגוריתמים בסיסיים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>כתב עת מדעי הנבחן על ידי עמיתים, המפורסם על ידי Springer Nature, המתמקד במחקר בין-תחומי בתחום הבינה המלאכותית.</p>זיהוי שפת אםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/native_language_identification/Sat, 18 Jul 2026 16:14:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/native_language_identification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי שפת אם (NLI) הוא תת-תחום בעיבוד שפה טבעית המתמקד בזיהוי השפה הראשונה שנלמדה על ידי דובר. בניגוד לזיהוי שפה כללי, NLI מנתח מאפיינים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך של קביעה אוטומטית של שפת האם של הדובר מתוך דגימות דיבור או טקסט שלו.</p>פרויקט ניטור איכות אוויר מסייע AI של נאס"אhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nasa_ai_assisted_air_quality_monitoring_project/Sat, 18 Jul 2026 16:14:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nasa_ai_assisted_air_quality_monitoring_project/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרויקט זה מנצל את נתוני התצפית על כדור הארץ של נאס&quot;א בשילוב עם אלגוריתמי AI מתקדמים כדי לעקוב אחר חלקיקים מרחפים ומזהמים גזיים ברמה הגלובלית. על ידי שילוב תמונות לוויין עם נתוני קרקע</p>אופטימיזציה רב-משימתיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multitask_optimization/Sat, 18 Jul 2026 16:13:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multitask_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אופטימיזציה רב-משימתית כוללת אימון מודל יחיד לטפל במספר משימות נפרדות אך קשורות בו-זמנית. על ידי שיתוף ייצוגים ביניים בין המשימות, המודל יכול ללמוד כללי יותר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אסטרטגיית אימון שבה מודל מותאם לבצע מספר משימות קשורות בו-זמנית.</p>למידת ייצוגים רב-מודאלייםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multimodal_representation_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:13:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multimodal_representation_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת ייצוגים רב-מודאליים כוללת אימון מודלים לעבד ולשלב מידע ממקורות נתונים מסוגים שונים, כגון טקסט, תמונות, אודיו ווידאו, לתוך מרחב זיגוג משותף (shared latent space).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה שלומדת ייצוגי תכונות מאוחדים ממספר מודוסים של נתונים בו-זמנית.</p>ניתוח רגשות רב-מודאליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multimodal_sentiment_analysis/Sat, 18 Jul 2026 16:13:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multimodal_sentiment_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ניתוח רגשות רב-מודאלי מרחיב את גילוי הרגשות המבוסס על טקסט בלבד על ידי שילוב אותות נוספים כגון הבעות פנים, טון קול ושפת גוף. גישה הוליסטית זו משפרת את הדיוק.</p>ריבוע מינימלים רגרסיבי רב-משתני עם ספלינים (MARS)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multivariate_adaptive_regression_spline/Sat, 18 Jul 2026 16:13:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multivariate_adaptive_regression_spline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ריבוע מינימלים רגרסיבי רב-משתני עם ספלינים (MARS) הוא שיטת רגרסיה גמישה הדגמת קשרים לא ליניאריים מורכבים על ידי התאמת פונקציות בסיס ליניאריות חלקיות. היא בוחרת אוטומטית את הצמתים (knots) המתאימים.</p>שיטת עדכון משקלים כפליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multiplicative_weight_update_method/Sat, 18 Jul 2026 16:13:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multiplicative_weight_update_method/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטת עדכון משקלים כפלית היא אלגוריתם לימוד מקוון בסיסי המשמש לקבלת החלטות בסביבות לא ודאיות. היא שומרת על סט של משקלים עבור אסטרטגיות או מומחים שונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אלגוריתם איטרטיבי המעדכן משקלים בצורה כפלית בהתבסס על משוב ביצועים כדי למזער חרטה.</p>בעיית הסלע הרב-זרועיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_armed_bandit/Sat, 18 Jul 2026 16:13:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_armed_bandit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעיית הסלע הרב-זרועי ממחישה את הדילמה העומדת בפני סוכן החייב להחליט האם להישאר עם אפשרות המניבה רווח ידוע (ניצול) או לנסות אפשרויות חדשות כדי לגלות תגמול פוטנציאלי גבוה יותר (ניסוי). המטרה היא למקסם את התגמול הכולל לאורך זמן.</p>למידה רב-משימתיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_task_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:13:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_task_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טכניקה זו מנצלת את ההטיות האינדוקטיביות המשותפות בין משימות קשורות כדי לשפר את יעילות הלמידה והביצועים. על ידי אימון מודל יחיד לבצע מספר משימות במקביל, המודל לומד ייצוג משותף שמסייע לו להתמודד טוב יותר עם משימות חדשות או רועשות.</p>רב-לשוניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multilingual/Sat, 18 Jul 2026 16:13:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multilingual/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים רב-לשוניים מתוכננים להתמודד עם קלטים לשוניים מגוונים ללא צורך במודלים נפרדים לכל שפה. מערכות אלו משתמשות בדרך כלל בטמעות משותפות או ביישור בין-לשוני כדי לאפשר העברת ידע בין שפות שונות.</p>רב-מודאליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/muiltimodal/Sat, 18 Jul 2026 16:13:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/muiltimodal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, רב-מודאליות מתארת את היכולת של מודל להבין, לייצר או לקשר בין מידע הגורם ממקורות חושים שונים או פורמטים של נתונים מגוונים. בניגוד למודלים חד-מודאליים, מערכות אלו מסוגלות לעבד אינטראקציות מורכבות הכוללות יותר משני ערוצי קלט בודדים.</p>רב-מודאליותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_modality/Sat, 18 Jul 2026 16:13:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_modality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רב-מודאליות מייצגת את המסגרת הארכיטקטונית והתיאורטית המאפשרת למודלי בינה מלאכותית להתמודד עם זרמי נתונים הטרוגניים. היא כוללת עיצוב של רשתות נוירונים שיכולות לקבל קלטים ממקורות מגוונים, ובכך לשפר את יכולת ההכללה וההבנה של המודל.</p>בעיית מכונית ההריםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mountain_car_problem/Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mountain_car_problem/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעיית מכונית ההרים היא מדד סטנדרטי במחקר למידה חיזוקית. המטרה היא לשלוט במכונית חסרת כוח כדי להגיע לפסגת הגבעה התלולה. מכיוון שהמכונית לא יכולה לטפס ישירות, עליה לנסוע קדימה ואחורה כדי לצבור תאוצה.</p>התעסקות מוסריתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moral_outsourcing/Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moral_outsourcing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התעסקות מוסרית מתייחסת לתופעה שבה בני אדם מוותרים על שיפוט אתי ואחריות על אלגוריתמים או מערכות AI. זה קורה כאשר אנשים מסתמכים על החלטות אוטומטיות בנושאים בעלי משמעות מוסרית, ללא פיקוח אנושי מספק.</p>מושִׁי (Moshi)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moshi/Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moshi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושִׁי הוא מודל AI מתקדם שנוצר על ידי Kyutai המשלב עיבוד דיבור וטקסט במסגור מאוחד. בניגוד למערכות מסורתיות שממירות דיבור לטקסט לפני העיבוד, מושִׁי לומד ייצוגים משותפים של קול וטקסט, מה שמאפשר אינטראקציה טבעית יותר.</p>ערבוב מומחיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moe/Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ערבוב מומחים (MoE) היא ארכיטקטורת למידת מכונה המיועדת לשפר יעילות ונדידות. במקום להשתמש במודל גדול אחד לכל המשימות, MoE משתמש במספר מודלים קטנים יותר (&lsquo;מומחים&rsquo;) שנבחרים בהתאם לקלט הספציפי.</p>רישום מודליםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_registry/Sat, 18 Jul 2026 16:13:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_registry/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רישום מודלים משמש כרכיב קריטי ב-MLOps, ומספק מאגר מאוחד לאחסון, גרסון וניהול של מודלי למידת מכונה. הוא מאפשר לצוותים לעקוב אחר מטא-נתונים של המודל, מדדי ביצועים, והיסטוריית השינויים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת אחסון וניהול מרכזית למעקב אחר מודלי למידת מכונה לאורך מחזור החיים שלהם.</p>MobileNethttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mobilenet/Sat, 18 Jul 2026 16:12:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mobilenet/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות MobileNet משתמשות בהטלות ספרביליות עומק (depthwise separable convolutions) כדי להפחית דרמטית את העלות החישובית ואת גודל המודל בהשוואה להטלות סטנדרטיות. ארכיטקטורה זו מאפשרת חילוץ תכונות יעיל על</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>MobileNet היא משפחה של רשתות נוירונים עמוקות קלות משקל, המיועדות ליישומי ראייה במכשירים ניידים ובמערכות משובצות.</p>Model Hub Mixinhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_hub_mixin/Sat, 18 Jul 2026 16:12:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_hub_mixin/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mixins מספקות שיטות נפוצות כגון שמירה, טעינה והעלאה של מודלים ל-Hugging Face Hub, ללא הצורך בכל ארכיטקטורת מודל ליישם כלים אלו בנפרד. הם מבטיחים עקביות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model Hub Mixin הוא רכיב מחלקה (class) הניתן לשימוש חוזר המוסיף פונקציונליות סטנדרטית למודלים של Hugging Face Transformers.</p>Model Indexhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_index/Sat, 18 Jul 2026 16:12:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_index/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קובץ האינדקס, בדרך כלל בשם &lsquo;model_index.json&rsquo;, מכיל מידע מובנה על ארכיטקטורת המודל, כולל סוג הפייפליין, מודולים משניים ונתיבי תצורה. הוא מאפשר ל-Hub לרכז</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model Index הוא קובץ מטא-דטה המשמש את Hugging Face Hub לתיאור וארגון רכיבי מודל ותצורות.</p>דחיסת מודלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_compression/Sat, 18 Jul 2026 16:12:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_compression/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קטגוריה זו כוללת שיטות כמו חיתוך (pruning), כימות (quantization) ודיסטילציית ידע, המכוונות להקטין את טביעת הרגל של המודל תוך שמירה על הביצועים. זה קריטי להטמעת מודלי AI מורכבים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דחיסת מודל מתייחסת לטכניקות המפחיתות את גודל הדרישות החישוביות של מודלי למידת מכונה.</p>קריסת מצבים (Mode Collapse)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mode_collapse/Sat, 18 Jul 2026 16:12:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mode_collapse/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ברשתות GANs, קריסת מצבים מתרחשת כאשר הגנרטור לומד לנצל חולשות במבדיל (discriminator) על ידי ייצוא טווח צר של דוגמאות סבירות, תוך התעלמות ממצבים אחרים של התפלגות הנתונים. זה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קריסת מצבים היא מצב כשל ברשתות אדוורסריות יוצרות (GANs) שבו הגנרטור מייצר מגוון מוגבל של פלט.</p>Mistralhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mistral/Sat, 18 Jul 2026 16:12:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mistral/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mistral מתייחס למשפחה של מודלי שפה גדולים (LLMs) בעלי משקלים גלויים ויעילים, שנוצרו על ידי הסטארטאפ הצרפתי Mistral AI. מודלים כמו Mistral 7B ו-Mistral Large משתמשים בטכניקות מתקדמות כמו Sliding Window Attention</p>Mistral Commonhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mistral_common/Sat, 18 Jul 2026 16:12:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mistral_common/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mistral Common היא חבילת Python המתוחזקת על ידי Mistral AI המציעה כלים סטנדרטיים לאינטראקציה עם המודלים שלהם. היא מספקת בעיקר את יישום ה-Tokenizer הדרוש להמרת טקסט</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ספריית משותפת המספקת פונקציות טוקניזציה וכלים שימויים התואמים למגוון וריאציות של מודלי Mistral AI.</p>Mixtralhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mixtral/Sat, 18 Jul 2026 16:12:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mixtral/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mixtral הוא LLM חלוץ בעל משקלים גלויים המשתמש בארכיטקטורה של מיקס ספקים דליל (Sparse MoE). בניגוד למודלים צפופים שבהם כל הפרמטרים משמשים לכל טוקן, Mixtral מפנה כל טוקן דרך</p>אימון בדיוק מעורבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mixed_precision_training/Sat, 18 Jul 2026 16:12:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mixed_precision_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אימון בדיוק מעורב (MPT) משלב סוגי נתונים של דיוק חצי (FP16) ודיוק מלא (FP32) במהלך אימון רשתות נוירונים. באמצעות שימוש ב-FP16 לרוב הפעולות, MPT מפחית את טביעת הרגל בזיכרון ומאיץ</p>מידע כוזבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/misinformation/Sat, 18 Jul 2026 16:12:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/misinformation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מידע כוזב מתייחס למידע שגוי או מטעה המופץ ללא כוונה מכוונת לגרום נזק או להטעות. הוא שונה ממידע שווא (Disinformation), אשר מיוצר בכוונה תחילה. בהקשר של בינה מלאכותית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מידע שגוי או לא מדויק המופץ ללא קשר לכוונה להטעות.</p>MindsDBhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mindsdb/Sat, 18 Jul 2026 16:12:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mindsdb/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MindsDB משמשת כגשר בין מסדי נתונים יחסיים מסורתיים לבין זרימות עבודה מודרניות של למידת מכונה. היא מאפשרת למשתמשים ליצור מודלים חיזויים באמצעות שאילתות SQL סטנדרטיות, ללא צורך בכלים חיצוניים מורכבים.</p>יישומים צבאיים של בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/military_applications_of_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:12:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/military_applications_of_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יישומים צבאיים של AI כוללים טווח רחב של טכנולוגיות המיועדות לשפר את היעילות המבצעית והיתרון האסטרטגי. אלה כוללות כטב&quot;מים אוטונומיים לסיור, ניתוח חיזוי וניהול לוגיסטיקה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>זה מתייחס לשימוש בטכנולוגיות AI בהקשרים הגנתיים, כולל נשק אוטונומי, סיור, אופטימיזציה של לוגיסטיקה ומערכות תמיכה בקבלת החלטות.</p>למידה על-עליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/meta_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:12:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/meta_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה על-עלית מתמקדת בעיצוב אלגוריתמים שיכולים ללמוד ממשימות קודמות כדי לשפר את הביצועים במשימות חדשות ולא נראות בעבר. במקום לאמן מודל מאפס עבור כל בעיה, האלגוריתמים משפרים את יכולת ההסתגלות שלהם.</p>מיינדפיקסל (Mindpixel)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mindpixel/Sat, 18 Jul 2026 16:12:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mindpixel/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעוד שאינו מונח אקדמי סטנדרטי, &lsquo;מיינדפיקסל&rsquo; מציין בדרך כלל יחידה בדידה של מידע הנגזרת מסיגנלים נוירולוגיים או מצבים קוגניטיביים בהקשרים של נירוטכנולוגיה מתמחה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מיינדפיקסל הוא מונח קונספטואלי או קנייני המתייחס לעיתים קרובות ליחידות גרעיניות של נתונים קוגניטיביים או מדדי פעילות נוירולוגית המשמשות במחקר ממשקי מוח-מחשב.</p>מיקרו-שירותיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/microservices/Sat, 18 Jul 2026 16:12:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/microservices/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של הנדסת בינה מלאכותית, מיקרו-שירותים מאפשרים לפתח, להרחיב ולתחזק כל רכיב בנפרד בתוך זרימת העבודה של ה-AI, כגון עיבוד מקדים של נתונים, מסקנות מודל ואחסון תוצאות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מיקרו-שירותים הם סגנון ארכיטקטורה המבנה יישום כקבוצה של שירותים רופפים, הניתנים להטמעה עצמאית, המאורגנים סביב יכולות עסקיות.</p>אינטרפרטביליות מכניסטיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mechanistic_interpretability/Sat, 18 Jul 2026 16:12:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mechanistic_interpretability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטרפרטביליות מכניסטית מתמקדת בהנדסה לאחור של רשתות נוירונים כדי להבין כיצד הן מחשבות פונקציות ספציפיות ברמת הנוירונים הבודדים, המשקולות והמעגלים. במקום להתייחס למודל כקופסה שחורה, הגישה הזו מנסה לחשוף את הלוגיקה הפנימית והאלגוריתמית שמאחורי התוצאות.</p>המחלוקת סביב MediSafehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/medisafe_controversy/Sat, 18 Jul 2026 16:12:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/medisafe_controversy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המחלוקת סביב MediSafe מתייחסת לדיון אתי משמעותי בתחילת ימיה של טכנולוגיית הבריאה הדיגיטלית, העוסק בשיטות האימות שבהן נעשה שימוש באפליקציית MediSafe. מבקרים העלו חששות לגבי האתיקה והיעילות של שיטות אימות מסוימות, מה שהוביל לדיון רחב יותר על תקנות ואתיקה בתחום הבריאה הדיגיטלית.</p>חיפוש מכפלה פנימית מקסימליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/maximum_inner_product_search/Sat, 18 Jul 2026 16:12:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/maximum_inner_product_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיפוש מכפלה פנימית מקסימלית (MIPS) היא בעיה יסודית בשחזור מידע וב למידת מכונה, במיוחד במערכות המלצה. בניגוד לחיפושי דמיון קוסינוס סטנדרטיים המודדים זווית, MIPS מחפש מקסימום של ערך מספרי, מה שחשוב כאשר הווקטורים אינם מנורמלים או כאשר יש משקלים שונים לפיצ&rsquo;רים.</p>מטה (Meta)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/meta/Sat, 18 Jul 2026 16:12:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/meta/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הקידומת &lsquo;מטה&rsquo; (Meta) בבינה מלאכותית מציינת רמת מופעיות גבוהה יותר, לעיתים קרובות כרוכה בהפניה עצמית או בפיקוח על תהליכי ליבה. דוגמאות נפוצות כוללות &lsquo;למידת מטה&rsquo; (Meta-learning), שבה אלגוריתמים לומדים כיצד ללמוד ביעילות רבה יותר ממשימות חדשות עם מעט נתונים.</p>ניתוח אמצעים-מטרותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/meansends_analysis/Sat, 18 Jul 2026 16:12:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/meansends_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ניתוח אמצעים-מטרות הוא אסטרטגיה קוגניטיבית המשמשת בינה מלאכותית ופסיכולוגיה לפתרון בעיות מורכבות. התהליך כולל השוואה בין המצב הנוכחי של הבעיה לבין מצב המטרה הרצוי, זיהוי ההבדלים ביניהם, ואיתור פעולה (אמצע) שיכולה להקטין הבדל זה ולקרב למטרה.</p>יצירת מסכהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mask_generation/Sat, 18 Jul 2026 16:11:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mask_generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יצירת מסכה כוללת הפקת מסכות מרחביות או זמניות הקובעות אילו אלמנטים בקבוצת הנתונים גלויים או פעילים במהלך פעולות ספציפיות. בתחום הראייה הממוחשבת, היא משמשת לחיתום עצמים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך יצירת מסכות בינאריות או הסתברותיות כדי להסתיר או להדגיש בחירה חלקית של חלקים מהנתונים הקלט במהלך עיבוד המודל.</p>מנוע לימודי X-O בקופסאות גפרוריםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/matchbox_educable_noughts_and_crosses_engine/Sat, 18 Jul 2026 16:11:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/matchbox_educable_noughts_and_crosses_engine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מנוע ה-X-O היה הדגמה מוקדמת של למידת מכונה, ובפרט למידה מחזקת. הוא הורכב מ-304 קופסאות גפרורים, כאשר כל אחת מייצגת מצב ייחודי של הלוח, והמערכת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מכשיר פיזי ללמידה מחזקת שנבנה על ידי דונלד מיץ&rsquo; בשנת 1961 כדי לשחק משחק X-O באמצעות קופסאות גפרורים וחרוזים.</p>מתמטיקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/math/Sat, 18 Jul 2026 16:11:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/math/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, המתמטיקה מספקת את המסגרת התיאורטית לעיצוב וניתוח אלגוריתמים. ענפים מרכזיים כוללים אלגברה ליניארית לייצוג נתונים, חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי לפיתוח</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>המשמעת הבסיסית העוסקת במספרים, מבנים, מרחב ושינוי, החיונית לניסוח ופתרון בעיות בתחום הבינה המלאכותית.</p>רגולריזציה מטריציוניתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/matrix_regularization/Sat, 18 Jul 2026 16:11:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/matrix_regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רגולריזציה מטריציונית מרחיבה מושגי רגולריזציה סקלריים למטריצות, ולעיתים קרובות משמשת בלמידה רב-משימתית או במערכות המלצה. היא מפעילה אילוצים על הנורמה של מטריצות המשקולות, כגון ה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה המיישמת איברי עונש על פרמטרים בעלי ערך מטריצה כדי למנוע התאמת יתר ולהכפות תכונות מבניות כמו דלילות.</p>רגולריזציה מניפולדיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/manifold_regularization/Sat, 18 Jul 2026 16:11:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/manifold_regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רגולריזציה מניפולדית מרחיבה שיטות רגולריזציה מסורתיות על ידי שילוב הגיאומטריה האינטרינזית של התפלגות הנתונים. היא פועלת תחת ההנחה שנקודות נתונים רב-ממדיות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה ללמידה למחצה המניחה שהנתונים מונחים על מניפולד דו-ממדי נמוך ומבצעת רגולריזציה של המודל בהתבסס על מבנה גיאומטרי זה.</p>השערת המניפולדhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/manifold_hypothesis/Sat, 18 Jul 2026 16:11:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/manifold_hypothesis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>השערה זו מסבירה מדוע למידה עמוקה עובדת ביעילות למרות קללת הממדים. היא מציעה כי למרות שנתונים כמו תמונות קיימים במיליוני ממדים, הם מוגבלים על ידי מבנה פנימי פשוט יותר, כלומר הם נמצאים על מניפולד בעל ממדים נמוכים יחסית.</p>למידת מכונה במשחקי וידאוhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_video_games/Sat, 18 Jul 2026 16:11:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_video_games/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה כולל שילוב טכניקות של למידת מכונה בזרזי עבודה של משחקי וידאו כדי אוטומציה של יצירת נכסים, איזון מנגנוני משחק ויצירת תוכן דינמי. התחום נע בין שימוש בלמידה מחזקת לפיתוח התנהגויות מורכבות ועד ליצירה פרוצדורלית של עולמות משחק.</p>פוטנציאל בין-אטומי הנלמד על ידי מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learned_interatomic_potential/Sat, 18 Jul 2026 16:11:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learned_interatomic_potential/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פוטנציאלים אלו מאפשרים סימולציות של דינמיקה מולקולרית בדיוק הקרוב לזה של חישובים קוונטיים, אך במהירות חישוב קלאסית. באמצעות אימון על נתונים איכותיים מתורת הפונקציונל של הצפיפות (DFT), הם מאפשרים סימולציות של מערכות גדולות יותר ובמשכי זמן ארוכים יותר.</p>שכחת מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_unlearning/Sat, 18 Jul 2026 16:11:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_unlearning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טכניקה זו מטפלת ברגולציות פרטיות כמו ה&rsquo;זכות להישכח&rsquo; של תקנות GDPR, על ידי אפשרות למודלים לשכוח נתונים ספציפיים של משתמשים תוך שמירה על ידע כללי. המטרה היא לקרב את הביצועים של המודל לאחר ההסרה לאלו של מודל שהיה מאומן מחדש ללא הנתונים הרלוונטיים.</p>תפיסת מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_perception/Sat, 18 Jul 2026 16:11:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_perception/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תפיסת מכונה גשרת על הפער בין קלט חיישנים גולמיים להבנה סמנטית משמעותית, ומחקה חושים אנושיים כמו ראייה ושמוע. הטכנולוגיות המרכזיות כוללות ראייה ממוחשבת לזיהוי עצמים, זיהוי דיבור לעיבוד שפה מדוברת, וטכניקות מיזוג חיישנים לשילוב נתונים ממקורות שונים.</p>בקרה באמצעות למידת מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_control/Sat, 18 Jul 2026 16:11:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בקרה באמצעות למידת מכונה משלבת אלגוריתמים אדפטיביים עם מערכות בקרה מסורתיות כדי להתמודד עם סביבות לא ליניאריות או לא ודאיות. בניגוד לבקרים סטטיים, מערכות אלו לומדות מהפעלה ומתאימות את עצמן לשינויים.</p>למידת מכונה בביואינפורמטיקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_bioinformatics/Sat, 18 Jul 2026 16:11:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_bioinformatics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום בין-תחומי זה משתמש בלמידת מכונה לעיבוד כמויות עצומות של נתונים ביולוגיים, מה שמאפשר לחוקרים לחזות תפקודי גנים, לסווג מחלות ולהבין אינטראקציות מולקולריות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יישום של מודלים חישוביים לניתוח נתונים ביולוגיים, כגון רצפים גנומיים ומבני חלבונים, לגילוי תובנות ביולוגיות.</p>למידת מכונה במדעי כדור הארץhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_earth_sciences/Sat, 18 Jul 2026 16:11:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_earth_sciences/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת מכונה משפרת את מדעי כדור הארץ על ידי עיבוד תמונות לוויין, נתונים סייסמיים ורשומות אקלים כדי לדגם מערכות סביבתיות מורכבות. טכניקות אלו עוזרות לחזות דפוסי מזג אוויר ולנטר שינויים אקלימיים.</p>למידת מכונה בפיזיקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_physics/Sat, 18 Jul 2026 16:11:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_in_physics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בפיזיקה, למידת מכונה מסייעת בסימולציה של מכניקת הקוונטים, ניתוח נתוני התנגשות באנרגיה גבוהה וגילוי חומרים חדשים. היא עוזרת לפיזיקאים לנווט במרחבי פרמטרים רב-ממדיים מורכבים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יישום של למידת מכונה לפתרון בעיות פיזיקליות מורכבות, סימולציה של מערכות קוונטיות וניתוח נתונים ניסיוניים ממאיצי חלקיקים.</p>למידת מכונה וחילוץ ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_and_knowledge_extraction/Sat, 18 Jul 2026 16:11:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning_and_knowledge_extraction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה משלב טכניקות של למידת מכונה עם עיבוד שפה טבעית וכריית נתונים כדי להפוך נתונים גולמיים לידע פעיל. הוא כולל אימון מודלים לזיהוי ישויות, יחסים ומשמעות מתוך טקסטים ומסמכים.</p>MAUVEhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mauve/Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mauve/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MAUVE הוא מדד סטטיסטי המיועד להעריך עד כמה פלט של מודל שפה יוצר דומה לשימוש בשפה אנושית. בניגוד לציוני אי-ודאות (perplexity) פשוטים, MAUVE משתמש בהטמעות וירטואליות כדי</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>MAUVE (מדידת התאמה באמצעות הטמעות וירטואליות) הוא מדד המשמש בעיבוד שפה טבעית כדי להעריך את ההתאמה בין התפלגויות טקסט שנוצרו על ידי מודל לבין התפלגויות טקסט שנכתבו על ידי בני אדם.</p>MLOpshttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mlops/Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mlops/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MLOps מאפשר לארגונים להטמיע ולתחזק מודלי למידת מכונה בסביבת הייצור באופן אמין ויעיל. היא כוללת שליטה בגרסאות לנתונים ולמודלים, בדיקות אוטומטיות, אינטגרציה מתמשכת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>MLOps (תפעול למידת מכונה) היא קבוצת מمارسات המשלבת למידת מכונה, DevOps והנדסת נתונים כדי אוטומטize ולפשט את מחזור החיים של מודלי ML.</p>ליירהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lyra/Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lyra/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של טרמינולוגיית הבינה המלאכותית העכשווית, ליירה מציינת לעיתים קרובות מערכות בינה מלאכותית מיוחדות המתמקדות בשיפור האינטראקציה עם המשתמש באמצעי עיבוד שפה טבעית. היא עשויה להתייחס למודל שפה גדול בקוד פתוח שפותח</p>לינדה סודרהולםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lynda_soderholm/Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lynda_soderholm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לינדה סודרהולם היא דמות מוכרת בתעשיית הטכנולוגיה, ובפרט נחשבת לדמות מפתח בעבודתה בחציית הדרך בין פיתוח בינה מלאכותית לניהול אתי. כמובילה באחריות חברתית ארגונית,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>לינדה סודרהולם היא חוקרת בכירה ומנהיגה עסקית המוכרת בזכות תרומותיה לאתיקה של בינה מלאכותית, חדשנות אחראית והשפעתה החברתית של הבינה המלאכותית.</p>תיאוריית Mhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/m_theory/Sat, 18 Jul 2026 16:11:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/m_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעוד שמדובר בעיקר במושג בפיזיקה תיאורטית ולא במדעי המחשב, תיאוריית M מוזכרת לעיתים בסימולציות חישוביות מתקדמות ומחקרי מחשוב קוונטי. היא מציעה כי</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תיאוריית M היא מסגרת תיאורטית בפיזיקה המאחדת חמש גרסאות שונות של תורת המיתרים, וטוענת שחלקיקים יסודיים הם רטט של ממברנות חד-ממדיות באחת-עשרה ממדים.</p>LocateAnythinghttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/locateanything/Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/locateanything/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>LocateAnything היא מסגרת ראייה ממוחשבת גמישה המאפשרת זיהוי וחיתוך של עצמים בתמונות בהתבסס על הנחיות בשפה טבעית או ידע מוקדם כללי. המערכת מנצלת מודלים מאומנים מראש (כגון מודלי יסוד) כדי להבין את ההקשר הוויזואלי ולזהות אובייקטים ללא צורך באימון נוסף על נתונים ספציפיים למשימה, מה שהופך אותה ליעילה ליישומים מגוונים.</p>Ltx Videohttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ltx_video/Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ltx_video/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ltx Video מייצג התקדמות ב-AI יוצר עבור וידאו, תוך שימוש בתהליכי דיפוזיה במרחב הסמוי (Latent Space) כדי ליצור תנועה קוהרנטית ופרטים ויזואליים מדויקים. המודל מתמודד עם האתגרים הנפוצים ביצירת וידאו, כגון חוסר יציבות זמנית ואיכות נמוכה, על ידי ניצול ארכיטקטורות מתקדמות המאפשרות יצירת סרטונים ארוכים ואיכותיים יותר בהתבסס על הנחיות טקסטואליות או ויזואליות.</p>דגימת מקרה-בקר מקומיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/local_case_control_sampling/Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/local_case_control_sampling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דגימת מקרה-בקר מקומית היא אסטרטגיה המשמשת בעיקר באימון מודלים ללמידה ניגודית או במערכות המלצה. במקום לבחור דוגמאות שליליות באופן אקראי, השיטה מזהה &lsquo;שליליות קשות&rsquo; (דוגמאות שליליות הקרובות מאוד לדוגמה החיובית במרחב ההטמעה), מה שמאמן את המודל להבחין בפרטים עדינים יותר ולשפר את יכולת ההכללה שלו.</p>הקשר ארוךhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long_context/Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long_context/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הקשר ארוך מתייחס ליכולתם של מודלים מבוססי מתמרים (Transformers) להתמודד עם אורכי קלט נרחבים, לעיתים חורגים ממגבלות סטנדרטיות כמו 2K או 4K טוקנים. יכולת זו מאפשרת למודלים לנתח מסמכים שלמים, קוד מקור מורחב או שיחות ארוכות ברציפות, תוך שמירה על הקשר ומשמעות לאורך כל הרצף, מה שמשפר משמעותית את הביצועים במשימות הדורשות הבנה עמוקה וארוכת טווח.</p>השערת כרטיס הלoteriahttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lottery_ticket_hypothesis/Sat, 18 Jul 2026 16:10:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lottery_ticket_hypothesis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>השערת כרטיס הלoteria מציעה כי בתוך רשת נוירונים גדולה ואתחול אקראי, קיימת תת-רשת דלילה (ה&rsquo;כרטיס הזוכה&rsquo;) שהאתחול שלה מתאים במיוחד לאימון. על ידי ביצוע גיזום (Pruning) של משקלים לא חשובים ובידוד תת-רשת זו, ניתן לאמן אותה ביעילות רבה יותר ולשמור על ביצועים גבוהים, מה שמוביל לדחיסת מודלים יעילה יותר וצריכת משאבים נמוכה יותר.</p>Llama 2https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama_2/Sat, 18 Jul 2026 16:10:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama_2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שוחררה על ידי Meta AI ביולי 2023, Llama 2 מייצגת התפתחות משמעותית במודלי שפה גדולים בעלי משקל פתוח. היא מציעה גרסאות מאומנות מראש ומדויקות עדין (fine-tuned) הנעות בין 7 מיליארד ל-70 מיליארד פרמטרים.</p>Llama 3https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama_3/Sat, 18 Jul 2026 16:10:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama_3/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הוצג באפריל 2024, Llama 3 בונה על ההצלחה של Llama 2 עם שיפורים ניכרים בביצועים וביכולות. משפחת המודלים כוללת גרסאות של 8 מיליארד ו-70 מיליארד פרמטרים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Llama 3 היא השקה של Meta לשנת 2024 של מודלי שפה מתקדמים, המציעים שיפור משמעותי ביכולות החישוב, כתיבת הקוד והרב-לשוניות בגדלים של 8 מיליארד ו-70 מיליארד פרמטרים.</p>Llama3.1https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama31/Sat, 18 Jul 2026 16:10:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama31/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שוחררה באוגוסט 2024, Llama 3.1 מרחיבה את משפחת Llama כדי לכלול מודל עצום של 405 מיליארד פרמטרים לצד גרסאות קטנות יותר של 8B ו-70B. תכונה בולטת היא חלון ההקשר המורחב.</p>LlamaIndexhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llamaindex/Sat, 18 Jul 2026 16:10:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llamaindex/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעבר נודעה בשם GPT Index, LlamaIndex היא מסגרת נתונים חזקה המאפשרת ל-LLMs לעכל ולהגיב לנתונים מבניים ולא מבניים. היא מספקת כלים לאינדוקס, שאילתות וניהול נתונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>LlamaIndex היא מסגרת עבודה המיועדת לחבר מקורות נתונים מותאמים אישית למודלי שפה גדולים, ומקלה על יצירת יישומי RAG (יצירה משולבת החזרה).</p>Local LLMhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/local_llm/Sat, 18 Jul 2026 16:10:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/local_llm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הרצת Local LLM כרוכה בפריסת מודלים בעלי משקל פתוח ישירות על חומרה צרכנית כמו מחשבים אישיים, מקים או שרתים מקומיים. גישה זו מבטלת את התלות בספקי API צד שלישי ומבטיחה&hellip;</p>LLaMAhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama/Sat, 18 Jul 2026 16:10:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llama/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>LLaMA (Large Language Model Meta AI) היא סדרה של מודלי שפה בסיסיים ששוחררו על ידי Meta. בניגוד למודלים רבים סגורים, מודלי LLaMA משוחררים לעיתים קרובות עם משקלים פתוחים, מה שמאפשר למפתחים לחקור, להתאים ולהטמיע אותם בצורה עצמאית.</p>בודק קוד (Linter)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linter/Sat, 18 Jul 2026 16:10:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בודק קוד (Linter) הוא כלי המבצע ניתוח סטטי על קוד מקור מבלי להריץ אותו. הוא בודק שגיאות תחביר, באגים אפשריים, &lsquo;ריחות רעים&rsquo; בקוד וחריגות מדפי סגנון או עקרונות מקובלים. הכלי נועד לשפר את איכות הקוד לפני הרצה.</p>הפרדה ליניאריתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linear_separability/Sat, 18 Jul 2026 16:10:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linear_separability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הפרדה ליניארית מתייחסת לתנאי גיאומטרי שבו נקודות הנתון השייכות למחלקות שונות ניתנות להפרדה מלאה על ידי גבול ליניארי, כגון קו במרחב דו-ממדי או היפר-מישור במרחב רב-ממדי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התכונה של מערך נתונים שבו ניתן להפריד באופן מושלם בין שתי מחלקות באמצעות קו ישר או היפר-מישור.</p>פונקציית תחזית ליניאריתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linear_predictor_function/Sat, 18 Jul 2026 16:10:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linear_predictor_function/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>במודלים סטטיסטיים ולמידת מכונה, פונקציית תחזית ליניארית מייצגת את הסכום המשוקלל של תכונות הקלט בתוספת איבר הטיה (bias). היא מהווה את הרכיב המרכזי במודלים ליניאריים כלליים (GLM).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פונקציה מתמטית המחשבת צירוף ליניארי של משתני קלט כדי לחזות תוצאה.</p>רשימות של תוכנת בינה מלאכותית בקוד פתוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lists_of_open_source_artificial_intelligence_software/Sat, 18 Jul 2026 16:10:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lists_of_open_source_artificial_intelligence_software/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס למאגרים מאורגנים, כגון נושאים ב-GitHub, רשימות &lsquo;Awesome&rsquo; או ויקים המתוחזקים על ידי הקהילה, המרכזים תוכנת קוד פתוח הקשורה לבינה מלאכותית. הם משמשים כמקור חיוני לגילוי כלים ומשאבים.</p>אורך חיי המתאםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/life_time_of_correlation/Sat, 18 Jul 2026 16:09:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/life_time_of_correlation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>במערכות דינמיות וניתוח סדרות זמן, אורך חיי המתאם מודד את המשך הזמן שבו שני משתנים שומרים על תלות סטטיסטית משמעותית. מושג זה קריטי להבנת יציבות המודלים לאורך זמן.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדד המשער כמה זמן קשר סטטיסטי בין משתנים נשאר יציב לפני שהוא דועך בשל סחיפת מושגים או שינויים בסביבה.</p>אימות צולב של השארת אחד בחוץhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/leave_one_out_cross_validation/Sat, 18 Jul 2026 16:09:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/leave_one_out_cross_validation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אימות צולב של השארת אחד בחוץ (LOOCV) הוא מקרה פרטי של אימות צולב בקפלים (k-fold), כאשר מספר הקפלים (k) שווה למספר הדגמים במערך הנתונים. שיטה זו מספקת הערכה כמעט ללא הטיה של ביצועי המודל.</p>בינה מלאכותית עם זיכרון מוגבלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/limited_memory_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:09:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/limited_memory_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית עם זיכרון מוגבל מייצגת את רמת היכולת השנייה של הבינה המלאכותית, שבה מערכות יכולות ללמוד מנתונים היסטוריים ולהתאים את התנהגותן בהתאם. בניגוד למכונות ריאקטיביות, מערכות אלו שומרות על מידע מהעבר.</p>דיבידנד השקרןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/liars_dividend/Sat, 18 Jul 2026 16:09:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/liars_dividend/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דיבידנד השקרן מתייחס לסיכון החברתי הנובע מבינה מלאכותית יוצרת מתקדמת, ובפרט מעומקי-זיוף. ככל שהמדיה הסינתטית הופכת בלתי ניתנת להבחנה מהמציאות, אנשים זדוניים יכולים לטעון כי ראיות נגדם הן מזויפות.</p>תכנון לכל החיים A*https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lifelong_planning_a/Sat, 18 Jul 2026 16:09:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lifelong_planning_a/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תכנון לכל החיים A* (LPA*) הוא הרחבה של אלגוריתם החיפוש A* המיועדת לסביבות שבהן העלויות משתנות עם הזמן. במקום להתחיל את החיפוש מחדש, LPA* שומר על תור עדיפויות ומעדכן את המסלולים הקיימים.</p>אוטומט למידהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_automaton/Sat, 18 Jul 2026 16:09:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_automaton/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה נובע מלמידה חיזוקית וכולל סוכן האינטראקציה עם סביבה לא ידועה. האוטומט בוחר פעולות מקבוצה סופית ומקבל אות עונש או תגמול המצביע על איכות הבחירה, ומעדכן בהתאם את ההסתברויות לבחירת כל פעולה בעתיד.</p>דליפת מידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/leakage/Sat, 18 Jul 2026 16:09:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/leakage/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דליפת מידע היא שגיאה קריטית בלמידת מכונה שבה המודל מקבל גישה למידע במהלך האימון שלא היה זמין בזמן החיזוי. זה קורה לעיתים קרובות דרך עיבוד נתונים לא תקין, כגון שימוש בתכונות שתוכננו באמצעות מידע מהערכת הביצועים או איחוס עתידות לעבר.</p>למידה לדירוגhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_to_rank/Sat, 18 Jul 2026 16:09:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_to_rank/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד לסיווג רגיל או רגרסיה, למידה לדירוג מתמקדת בחיזוי סדר יחסי של פריטים. היא משתמשת בגישות זוגיות (Pairwise), רשימתיות (Listwise) או נקודתיות (Pointwise) כדי למזער שגיאות דירוג כמו NDCG, תוך הבטחה שהפריטים הרלוונטיים ביותר יופיעו בחלק העליון של התוצאות.</p>מחלקת פונקציות ניתנות ללמידהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learnable_function_class/Sat, 18 Jul 2026 16:09:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learnable_function_class/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בתורת הלמידה הסטטיסטית, מחלקת פונקציות ניתנת ללמידה מייצגת את מרחב ההשערות הזמין לאלגוריתם. היא מגדירה את טווח הדפוסים או ההטבעות שהמודל יכול לתפוס בפוטנציה, ומשפיעה על היכולת שלו להתאים למורכבות הנתונים מבלי להתאים יתר או חסר.</p>עקומת למידהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_curve/Sat, 18 Jul 2026 16:09:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_curve/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בדרך כלל, עקומת למידה מציגה ציוני אימון ואימות על ציר ה-y מול מספר דגימות האימון או האיטרציות על ציר ה-x. היא עוזרת לאבחן האם המודל סובל מהתאמת יתר (Overfitting) או התאמת יתר חסר (Underfitting) ומסייעת לקבוע כמה נתונים נוספים נדרשים לשיפור הביצועים.</p>המייל האחרוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/last_mile/Sat, 18 Jul 2026 16:09:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/last_mile/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעיית ה&rsquo;מייל האחרון&rsquo; מתייחסת לאתגרים הנתקלים בעת הטמעת מודלים לסביבת ייצור, כולל שילוב עם תשתיות קיימות, הבטחת זמן תגובה נמוך (Latency) בסקירה, וטיפול בנתוני קצה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>השלב הסופי של אספקת פתרונות בינה מלאכותית מסביבות פיתוח למשתמשים קצה בסביבות תפעוליות אמיתיות.</p>למידה עצלהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lazy_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:09:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lazy_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לומדים עצלים, כגון k-Nearest Neighbors (k-NN), זוכרים את כל מערך האימון ומבצעים חישובים רק בעת קבלת תחזיות. זה שונה מלמידה נלהבת, שבונה מודל כללי מראש.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה ללמידה הדוחה הכללה עד זמן המיון, תוך אחסון דגימות האימון במקום בניית מודל מפורש.</p>נרמול שכבתיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/layer_normalization/Sat, 18 Jul 2026 16:09:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/layer_normalization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>נרמול שכבתי מייצב את האימון על ידי הפחתת ההיסט הקווריאטיבי הפנימי, במיוחד ביעילות בארכיטקטורות רקורסיביות ומתמרות. בניגוד לנרמול אצווה, התלות היא בסטטיסטיקות הדגימה הבודדת ולא באצווה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה המנרמלת את הפעילויות של שכבה ברשת נוירונים לאורך ממד התכונות עבור כל דגימה בנפרד.</p>נתונים מסומניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/labeled_data/Sat, 18 Jul 2026 16:09:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/labeled_data/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>נתונים מסומנים מורכבים מדגימות קלט המצורפות לתוויות אמת יסוד מתאימות, ומשמשים כבסיס ללמידת מכונה סופרתית. הם מאפשרים לאלגוריתמים ללמוד את ההתאמה בין קלט לפלט.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>נתונים בהם ערך הפלט או המטרה הנכון מסופקים לצד תכונות הקלט.</p>פרספקטיבת שפה/פעולהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/languageaction_perspective/Sat, 18 Jul 2026 16:09:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/languageaction_perspective/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שורשיה בתיאוריית מעשי הדיבור ובפרגמטיקה, פרספקטיבה זו מדגישה כיצד אמירות מבצעות פונקציות כמו בקשה, הבטחה או פקודה. בעיבוד שפה טבעית, היא משפיעה על הבנת הכוונה וההקשר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת תיאורטית הרואה בשפה בעיקר צורה של פעולה חברתית ולא רק מערכת לתיאור המציאות.</p>מודל שפה גדול כשופטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llm_as_a_judge/Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llm_as_a_judge/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודל שפה גדול כשופט הוא פרדיגמת הערכה שבה מודל שפה גדול משמש כמעריך אוטומטי לאיכות הפלט של מודלים אחרים. במקום להסתמך אך ורק על אנשי אנוש או מדדים קשיחים, השיטה משתמשת ביכולות השפה וההיסק של המודל כדי להעריך נאמנות, עקביות, יצירתיות או בטיחות של התשובות, מה שמאיץ את תהליכי האימון וההתאמה.</p>מערכות מבוססות ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_based_systems/Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_based_systems/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות מבוססות ידע (KBS) הן ענף של בינה מלאכותית המשלב ידע ספציפי לתחום בתוך מערכת מחשב כדי לבצע משימות הדורשות בדרך כלל מומחיות אנושית. הן משתמשות במאגר ידע לאחסון העובדות והכללים, ובמנוי מסקנות כדי להסיק מסקנות חדשות או לפתור בעיות על בסיס הידע הקיים.</p>קוברנטסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kubernetes/Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kubernetes/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קוברנטס (לעיתים קרובות מתוקצרת כ-K8s) היא מערכת אורכסטראציה של קונטנרים שפותחה במקור על ידי גוגל. היא מאתמת את הפריסה, הקנה מידה והפעלה של קונטנרים יישומיים על פני אשכולות מחשבים, ומספקת יכולות כמו גילוי שירותים, איזון עומסים ועדכוני פריסה ללא זמן השבתה.</p>רעש בתוויותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/label_noise/Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/label_noise/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רעש בתוויות מתייחס לסתירות בין תוויות המחלקה האמיתיות של דוגמאות נתונים לבין התוויות הסופקות במערך הנתונים לאימון. רעש זה יכול לנבוע משגיאות של מתעדים אנושיים, נתונים עמומים, או טעויות באיסוף נתונים, והוא עלול לפגוע ביכולת המודל ללמוד דפוסים מדויקים אם לא מטופל בזהירות.</p>רשתות קולמוגורוב-ארנולדhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kolmogorovarnold_networks/Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kolmogorovarnold_networks/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות קולמוגורוב-ארנולד (KANs) הן מחלקה עדכנית של רשתות עצביות המושפעות ממשפט ההצגה של קולמוגורוב-ארנולד, הקובע כי כל פונקציה רציפה מרובית משתנים יכולה להיות מיוצגת כהרכבה של פונקציות חד-ממדיות. בניגוד לרשתות עצביות מסורתיות המשתמשות בפונקציות אקטיבציה קבועות, KANs משתמשות בפונקציות לימודיות על הקשתות, מה שמאפשר גמישות ופרשנות טובה יותר, במיוחד בהקשרים מדעיים.</p>אינטגרציית ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_integration/Sat, 18 Jul 2026 16:08:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_integration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטגרציית ידע כוללת מיזוג נתונים ממקורות מגוונים, כגון מסדי נתונים, אונטולוגיות וטקסט לא מובנה, לתוך סכמה עקבית. היא מטפלת בבעיות של הטרוגניות סמנטית וחוסר עקביות בין המקורות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך שילוב מקורות ידע הטרוגניים להצגה אחידה ועקבית לשיפור היכולות הלוגיות.</p>הטמעת גרף ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_graph_embedding/Sat, 18 Jul 2026 16:08:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_graph_embedding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטות הטמעת גרף ידע, כגון TransE או DistMult, הופכות מבנים גרפיים בדידים לווקטורים צפופים ממדים נמוכים. פעולה זו מאפשרת למודלי למידת מכונה לבצע פעולות מתמטיות על הידע המובנה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה הממפה ישויות וקשרים בגרף ידע למרחבים וקטוריים רציפים תוך שמירה על המשמעות המבנית.</p>מערכת המלצה מבוססת ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_based_recommender_system/Sat, 18 Jul 2026 16:08:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_based_recommender_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד לסינון שיתופי המסתמך על התנהגות עבר של משתמשים, מערכות המלצה מבוססות ידע (KBRS) משתמשות בידע מפורש על פריטים והעדפות משתמשים כדי להפיק המלצות. הן יעילות במיוחד בשווקים עם נתונים דלילים.</p>רמת ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_level/Sat, 18 Jul 2026 16:08:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_level/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה, שטבע אלן ניוול, מנתח מערכות אינטליגנטיות על בסיס האמונות והמטרות שלהן, ללא תלות ביישום הפיזי שלהן. הוא מפריד בין הרציונליות של פעולות הסוכן לבין המנגנונים הטכניים המממשים אותן.</p>תצורה מבוססת ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_based_configuration/Sat, 18 Jul 2026 16:08:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_based_configuration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גישה זו משתמשת בטכניקות סיפוק אילוצים בתוך מאגר ידע כדי להבטיח שמוצרים מורכבים עומדים בכל הדרישות הטכניות והלקוח. היא מונעת שילובים לא תקינים על ידי הטמעת כללי הבנה והגבלה.</p>Kimi K2https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kimi_k2/Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kimi_k2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kimi K2 מייצג איטרציה משמעותית בסדרת מודלי השפה הגדולים של Moonshot AI. הוא מאופיין ביכולות משופרות בסיכום לוגי מורכב ובפתרון בעיות מתמטיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kimi K2 הוא מודל שפה גדול שפותח על ידי Moonshot AI, המיועד לסיכום מתקדם והבנת הקשר ארוך.</p>Kimi K25https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kimi_k25/Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kimi_k25/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kimi K25 היא איטרציה מתקדמת במשפחת המודלים של Kimi שנוצרה על ידי Moonshot AI. היא בונה על היסודות של גרסאות קודמות כמו Kimi K2, ומציעה שיפורים במהירות ההסקה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kimi K25 הוא גרסת מודל שפה גדול עוקבת מ-Moonshot AI, המציגה שיפורים נוספים בביצועים וביעילות בהשוואה לגרסאות קודמות.</p>דיסטילציה של ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_distillation/Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_distillation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דיסטילציה של ידע היא שיטה למידת מכונה המשמשת לדחוס רשת נוירונים גדולה ומורכבת (המורה) לתוך רשת קטנה ויעילה יותר (התלמיד). מודל התלמיד מאומן כדי</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דיסטילציה של ידע היא טכניקה לדחיסת מודל שבה מודל תלמיד קטן לומד לחקות את התנהגותו של מודל מורה גדול יותר.</p>הרכבה של ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_compilation/Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_compilation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הרכבה של ידע מתייחסת לטכניקות בינה מלאכותית הממירות בסיס ידע או תיאוריה לוגית לייצוג אחר המקל על פעולות מהירות יותר כגון סיפוקיות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הרכבה של ידע היא התהליך של המרת ייצוגי ידע לצורות יעילות יותר עבור מענה מהיר יותר לשאלות או סיכום.</p>נקודת חיתוך של ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_cutoff/Sat, 18 Jul 2026 16:08:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_cutoff/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תאריך נקודת החיתוך של הידע מגדיר את הגבול הזמני של נתוני האימון של מודל שפה. כל מידע, אירועים או התפתחויות שהתרחשו לאחר תאריך זה אינם ידועים בדרך כלל למודל</p>KAoShttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kaos/Sat, 18 Jul 2026 16:08:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kaos/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>KAoS היא מסגרת סוכנים חכמים שפותחה כדי להתמודד עם מורכבותם של מערכות עסקיות גדולות ומפוצלות. היא משתמשת בגישת ניהול מבוססת מדיניות, שבה יעדי ניהול ברמה הגבוהה מועברים למדיניות מפורטת.</p>גרף נרות (K-line)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/k_line/Sat, 18 Jul 2026 16:08:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/k_line/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גרף K-line, המכונה לעיתים קרובות גרף נרות בשווקים המערביים, הוא ייצוג גרפי של דינמיקת המחירים של נייר ערך, נגזר או מטבע. הוא מציג ארבע נקודות נתונים מרכזיות: פתיחה, סגירה, השיא והשפל.</p>הערכת צפיפות ליבהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kernel_density_estimation/Sat, 18 Jul 2026 16:08:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kernel_density_estimation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הערכת צפיפות ליבה (KDE) היא טכניקה סטטיסטית יסודית החלקה נקודות נתונים בדידות ליצירת עקומת התפלגות הסתברותית רציפה. היא מניחה פונקציית ליבה (בדרך כלל גאוסית) סביב כל נקודת נתונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שיטה לא פרמטרית המשמשת להערכת פונקציית צפיפות ההסתברות של משתנה מקרי בהתבסס על דגימת נתונים סופית.</p>טמיעת התפלגויות בליבהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kernel_embedding_of_distributions/Sat, 18 Jul 2026 16:08:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/kernel_embedding_of_distributions/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טמיעת התפלגויות בליבה מאפשרת להתייחס לאובייקטים הסתברותיים כנקודות במרחב תכונות רב-ממדי הנקרא מרחב הילברט עם ליבה מייצרת (RKHS). על ידי מיפוי ההתפלגויות, ניתן לבצע פעולות אלגבריות עליהן.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה הממפה התפלגויות הסתברותיות למרחב הילברט עם ליבה מייצרת (RKHS) כדי לאפשר השוואה ועיבוד באמצעות פעולות וקטוריות.</p>כתב העת למחקר בלמידת מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/journal_of_machine_learning_research/Sat, 18 Jul 2026 16:08:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/journal_of_machine_learning_research/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ה-Journal of Machine Learning Research (JMLR) הוא פרסום מוכר בגישה חופשית המשמש כזירה מרכזית להפצת ממצעים מדעיים קפדניים בתחום למידת המכונה. הוא מכסה תיאוריות, מתודולוגיות ויישומים שונים בתחום.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>כתב עת אקדמי מוביל, בעל שיפוט עמיתים, המוקדש לפרסום מחקר איכותי בכל היבטי למידת המכונה.</p>האם זה מה שאנחנו רוצים?https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/is_this_what_we_want/Sat, 18 Jul 2026 16:07:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/is_this_what_we_want/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ביטוי זה מייצג שאלה מכריעה באתיקה ובממשל של בינה מלאכותית, המעודדת בעלי עניין להעריך האם טכנולוגיות בינה מלאכותית מופעלות תואמות לערכים אנושיים ולאינטרס הציבורי. הוא כולל בדיקה קפדנית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת אתית ביקורתית המשמשת להערכת מערכות בינה מלאכותית מול ערכים חברתיים, צדק והשלכות מזיקות אפשריות.</p>זיהוי מילים אינטליגנטיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_word_recognition/Sat, 18 Jul 2026 16:07:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_word_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי מילים אינטליגנטי מתייחס לטכנולוגיות מתקדמות של זיהוי תווים אופטי (OCR) המונעות על ידי רשתות נוירונים. הוא חורג מעבר להתאמת דפוסים פשוטה על ידי הבנת הקשר, טיפול ב-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שימוש באלגוריתמים של בינה מלאכותית, ובמיוחד למידה עמוקה, לזיהוי ופרשנות מדויקים של טקסט מתמונות או מקורות כתובים ביד.</p>מוטיבציה פנימיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intrinsic_motivation/Sat, 18 Jul 2026 16:07:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intrinsic_motivation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידה חיזוקית, מוטיבציה פנימית מניעה סוכן לחקור את הסביבה שלו על ידי חיפוש חדשות, הפחתת אי-ודאות או שליטה במיומנויות, ללא תלות בתגמולי המשימה החיצונית. שיטה זו</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קונספט בלמידה חיזוקית שבו סוכנים שואפים למטרות מתוך סקרנות פנימית או צורך ברכישת ידע, ולא מתגמולים חיצוניים.</p>מיקום איזוטרופיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/isotropic_position/Sat, 18 Jul 2026 16:07:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/isotropic_position/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בגיאומטריה קמורה ובתורת ההסתברות רב-ממדית, קבוצת נקודות או גוף קמור נמצאים במיקום איזוטרופי אם מרכז המסה שלהם נמצא בראשית הצירים ומטריצת השונות-משותפת שלהם היא כפולה סקלרית של</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טרנספורמציה גיאומטרית של גוף קמור שבה מטריצת האינרציה שלה פרופורציונלית למטריצה היחידה, מה שמפשט את הניתוח.</p>מערכת תמיכה בהחלטות אינטליגנטיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_decision_support_system/Sat, 18 Jul 2026 16:07:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_decision_support_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת תמיכה בהחלטות אינטליגנטית (IDSS) משלבת טכניקות של בינה מלאכותית, כגון למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית, עם מסגרות מסורתיות לתמיכה בהחלטות. היא</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת המונעת בינה מלאכותית המסייעת לאנשים בקבלת החלטות מורכבות על ידי ניתוח נתונים והצגת תובנות פעילות.</p>אוטומציה חכמהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_automation/Sat, 18 Jul 2026 16:07:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_automation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אוטומציה חכמה משלבת אוטומציה תהליכית רובוטית (RPA) מסורתית עם טכנולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות כמו למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית. בעוד ש-RPA מטפל בתהליכים מבוססי כללים ומבניים&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שילוב של בינה מלאכותית עם אוטומציה תהליכית רובוטית (RPA) לטיפול בתהליכי עסקים מורכבים ולא מבניים.</p>בקרה חכמהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_control/Sat, 18 Jul 2026 16:07:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בקרה חכמה משתמשת בשיטות בינה מלאכותית כגון לוגיקה מטושטשת (Fuzzy Logic), רשתות עצביות ואלגוריתמים גנטיים כדי לווסת מערכות שבהן מודלינג מתמטי מסורתי אינו מספק או&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכות בקרה המשתמשות בטכניקות בינה מלאכותית לניהול תהליכים דינמיים מורכבים, לא ליניאריים או לא ודאים.</p>מסד נתונים חכםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_database/Sat, 18 Jul 2026 16:07:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_database/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מסד נתונים חכם מנצל למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי לשפר פונקציונליות סטנדרטית של מסדי נתונים מעבר לאחסון ושליפה פשוטים. הוא יכול לאופטמט אוטומטית ביצועי שאילתות, לחזות שימוש&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת מסד נתונים המשלבת יכולות בינה מלאכותית כדי לאוטמט ניהול נתונים, אופטימיזציה שאילתות ויצירת תובנות.</p>סוכן חכםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_agent/Sat, 18 Jul 2026 16:07:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/intelligent_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סוכן חכם הוא מערכת המסוגלת לתפוס את סביבתה באמצעות חיישנים או קלט נתונים, לעבד מידע זה באמצעות אלגוריתמי היגיון, ולפעול בסביבה דרך מנגנוני פעולה (Actuators)&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ישות תוכנה אוטונומית התופסת את סביבתה, חושבת לגבי פעולות ומבצעת משימות כדי להשיג יעדים ספציפיים.</p>עמידה בהוראותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instruction_following/Sat, 18 Jul 2026 16:07:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instruction_following/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עמידה בהוראות מתייחסת ליכולתם של מודלי שפה גדולים ומערכות בינה מלאכותית אחרות להבין הנחיות אנושיות עדינות ולהיצמד לאילוצים מפורשים בתוך פקודה (Prompt). מהפכת הפרדיגמה הזו&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>היכולת של מודל בינה מלאכותית לפרש ולבצע בצורה מדויקת הוראות או אילוצים ספציפיים של בני אדם.</p>בחירת דוגמאותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instance_selection/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instance_selection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בחירת דוגמאות שואפת לשפר יעילות חישובית וביצועי המודל על ידי הסרת נקודות נתונים מיותרות או רועשות. בניגוד לבחירת מאפיינים, פעולה זו פועלת על שורות מערך הנתונים. המטרה היא לשמור על המידע החיוני ביותר תוך צמצום הנפח, מה שמאיץ את תהליכי האימון והחיזוי.</p>דוגמהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instance/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידת מכונה, דוגמה מתייחסת לדוגמה ספציפית אחת מתוך מערך הנתונים. היא מורכבת ממערך של מאפייני קלט (תכונות) ולעיתים קרובות כוללת גם תווית מטרה. הדוגמה היא היחידה הבסיסית ביותר של מידע שעליה המודל מבצע אימון או חיזוי.</p>למידה מבוססת דוגמאותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instance_based_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instance_based_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ידועה גם כלמידה מבוססת זיכרון, טכניקה זו אינה בונה מודל כללי במהלך האימון. במקום זאת, היא שומרת את מערך הנתונים המלא של האימון בזיכרון. כאשר נדרש חיזוי, האלגוריתם מזהה את הדוגמאות הדומות ביותר לקלט החדש ומשתמש בהן כדי לקבוע את התוצאה, לרוב באמצעות מדדי דמיון.</p>ניתוח מרחב המידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/information_space_analysis/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/information_space_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה כולל ניתוח המבנה של מרחב הייצוג במודלי למידת מכונה. הוא בוחן כיצד נקודות הנתונים מפוזרות, מצטברות או מופרדות בתוך מרחב רב-ממדי. הניתוח עוזר להבין את המורכבות הפנימית של הנתונים ואת הקשרים בין מאפיינים שונים, תוך שימוש בכלים מתחום הגיאומטריה והטופולוגיה.</p>תורת הלמידה האינפראנציאליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inferential_theory_of_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inferential_theory_of_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תיאוריה זו טוענת שלמידה היא בתהליך מהותו הסקה הסתברותית. במקום לשנן נתונים, הלומד שומר התפלגות הסתברותית על פני מודלים או השערות אפשריות. המודל מעדכן את האמונות הקודמות שלו באמצעות משפט בייס כאשר מתקבלים נתונים חדשים, ובכך מפחית אי-ודאות ומשפר את דיוק ההשערה.</p>הטיה אינדוקטיביתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inductive_bias/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inductive_bias/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הטיה אינדוקטיבית מייצגת את ההעדפות או האילוצים הטבועים בדגם למידת מכונה המאפשרים לו לגזור כללים מנתוני אימון לנתונים שלא נראו בעבר. ללא הטיות כאלה, דגם לא יכול ללמוד בצורה יעילה.</p>הסתברות אינדוקטיביתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inductive_probability/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inductive_probability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הסתברות אינדוקטיבית כמותית את הסבירות שהשעיה נכונה בהינתן ראיות שנצפו, תוך הכרה בכך שמסקנות הן סבירות ולא ודאיות. היא מהווה את הבסיס להסקה בייסיאנית, שבה עדכונים מתבצעים באופן בייסיאני.</p>חיפוש היוריסטי הדרגתיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/incremental_heuristic_search/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/incremental_heuristic_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיפוש היוריסטי הדרגתי מתייחס לאלגוריתמים המחדדים פתרון מועמד צעד אחר צעד, בהנחיית היוריסטיקות המשערת את העלות להגעה למטרה. בניגוד לחיפושים מלאים, שיטות אלו מתמקדות בחיפוש מקומי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אסטרטגיית חיפוש המשפרת בהדרגה הערכת פתרון באמצעות הנחיות היוריסטיות במקום לחקור את כל מרחב המצבים.</p>מדד אינקפשייןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inception_score/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inception_score/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מדד אינקפשיין (IS) הוא מדד סטטיסטי שהוצג כדי להעריך את הביצועים של רשתות גנרטיביות מתחרות (GANs) ודגמים יצירתיים אחרים. הוא משלב שני גורמים: איכות התמונה (בהירות) וגיוון התמונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדד המשמש להערכת איכות תמונות שנוצרו על ידי מדידת הבהירות והגיוון שלהן.</p>תכנות אינדוקטיביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inductive_programming/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inductive_programming/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תכנות אינדוקטיבי, המכונה לעיתים קרובות יצירת תוכנה (Program Synthesis), כולל יצירת קוד תוכנה על בסיס מפרטים המסופרים כזוגות קלט-פלט במקום הנחיות מפורשות. המערכת מסיקה את הלוגיקה הנדרשת.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום של יצירת תוכנה המייצר אוטומטית תוכניות מחשב מדוגמאות קלט-פלט.</p>Imatrixhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/imatrix/Sat, 18 Jul 2026 16:05:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/imatrix/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Imatrix, קיצור של Importance Matrix (מטריצת חשיבות), היא טכניקה הקשורה בעיקר לאימון וכיווץ (Quantization) של מודלי שפה גדולים מבוססי GGML. היא מחשבת נגזרות מסדר שני (קירוב מטריצת היסן) של&hellip;</p>טקסט לא אותנטיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inauthentic_text/Sat, 18 Jul 2026 16:05:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inauthentic_text/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טקסט לא אותנטי מתייחס לחומר כתוב שנוצר על ידי מערכות בינה מלאכותית או אנשים עם כוונה מטעה, החסר חוויה אנושית אמיתית או בסיס עובדתי. הוא כולל ספאם שנוצר על ידי AI, חדשות מדומות&hellip;</p>תמונה לסרטוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_to_video/Sat, 18 Jul 2026 16:05:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_to_video/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טכנולוגיית &lsquo;תמונה לסרטון&rsquo; לוקחת פריים סטטי בודד וחזה פריימים עוקבים כדי לייצר רצף סרטוני עקבי. תהליך זה כולל מודלינג של עקביות זמנית ודינמיקה פיזיקלית כדי להבטיח&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך יצירתי בו תמונה סטטית מונפשת ליצירת סרטון קצר, תוך הוספת דינמיקה זמנית ותנועה.</p>תמונה לתמונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_to_image/Sat, 18 Jul 2026 16:05:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_to_image/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תהליך &lsquo;תמונה לתמונה&rsquo; (I2I) כולל שימוש במודלי למידה עמוקה, כמו רשתות גנרטיביות מתחרות (GANs) או מודלי דיפוזיה, להמרת תמונה אחת לאחרת. בניגוד לסינונים פשוטים, I2I יכול לשנות דרמטית את המראה, למשל&hellip;</p>תמונה-טקסט לטקסטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_text_to_text/Sat, 18 Jul 2026 16:05:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_text_to_text/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תהליך &lsquo;תמונה-טקסט לטקסט&rsquo; מתייחס למודלים המעבדים קלטים חזותיים לצד שאילתות טקסטואליות כדי לייצר פלט שפה טבעית עקבי. מערכות אלו, המכונות לעיתים קרובות מודלי שפה-ראייה (VLMs), משלבות&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יכולת בינה מלאכותית רב-מודלית היוצרת תיאורים טקסטואליים או תשובות בהתבסס על תמונות קלט ופקודות טקסט אופציונליות.</p>INDIAaihttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/indiaai/Sat, 18 Jul 2026 16:05:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/indiaai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>INDIAai, שהוקם תחת משרד האלקטרוניקה ומידע טכנולוגיה, משמש כצומת מרכזי למשאבי AI, מדיניות ויוזמות. מטרתו לעודד שיתוף פעולה בין האקדמיה, התעשייה והממשלה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>INDIAai הוא פורטל הבינה המלאכותית הלאומי שהושק על ידי ממשלת הודו לקידום מחקר ויישום של בינה מלאכותית בכל רחבי המדינה.</p>אידאונומיה (Ideonomy)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ideonomy/Sat, 18 Jul 2026 16:05:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ideonomy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה חוקר את התהליכים העומדים בבסיס היווצרות, שילוב והתפתחות של רעיונות. הוא מיישם טכניקות מבניות כדי לשפר יכולות יצירתיות ופתרון בעיות. בהקשר של AI, אידאונומיה יכולה לשמש ליצירת רעיונות אוטומטית.</p>יצירת תמונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_generation/Sat, 18 Jul 2026 16:05:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/image_generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרדיגמה זו משתמשת במודלים כמו Stable Diffusion או DALL-E כדי לייצר תמונות באיכות גבוהה בהתבסס על הנחיות טקסט או קלטים אחרים. היא כוללת למידה של התפלגויות נתונים מורכבות כדי לסנתז תמונות מציאותיות.</p>שילוב בסביבת פיתוח משולבת (IDE Integration)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ide_integration/Sat, 18 Jul 2026 16:05:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ide_integration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרקטיקה זו כוללת חיבור של מודלי בינה מלאכותית, כגון מודלי שפה גדולים, לסביבות פיתוח תוכנה כמו VS Code או IntelliJ. היא מאפשרת תכונות כמו השלמת קוד חכמה, אוטומציה ועוד.</p>תרגום תמונה לתמונה (I2I)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/i2i/Sat, 18 Jul 2026 16:05:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/i2i/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תרגום תמונה לתמונה (I2I) כולל מיפוי פיקסלים מתחום מקור לתחום יעד באמצעות מודלי למידה עמוקה, כגון רשתות גנרטיביות אדוורסריאליות (GANs) או מודלי דיפוזיה. הוא מאפשר העברת סגנון, חלוקה סמנטית ועוד.</p>אופטימיזציית פרמטרי-עלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hyperparameter_optimization/Sat, 18 Jul 2026 16:04:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hyperparameter_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אופטימיזציית פרמטרי-על (HPO) מתייחסת לתחום הרחב יותר של אוטומציה בבחירת פרמטרי-על. בעוד שכוונון הוא הפעולה הכללית, HPO לרוב מרמזת על שימוש באלגוריתמים מתוחכמים כמו</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה אוטומטית למציאת התצורה האופטימלית של פרמטרי-על, לעיתים קרובות באמצעות מודלים הסתברותיים להנחיית החיפוש.</p>חיפוש היברידיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hybrid_search/Sat, 18 Jul 2026 16:04:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hybrid_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיפוש היברידי משלב שתי שיטות אחזור שונות: חיפוש וקטורים צפופים, התופס משמעות סמנטית והקשר, וחיפוש וקטורים דלילים (מילות מפתח), התואם מונחים מדויקים. על ידי ניצול</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אסטרטגיית אחזור המשלבת חיפוש וקטורי סמנטי עם אינדקס מבוסס מילות מפתח מסורתי כדי לשפר דיוק ורלוונטיות.</p>כוונון פרמטרי-עלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hyperparameter_tuning/Sat, 18 Jul 2026 16:04:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hyperparameter_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כוונון פרמטרי-על כולל הערכת קבוצות שונות של פרמטרי-על כדי למצוא את התצורה המניבה את הדיוק הטוב ביותר של המודל או את שיעור השגיאה הנמוך ביותר. אסטרטגיות נפוצות כוללות חיפוש ברשת, חיפוש אקראי, ו</p>מערכת אינטליגנטית היברידיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hybrid_intelligent_system/Sat, 18 Jul 2026 16:04:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hybrid_intelligent_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת אינטליגנטית היברידית (HIS) ממיזה פרדיגמות שונות של בינה מלאכותית, לרוב משלבת גישות קונקשיוניסטיות כמו רשתות נוירונים עם שיטות סמליות כמו מערכות מומחה או לוגיקה מטושטשת. שילוב זה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ארכיטקטורת בינה מלאכותית המשלבת מספר טכניקות של אינטליגנציה חישובית, כגון רשתות נוירונים ולוגיקה סמלית, לפתרון בעיות מורכבות.</p>פרמטר-עלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hyperparameter/Sat, 18 Jul 2026 16:04:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hyperparameter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד לפרמטרי המודל (משקלים והטיות) שנלמדים מהנתונים במהלך האימון, פרמטרי-על הם הגדרות חיצוניות הנבחרות על ידי המפתח לפני תחילת האימון. הם שולטים במבנה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משתנה תצורה שערכו נקבע לפני תהליך האימון ושולט בהתנהגות אלגוריתם הלמידה.</p>AI ממוקד אדםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_centered_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:04:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_centered_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI ממוקד אדם הוא פילוסופיית עיצוב המציבה את האדם בלב פיתוח הבינה המלאכותית. הדגש הוא על יצירת מערכות שקופות, הוגנות ומועילות לחברה, במקום להתמקד רק ביעילות טכנית&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה לעיצוב ופיתוח AI המעדיפה ערכים, צרכים ורווחה אנושיים לאורך מחזור החיים של המערכת.</p>Hugging Facehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hugging_face/Sat, 18 Jul 2026 16:04:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hugging_face/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hugging Face היא חברה בולטת ופלטפורמה מקוונת שהפכה למרכזית באקו-סיסטם של בינה מלאכותית בקוד פתוח. היא מציעה מאגר עצום של מודלים מאומנים מראש, ערכות נתונים ויישומי הדגמה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פלטפורמה וקהילה מובילות המספקות כלים, מודלים ונתונים בקוד פתוח לפיתוח למידת מכונה.</p>אינטראקציה בין אדם ל-AIhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/humanai_interaction/Sat, 18 Jul 2026 16:04:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/humanai_interaction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטראקציה בין אדם ל-AI (HAI) היא תחום בין-תחומי הבוחן את הדינמיקה בין אנשים לטכנולוגיות AI. הוא מתמקד בעיצוב ממשקים אינטואיטיביים, פרוטוקולי תקשורת ושיתוף פעולה&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הלימוד והפרקטיקה של האופן שבו אנשים מתקשרים, שולטים ומשתפים פעולה עם מערכות בינה מלאכותית.</p>פיקוח אנושיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_oversight/Sat, 18 Jul 2026 16:04:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_oversight/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פיקוח אנושי מתייחס למנגנונים ותהליכים שבהם בני אדם מנטרים, מעריכים ומתערטים בהחלטות או פעולות המונעות על ידי AI. רעיון זה קריטי להבטחה שמערכות אוטומטיות פועלות בצורה אחראית ובטוחה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הפרקטיקה של שמירה על שליטה ובדיקה אנושיות מעל מערכות AI אוטומטיות כדי להבטיח בטיחות, דיוק ועמידה אתית.</p>פתרון בעיות אנושיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_problem_solving/Sat, 18 Jul 2026 16:04:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_problem_solving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פתרון בעיות אנושי כולל את היכולות הקוגניטיביות הרב-מערכתיות שאנשים משתמשים בהן כדי לנווט אתגרים, החל ממשימות פשוטות ועד לקשיים קונספטואליים מופשטים. בניגוד לגישות אלגוריתמיות&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התהליך הקוגניטיבי שבו אנשים מזהים, מנתחים ומפצים בעיות מורכבות באמצעות היגיון, יצירתיות וניסיון.</p>היסטוגרמה של הזזות מכוונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/histogram_of_oriented_displacements/Sat, 18 Jul 2026 16:04:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/histogram_of_oriented_displacements/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>היסטוגרמה של הזזות מכוונות (HOD) היא שיטת חילוץ תכונות לניתוח וידאו המרחיבה את המושג HOG (היסטוגרמה של נטיית גרדיאנטים) לממד הזמן. היא מחשבת היסטוגרמות של וקטורי זרימה אופטית בתוך חלונות זמן, מה שמאפשר זיהוי פעולות ותנועה בסרטונים.</p>זוגיות סיכון היררכיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical_risk_parity/Sat, 18 Jul 2026 16:04:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical_risk_parity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זוגיות סיכון היררכית (HRP) היא שיטת בניית תיק השקעות המתמודדת עם מגבלות האופטימיזציה הממוצעת-שונות המסורתית על ידי שילוב מבני מתאם. היא משתמשת באלגוריתמים של אשכולות היררכיים כדי לחלק את הסיכון בצורה יעילה יותר, תוך התעלמות מהבעיות היציבות של מטריצות קו-ווריאנס.</p>מערכת בקרה היררכיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical_control_system/Sat, 18 Jul 2026 16:04:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical_control_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת בקרה היררכית מארגנת לוגיקת בקרה למספר שכבות, הנעות בדרך כלל מתכנון אסטרטגי ברמה הגבוהה ועד ביצוע בזמן אמת ברמה הנמוכה. השכבות העליונות מגדירות מטרות והנחיות, בעוד שהשכבות התחתונות אחראיות על הביצוע הפיזי או הלוגי המיידי, תוך מתן משוב לשכבות העליונות.</p>עולם קטן ניווט היררכיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical_navigable_small_world/Sat, 18 Jul 2026 16:04:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical_navigable_small_world/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אלגוריתם העולם הקטן הנavigable ההיררכי (HNSW) בונה גרף רב-שכבתי, שבו כל שכבה מכילה תת-קבוצה של צמתים מהשכבה שמתחתיה. הניווט מתחיל בשכבה העליונה (הדלילה ביותר) ויורד לשכבות עמוקות יותר ככל שהחיפוש מתמקד, מה שמאפשר מציאת שכנים קרובים בזמן לוגריתמי.</p>רשת כביש מהירhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/highway_network/Sat, 18 Jul 2026 16:04:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/highway_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות כביש מהיר (Highway Networks) נועדו להתמודד עם בעיית הגרדיאנט הדועך למידה עמוקה על ידי שילוב שערים אדפטיביים השולטים בזרימת המידע. בדומה לתאי LSTM, שערים אלו מאפשרים לרשת ללמוד איזה חלק מהמידע להעביר הלאה ואיזה חלק לסנן, מה שמאמן רשתות עמוקות בהרבה מבעבר.</p>Hawhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/haw/Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/haw/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של עיבוד שפה כללי, &lsquo;haw&rsquo; הוא קריאה לא פורמלית או צליל של היסוס. בעוד שהוא אינו מייצג מושג אלגוריתמי ליבה בבינה מלאכותית, מודלי NLP חייבים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ביטוי דובר בפיזור, המשמש לעיתים קרובות בתקשורת דיגיטלית לא פורמלית, ללא משמעות טכנית ספציפית בהקשרי AI.</p>טבלת הדירוג של Hugging Face ל-ASRhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hf_asr_leaderboard/Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hf_asr_leaderboard/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טבלת הדירוג של Hugging Face ל-ASR היא פלטפורמת מדדים המונעת על ידי הקהילה, המארחת על ידי Hugging Face, העוקבת אחר הביצועים המתקדמים ביותר בהכרה אוטומטית בדיבור. היא מאפשרת לחוקרים ומפתחים לבצע</p>שכבה נסתרתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hidden_layer/Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hidden_layer/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שכבה נסתרת מורכבת מנוירונים המקבלים קלטים משכבות קודמות, מיישמים משקולות והטיות, ומעבירים נתונים מעובדים קדימה דרך פונקציית הפעלה. שכבות אלו מאפשרות לרשתות נוירונים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שכבה ביניים ברשת נוירונים בין שכבות הקלט והפלט המעבדת תכונות.</p>שלום עולם: איך להיות אנושי בעידן המכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hello_world_how_to_be_human_in_the_age_of_the_machine/Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hello_world_how_to_be_human_in_the_age_of_the_machine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ביטוי זה מתייחס ליצירה ספרותית ספציפית הבוחנת כיצד בני אדם יכולים לשמור על רלוונטיות וכבוד בנוף של התקדמות טכנולוגית מהירה. בשיח ה-AI, הוא משמש כנקודת ייחוס תרבותית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>כותרת של ספר החוקר את הצומת בין אנושיות לטכנולוגיה, המצוטט לעיתים קרובות בדיונים על אתיקת AI ועתיד העבודה.</p>תוכן מזיקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/harmful_content/Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/harmful_content/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תוכן מזיק מתייחס למדיה דיגיטלית או לטקסט שיכולים לגרום נזק פיזי, פסיכולוגי או חברתי. בבטיחות בינה מלאכותית, זיהוי וסינון תוכן מסוג זה קריטיים כדי למנוע מהמודלים ליצור</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מידע המציב סיכונים לאנשים או לחברה, כולל דיבור שטנה, אלימות ומעשים בלתי חוקיים.</p>H2Ohttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/h2o/Sat, 18 Jul 2026 16:03:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/h2o/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>H2O היא פלטפורמה נפוצה ובעלת קוד פתוח, הפועלת בזיכרון (in-memory), המיועדת למידת מכונה מפוצלת וניתנת להרחבה ואנליטיקה חיזויית. פותחה במקור על ידי שני סטודנטים לתואר שלישי מאוניברסיטת הרווארד, היא מספקת מסגרת מאוחדת לבניית מודלים, כולל יכולות AutoML (למידת מכונה אוטומטית) לתכנון ניסויים, בחירת מודלים והנדסת תכונות, תוך ניצול כוח חישובי מפוצל לטיפול בנתונים גדולים.</p>חומרה לבינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hardware_for_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:03:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hardware_for_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חומרה לבינה מלאכותית מתייחסת למכשירי חישוב ייעודיים המותאמים לעיבוד מקבילי מאסיבי הנדרש לעומס עבודה של למידת מכונה. זה כולל יחידות עיבוד גרפי (GPUs) לעיבוד מקבילי כללי, יחידות טיפול מותאמות (TPUs) שפותחו על ידי גוגל לטנזור, ושבבים נוירומורפיים המדמים מבנה המוח. המטרה היא לצמצם משמעותית את הזמן והאנרגיה הדרושים להכשרת מודלים מורכבים ולביצוע הסקה (Inference) בזמן אמת.</p>מכונת גודל (Gödel Machine)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/g%C3%B6del_machine/Sat, 18 Jul 2026 16:03:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/g%C3%B6del_machine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מכונת גודל היא פותר בעיות אוניברסלי היפותטי שהוצע על ידי יורגן שמידובר, המבוסס על לוגיקה פורמלית ותורת החישוביות. המכונה פועלת על ידי ניתוח מתמיד של קוד המקור שלה עצמה כדי למצוא שיפורים יעילים יותר, תוך שימוש בהוכחות פורמליות כדי לוודא שהשינויים ישפרו את הביצועים מבלי לפגוע ביכולתה להשיג את המטרה המקורית שלה.</p>מסגרות הגנה (Guardrails)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/guardrails/Sat, 18 Jul 2026 16:03:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/guardrails/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מסגרות הגנה מתייחסות לקבוצה של בקרי תוכנה ושכבות אכיפת מדיניות המשולבות באפליקציות בינה מלאכותית, ובפרט במודלים שפה גדולים (LLMs), כדי להבטיח התנהגות בטוחה ועומדת בדרישות הרגולציה. הן פועלות כמסננות המנטרות קלט ופלט, חוסמות בקשות זדוניות ומאכופות כללי התנהגות מקובלים, ובכך מפחיתות סיכונים הקשורים להטיות, לשימוש לרעה או ליציאת דברים מהקשר.</p>תחרות התכנות Halite AIhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/halite_ai_programming_competition/Sat, 18 Jul 2026 16:03:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/halite_ai_programming_competition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>האלט (Halite) הייתה תחרות שנתית לתכנות בינה מלאכותית שאירחה חברת Two Sigma, שבה מפתחים יצרו סוכנים אוטונומיים לשחק במשחק אסטרטגיה תורני על גריד (רשת). המטרה כללה איסוף משאבים, הרחבת טריטוריה והשמדת סוכנים יריבים. התחרות שימשה כמעבדה לחקר אלגוריתמים לאיזון משאבים, למידה חיזוקית רב-סוכנית ואסטרטגיות תחרותיות בתנאים דינמיים.</p>Grokhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grok/Sat, 18 Jul 2026 16:03:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grok/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Grok הוא בוט צ&rsquo;אט של מודל שפה גדול שנוצר על ידי החברה של אילון מאסק, xAI. הוא זמין בעיקר למנויים של פלטפורמת X (לשעבר טוויטר). Grok בולט בהשוואה למתחרים שלו בזכות יכולתו לגשת לנתונים עדכניים ברשת החברתית X בזמן אמת, מה שמאפשר לו לספק תשובות רלוונטיות לאירועים שוטפים ולשלב אישיות ייחודית, לעיתים קרובות עם נטייה להומור או סאטירה.</p>Grok 1https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grok_1/Sat, 18 Jul 2026 16:03:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grok_1/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Grok-1 הוא השחרור הראשון של xAI, שיצא לאור בנובמבר 2023. זהו מודל שפה גדול המבוסס על ארכיטקטורת Transformer עם רק שכבות מפרק (decoder-only), הכולל כ-33 מיליארד פרמטרים. דגש מיוחד מושם על שימוש בארכיטקטורת Mixture-of-Experts (ערבוב מומחים), המאפשרת למודל להפעיל רק תת-קבוצה של פרמטרים לכל קלט, מה שעשוי לשפר את היעילות החישובית והביצועים במשימות מורכבות.</p>Grokkinghttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grokking/Sat, 18 Jul 2026 16:03:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grokking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח &lsquo;Grokking&rsquo; מתאר התנהגות לא אינטואיטיבית הנצפית בלמידה עמוקה, שבה מודל ממשיך להתאים יתר על המידה (overfit) לנתוני האימון לאורך זמן רב, תוך הצגת יכולת הכללה ירודה. עם זאת, לאחר תקופה ארוכה זו, המודל עשוי להגיע פתאום ליכולת הכללה טובה מאוד, גם אם נתוני האימון נשארים זהים. תופעה זו מדגישה את ההבדל בין זיכרון פשוט לבין למידה אמיתית של דפוסים.</p>Groundinghttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grounding/Sat, 18 Jul 2026 16:03:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grounding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, Grounding מתייחס לקישור ייצוגים סמליים או טקסט שנוצר על ידי המודל לישויות קונקרטיות, נתונים או חוויות חושניות מהעולם האמיתי. עבור מודלי שפה, זה כולל לעיתים קרובות שימוש בטכניקות כמו יצירה מוגברת-שליפה (RAG) כדי לאמת עובדות מול מאגרי ידע חיצוניים, ובמודלים רב-מודאליים, חיבור הטקסט לתמונות או נתוני חיישנים כדי ליצור הבנה עמוקה יותר ומדויקת יותר.</p>יחידת עיבוד גרפיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graphics_processing_unit/Sat, 18 Jul 2026 16:03:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graphics_processing_unit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יחידת עיבוד גרפית (GPU) היא מעבד בעל ביצועים גבוהים שפותח במקור לטיפול במשימות הצגה גרפית. בניגוד למעבדי מרכזי (CPU), שיש להם מספר ליבות בודדות המיועדות לעיבוד רציף וסדרתי, ליחידות עיבוד גרפיות יש אלפי ליבות המאפשרות ביצוע משימות חישוב מקבילות במקביל, מה שהופך אותן לאידיאליות לעומסי עבודה של למידת מכונה.</p>GPT-2https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gpt2/Sat, 18 Jul 2026 16:02:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gpt2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) הוא מודל שפה אוטורגרסיבי המשתמש בארכיטקטורת הטרנספורמר כדי לייצר טקסט הדומה לשפה אנושית. המודל אומן על אוסף נתונים עצום של טקסטים מאינטרנט.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>GPT-2 הוא מודל שפה מבוסס טרנספורמר בקנה מידה גדול, שפותח על ידי OpenAI ליצירת והבנת טקסט.</p>GraphQLhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graphql/Sat, 18 Jul 2026 16:02:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graphql/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פותח על ידי פייסבוק, GraphQL מספקת תיאור מלא ומובן של הנתונים ב-API שלך, ומעניקה ללקוחות את הכוח לבקש בדיוק את מה שהם צריכים ולא יותר. היא מחליפה מספר נקודות קצה (Endpoints) רבות בנקודת קצה אחת.</p>חישוב גרגיריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/granular_computing/Sat, 18 Jul 2026 16:02:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/granular_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גישה זו מדמה תהליכים קוגניטיביים אנושיים על ידי קיבוץ נתונים לישויות ברמה גבוהה יותר (&lsquo;גרעינים&rsquo;) במקום לעבד אלמנטים בודדים. היא כוללת טכניקות כמו קבוצות מחוספסות, לוגיקה מטושטשת ועיבוד אותות.</p>צבירת גרדיאנטיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gradient_accumulation/Sat, 18 Jul 2026 16:02:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gradient_accumulation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אסטרטגיית האופטימיזציה הזו מאפשרת לאימוני מודלים ללמידה עמוקה להיעשות עם גודל באץ&rsquo; אפקטיבי הגדול מהנפח הזמין בזיכרון ה-GPU. על ידי צבירת גרדיאנטים ממספר מיני-באצ&rsquo;ים וביצוע עדכון משקלים משותף.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>צבירת גרדיאנטים היא טכניקה המדמה גודל באץ&rsquo; (Batch) גדול יותר על ידי סיכום גרדיאנטים לאורך מספר ריצות קדימה ואחורה לפני עדכון המשקלים.</p>תיאוריית מערכות דקדוקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grammar_systems_theory/Sat, 18 Jul 2026 16:02:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grammar_systems_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה, הנובע ממדעי המחשב התיאורטיים ולשון, מרחיב את מושגי היררכיית צ&rsquo;ומסקי הקלאסית למערכות רב-רכיביות. הוא בוחן כיצד מספר דקדוקים או רכיבים אינטראקטיביים יוצרים שפות או מבנים מורכבים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תיאוריית מערכות דקדוק היא ענף בתורת השפות הפורמליות החוקר מודלים חישוביים המבוססים על דקדוקים הפועלים במקביל או בסביבות מפוצלות.</p>Google Colabhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/google_colab/Sat, 18 Jul 2026 16:01:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/google_colab/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Google Colaboratory, הידועה בדרך כלל כ-Colab, היא שירות מחברות Jupyter מארח הדורש התקנה מוקדמת ואינה מספקת גישה חינמית למשאבי מחשוב, כולל יחידות עיבוד גרפי (GPUs) ו-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>סביבת מחברת Jupyter מבוססת ענן המאפשרת למשתמשים לכתוב ולהריץ קוד Python דרך הדפדפן עם גישה חינמית לכרטיסי מסך (GPUs).</p>Google Researchhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/google_research/Sat, 18 Jul 2026 16:01:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/google_research/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Google Research היא הזרוע האקדמית והתעשייתית למחקר של חברת Google LLC, המתמקדת בדחיית הגבולות של הטכנולוגיה בתחומים כמו בינה מלאכותית, עיבוד שפה טבעית ו-q</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>המחלקה למחקר של גוגל המוקדשת להתקדם את הבינה המלאכותית, למידת מכונה ומדעי המחשב באמצעות מחקר יסודי ויישומי.</p>Governancehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/governance/Sat, 18 Jul 2026 16:01:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/governance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI Governance מתייחסת לקבוצת הכללים, ההנחיות והמבנים המוסדיים שמנהלים כיצד בינה מלאכותית נוצרת, משמשת ונבדקת. היא כוללת עמידה בחוק, שיקולים אתיים ו-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>המסגרת של מדיניות, תקנים ומנגנוני פיקוח שהוקמו כדי להבטיח שמערכות AI יפותחו ויוטמעו באחריות ובאתיקה.</p>Gpt Bigcodehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gpt_bigcode/Sat, 18 Jul 2026 16:01:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gpt_bigcode/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GPT Bigcode, לעיתים קרובות קשורה למודלים כמו StarCoder, מייצגת התקדמות משמעותית ב-AI לעזרה בתכנות. מודלים אלו מאומנים מראש על מאגרי קוד ציבוריים עצומים כדי להבין פ-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משפחה של מודלי שפה גדולים המאומנים ספציפית ליצירת קוד והבנתו, שפותחה על ידי פרויקט BigCode.</p>Gpt Osshttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gpt_oss/Sat, 18 Jul 2026 16:01:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gpt_oss/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GPT OSS בדרך כלל מציינת חלופות בקוד פתוח או נגזרות של מודלי Generative Pre-trained Transformer סגורים. פרויקטים אלה מאפשרים למפתחים לגשת, לשנות ולהטמיע מודלי שפה גדולים-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס ליישומי תוכנה בקוד פתוח (OSS) או גרסאות של ארכיטקטורות דומות ל-GPT הזמינות לציבור לשינוי והפצה.</p>GLMhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/glm/Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/glm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>במודלים סטטיסטיים, GLM הוא ראשי תיבות של Generalized Linear Models (מודלים ליניאריים כלליים), המרחיבים רגרסיה ליניארית כדי לאפשר משתני תגובה עם מודלים של התפלגות שגיאה שאינם התפלגות נורמלית. בתחום ה-AI, זה מתייחס גם ל-General Language Model.</p>GLM MoE DSAhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/glm_moe_dsa/Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/glm_moe_dsa/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אין מונח סטנדרטי יחיד בשם &lsquo;GLM MoE DSA&rsquo;. עם זאת, הוא ככל הנראה משלב את GLM (ארכיטקטורת LLM ספציפית), MoE (Mixture of Experts - ערבוב מומחים, טכניקה להרחבת גודל המודל ביעילות על ידי הפעלת רק חלק מהמומחים), ו-DSA (Dynamic Sparse Attention).</p>Google Clipshttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/google_clips/Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/google_clips/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Google Clips היה מכשיר צרכנות שפותח על ידי גוגל, אשר ניצל למידת מכונה מקומית (on-device) כדי לזהות סצנות ונושאים מעניינים, כמו פנים או חיות מחמד, ולצלם אותם באופן אוטומטי.</p>ג'יברלינקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gibberlink/Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gibberlink/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אין קונספט, טכנולוגיה או מתודולוגיה מוכרים בשם &lsquo;ג&rsquo;יברלינק&rsquo; בתחום הבינה המלאכותית, למידת מכונה או מדעי המחשב. ייתכן שמדובר בטעות כתיב או במונח בדיוני.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ג&rsquo;יברלינק אינו מונח סטנדרטי מוכר בספרות של בינה מלאכותית.</p>מילון מונחים של בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/glossary_of_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/glossary_of_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מילון מונחים של בינה מלאכותית משמש כמסמך הפניה המגדיר טרמינולוגיה מיוחדת, ראשי תיבות ומושגים בתחום. הוא מסייע לחוקרים, מפתחים וסטודנטים בהבנת המושגים המקצועיים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מילון מונחים של בינה מלאכותית הוא רשימה מסודרת של הגדרות למונחים המשמשים במחקר ופיתוח של בינה מלאכותית.</p>ג'יני (Genie)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/genie/Sat, 18 Jul 2026 16:01:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/genie/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ג&rsquo;יני מתייחס למשפחה של מודלים יוצרים המיועדים במיוחד לסנתזת וידאו. פותחו על ידי חוקרים, כולל מחברת גוגל דפ מיינד (DeepMind), מודלים אלו שואפים ליצור רצפים עקביים של&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מחלקה ספציפית של מודלים ליצירת וידאו, בולט בהם &lsquo;ג&rsquo;יני&rsquo; של גוגל, החוזה פריימים עתידיים בסרטונים על בסיס קלט טקסטואלי או חזותי.</p>למידת תכונות גיאומטריותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/geometric_feature_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:01:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/geometric_feature_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת תכונות גיאומטריות מתמקדת בעיבוד נתונים בעלי מבנים לא-אוקלידיים, כמו רשתות חברתיות, גרפים מולקולריים או רשתות תלת-ממד. טכניקות כמו רשתות עצביות גראפיות (GNNs) ו&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה בלמידה עמוקה החוצה תכונות מנתונים בעלי מבנים גיאומטריים מובנים, כגון גרפים או יריעות (manifolds), באמצעות רשתות עצביות ייעודיות.</p>מודל יוצרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generative_model/Sat, 18 Jul 2026 16:01:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generative_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים יוצרים הם אלגוריתמים המיועדים להבין את הדפוסים והמבנים בתוך ערכת נתונים מסוימת, כך שיוכלו ליצור מקורי נתונים חדשים הדומים למקור. בניגוד למודלים מובחנים&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>סוג של מודל למידת מכונה שלומד את ההתפלגות הבסיסית של הנתונים כדי ליצור דוגמאות חדשות ומלאכותיות הדומות לנתוני האימון.</p>משימת ג'ניסיס (Genesis Mission)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/genesis_mission/Sat, 18 Jul 2026 16:01:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/genesis_mission/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>משימת ג&rsquo;ניסיס מתייחסת בדרך כלל לשלב או פרויקט אסטרטגי בארגון המכוון לטעת את היסודות ליכולות מתקדמות של בינה מלאכותית. פעולה זו כוללת הקמת תשתיות ליבה, הגדרת&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יוזמה ארגונית המתמקדת בהקמת עקרונות יסוד, תשתית והנחיות אתיות לפיתוח בינה מלאכותית יוצרת בעתיד.</p>תלות בבינה מלאכותית יוצרתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generative_artificial_intelligence_dependency/Sat, 18 Jul 2026 16:01:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generative_artificial_intelligence_dependency/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה מתייחס לתלות האסטרטגית והתפעולית שהעסקים מפגינים כלפי מודלים של בינה מלאכותית יוצרת כדי לבצע משימות חיוניות כגון יצירת תוכן, שירות לקוחות וניתוח נתונים. עם עליית ההטמעה&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הסמכות של ארגונים על מערכות בינה מלאכותית יוצרת לביצוע פעולות קריטיות, מה שמוביל לסיכונים הקשורים לזמינות, דיוק ואבטחה.</p>בינה מלאכותית יוצרתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generative_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:01:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generative_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות אלו, כולל מודלי שפה גדולים ומודלי דיפוזיה, אינן רק מחזירות מידע קיים אלא מסנתזות פלט חדשני. הן לומדות את המבנה והסגנון הבסיסיים של הנתונים שלהן&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בינה מלאכותית יוצרת היא סוג של בינה מלאכותית המסוגלת ליצור תוכן חדש, כגון טקסט, תמונות, אודיו וקוד, בהתבסס על דפוסים שנלמדו מאוסף האימונים.</p>ג'מהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gemma/Sat, 18 Jul 2026 16:01:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gemma/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלי ג&rsquo;מה מתוכננים להיות יעילים ונגישים לחוקרים ומפתחים. הם מגיעים במגוון גדלים, כולל גרסאות עם 2 מיליארד ו-7 מיליארד פרמטרים, מה שמאפשר הטמעה בחומרה מגוונת.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ג&rsquo;מה היא משפחה של מודלים פתוחים, קלים וחדשניים שפותחו על ידי Google DeepMind, בהתבסס על מחקר וטכנולוגיה של גמיני.</p>ג'מה 4https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gemma4/Sat, 18 Jul 2026 16:01:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gemma4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>נכון לידיעותיי הנוכחיות, אין מודל שפורסם רשמית בשם &lsquo;ג&rsquo;מה 4&rsquo; הנבדל מסדרת ג&rsquo;מה 2 הקיימת. הוא עשוי להתייחס לשחרור עתידי משוער או למוצר פנימי ספציפי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ג&rsquo;מה 4 מתייחסת לאיטרציה היפותטית או עתידית של משפחת המודלים ג&rsquo;מה של גוגל, העשויה להרמז על גרסה רביעית ראשית או וריאנט ספציפי בתוך השושלת.</p>מודל ממספר הוסף כללי למיקום, סקאלה וצורה (GAMLSS)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generalized_additive_model_for_location_scale_and_shape/Sat, 18 Jul 2026 16:01:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generalized_additive_model_for_location_scale_and_shape/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד למודלי רגרסיה מסורתיים המתמקדים רק בממוצע, GAMLSS דוגמן את כל ההתפלגות, כולל מיקום (ממוצע/חציון), סקאלה (שונות), אסימטריה וגבוהות. הוא משתמש במודלים כלליים&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>GAMLSS הוא מסגרת סטטיסטית גמישה המאפשרת לדגמן את כל פרמטרים של התפלגות כפונקציות של משתנים מסבירים באמצעות החלקות הוספתיות.</p>פערים דיגיטליים מגדרייםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gender_digital_divide/Sat, 18 Jul 2026 16:01:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gender_digital_divide/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג סוציו-טכני זה מדגיש אי-שוויונות שבהן נשים ובנות לרוב יש להן פחות גישה למכשירים דיגיטליים, חיבור לאינטרנט וכישורי אוריינות דיגיטלית בהשוואה לגברים ולבנים. פערים אלו&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הפערים הדיגיטליים המגדריים מתייחסים לפער בין גברים לנשים בגישה לטכנולוגיות מידע ותקשורת, בשימוש בהן ובתועלות הנגזרות מהן.</p>FrontierMathhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/frontiermath/Sat, 18 Jul 2026 15:58:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/frontiermath/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>FrontierMath היא מערכת הערכה ייעודית שנוצרה כדי לבחון את גבולותיהם של מודלי שפה גדולים (LLMs) בפתרון בעיות מתמטיות מורכבות. בניגוד למבחני חשבון סטנדרטיים, היא מתמקדת בפתרון בעיות ברמה גבוהה ובחישובים עמוקים.</p>GGUFhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gguf/Sat, 18 Jul 2026 15:58:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gguf/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GGUF (GPT-Generated Unified Format) הוא פורמט קובץ בינארי המיועד ספציפית להפעלת מודלי שפה גדולים על חומרה לצרכנים. הוא תומך בטכניקות קוונטיזציה שונות, המאפשרות הפחתת גודל המודל ושיפור הביצועים ללא פגיעה משמעותית בדיוק.</p>GOLOGhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/golog/Sat, 18 Jul 2026 15:58:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/golog/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GOLOG היא שפת תכנות לוגית המשמשת בעיקר בבינה מלאכותית לתכנון ופעולה בסביבות דינמיות. בנויה על בסיס חישוב המצבים של רייטר (Reiter&rsquo;s situation calculus), היא מאפשרת למפתחים לתאר פעולות ותוצאותיהן בצורה פורמלית ומדויקת.</p>התאמה ל-GDPRhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gdpr_compliance/Sat, 18 Jul 2026 15:58:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gdpr_compliance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התאמה ל-GDPR מתייחסת לאמצעים המשפטיים והטכניים שמפתחי בינה מלאכותית חייבים ליישם כדי להגן על הנתונים האישיים של אזרחים באיחוד האירופי. עבור מערכות בינה מלאכותית, זה כולל עקרונות כמו מינימום איסוף נתונים, שקיפות וזכות המחיקה.</p>סוכן מטושטש (Fuzzy Agent)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fuzzy_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:58:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fuzzy_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סוכן מטושטש פועל בסביבות שבהן הנתונים הם לעיתים קרובות עמומים או חלקיים, תוך שימוש במערכות לוגיקה מטושטשת במקום מצבים בינאריים של אמת/שקר. על ידי שימוש בפונקציות חברות וניסוח לשוני, הוא מאפשר קבלת החלטות גמישה יותר בתנאי אי-ודאות.</p>FP8https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fp8/Sat, 18 Jul 2026 15:58:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fp8/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>נקודה צפה 8 (FP8) היא סוג נתונים מספרי המציע איזון בין יעילות חישובית לדיוק, ומותאם ספציפית לחומרה מודרנית לבינה מלאכותית. הוא מפחית את דרישות רוחב הפס של הזיכרון ומאפשר עיבוד מהיר יותר של מודלים גדולים.</p>בקרת כוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/force_control/Sat, 18 Jul 2026 15:58:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/force_control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בקרת כוח מאפשרת לרובוטים לבצע פעולות עדינות כמו הרכבה, ליטוש או אחיזה בחפצים שבירים על ידי ניהול אקטיבי של כוח המגע במקום רק בקרה על המיקום. בניגוד לבקרת מיקום טהורה, גישה זו מתמקדת בתגובה הכוחית של המערכת.</p>טכנולוגיות תחשיב קדימהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/forethought_technologies/Sat, 18 Jul 2026 15:58:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/forethought_technologies/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה כולל עיצוב מערכות בינה מלאכותית עם יכולות מכוונות קדימה שיכולות לדמות תוצאות אפשריות ולהסתגל באופן pro-אקטיבי. הוא משלב אנליטיקה חיזויית, תכנון תרחישים וניהול סיכונים כדי לאפשר פעולה מושכלת מראש.</p>ניתוח מושגי פורמליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/formal_concept_analysis/Sat, 18 Jul 2026 15:58:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/formal_concept_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ניתוח מושגי פורמלי (FCA) מספק מסגרת קפדנית לניתוח הקשרים בין עצמים לתכונותיהם, תוך יצירת מבנה היררכי המכונה &lsquo;סריג מושגים&rsquo;. השיטה נפוצה בייצוג ידע ובמיפוי סמנטי של נתונים מורכבים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שיטה מתמטית לגזירת היררכיות מושגיות מנתונים באמצעות הקשרים פורמליים וסריגי מושגים.</p>פונ (עקרונות יסוד)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fon/Sat, 18 Jul 2026 15:58:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fon/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של טרמינולוגיה בבינה מלאכותית, &lsquo;פונ&rsquo; משמש לעיתים קרובות לתיאור האונטולוגיה הפונקציונלית הבסיסית או מבני הלוגיקה היסודיים המגדירים כיצד מודל בינה מלאכותית מפרש קלט ומייצר פלט. הוא מהווה את הבסיס ההגיוני למבנה המערכת.</p>אומדן כושרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fitness_approximation/Sat, 18 Jul 2026 15:57:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fitness_approximation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אומדן כשר משמש בחישוב אבולוציוני כאשר הערכת פונקציית הכשר האמיתית יקרה או דורשת זמן רב לחישוב. במקום לחשב את הערך המדויק, משתמשים במודלים מקבילים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה באלגוריתמים אבולוציוניים המשמשת להערכת איכות הפתרון כדי להפחית עלויות חישוביות במהלך האופטימיזציה.</p>מדויק עדין (Fine-tuned)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/finetuned/Sat, 18 Jul 2026 15:57:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/finetuned/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דיוק עדין מתייחס לטכניקה של לקיחת מודל שכבר אומן על מערך נתונים גדול וכללי, והמשך האימון שלו על מערך נתונים קטן יותר וספציפי לתחום. זה מאפשר למודל להסתגל.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך של אימון נוסף של מודל שהוכן מראש על מערך נתונים ספציפי כדי להתאים אותו למשימה מסוימת.</p>מודל יצור מבוסס זרימהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/flow_based_generative_model/Sat, 18 Jul 2026 15:57:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/flow_based_generative_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים יוצרים מבוססי זרימה בונים התפלגויות הסתברות מורכבות על ידי יישום סדרה של התמרות הפיכות ונגילות על התפלגות בסיס פשוטה, כגון התפלגות נורמלית. בשל תכונה זו.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מחלקה של מודלים יוצרים המשתמשים בהתמרות הפיכות כדי למפות התפלגויות פשוטות להתפלגויות נתונים מורכבות.</p>מילוי מסכהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fill_mask/Sat, 18 Jul 2026 15:57:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fill_mask/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מילוי מסכה היא מטרת אימון מקדים בסיסית המשמשת במודלים מבוססי טרנספורמר כמו BERT. התהליך כולל הסתרת אסימונים אקראיים ברצף טקסט והאימון של המודל לחזות את האסימונים המקוריים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משימה בעיבוד שפה טבעית שבה מודל חוזה אסימונים חסרים במשפט בהתבסס על ההקשר הסובב.</p>רשת נוירונים עם משובhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feedback_neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:57:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feedback_neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות נוירונים עם משוב, הידועות גם כרשתות נוירונים רקורסיביות (RNNs), מכילות לולאות המאפשרות לאותות להתפשט חזרה לשכבות קודמות. רקורסיה זו מאפשרת לרשת לשמור על מצב פנימי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ארכיטקטורת רשת נוירונים שבה החיבורים יוצרים מחזורים מכוונים, המאפשרים למידע להישמר לאורך זמן.</p>הדמיית תכונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_hashing/Sat, 18 Jul 2026 15:57:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_hashing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הדמיית תכונות, הידועה גם כ&rsquo;מלכודת הגיבוב&rsquo; (hashing trick), מאפשרת למודלי למידת מכונה לטפל במרחבי תכונות גדולים ודלילים ללא צורך בשמירה על מיפוי מפורש בין התכונות לאינדקסים שלהן. על ידי שימוש בפונקציית גיבוב, המערכת ממפה כל תכונה לערך יחיד במערך קבוע, מה שמפחית משמעותית את צריכת הזיכרון ומאפשר סקאלביליות גבוהה בעיבוד נתונים ענקיים.</p>למידת תכונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:57:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת תכונות, הקשורה לעיתים קרובות ללמידה עמוקה, מאפשרת למודלים ללמוד ייצוגים היררכיים ישירות מתוך נתוני הקלט הגולמיים, במקום להסתמך על הנדסת תכונות ידנית. באמצעות שכבות רבות של עיבוד, המודל מסוגל לחלץ תכונות פשוטות בשכבות הנמוכות יותר ולהרכיב אותן לתכונות מופשטות ומורכבות יותר בשכבות העליונות, מה שמשפר את הדיוק והיעילות בתפיסת דפוסים מורכבים.</p>מאגר תכונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_store/Sat, 18 Jul 2026 15:57:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_store/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מאגר תכונות משמש כגשר בין צוותי הנדסת נתונים לצוותי למידת מכונה, ומספק תצוגה מאוחדת של תכונות הן לאימון אצוותי והן ללחישה בזמן אמת. הוא מבטיח עקביות על ידי מניעת &lsquo;הטיית אימון-שירות&rsquo; (training-serving skew), תוך תמיכה בגרסונינג של תכונות, אבטחה ושיתוף פעולה בין מדעני נתונים שונים בארגון.</p>סרגול תכונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_scaling/Sat, 18 Jul 2026 15:57:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_scaling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סרגול תכונות מייצב את הטווח של משתני הקלט כדי למנוע מתכונות בעלות ערכים גדולים יותר לדומיננטיות בתהליך הלמידה. שיטות נפוצות כוללות נרמול (סקאלת מינימום-מקסימום) וסטנדרטיזציה (המרה לציוני Z), אשר מבטיחות שהאלגוריתם יתייחס לכל תכונה ביחס שווה, ובכך משפר את יציבות ומהירות ההתכנסות של מודלים רבים.</p>רשת קדימהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feed_forward_network/Sat, 18 Jul 2026 15:57:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feed_forward_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות קדימה (FFN), הידועות גם כמפרקים רב-שכבתיים (MLP), מעבדות נתונים ברצף דרך שכבות של נוירונים מהקלט לפלט ללא לולאות משוב. כל נוירון מקבל קלטים, מחשב סכום משוקלל שלהם, ומפעיל עליהם פונקציית אקטיבציה לפני העברת הפלט לשכבה הבאה. ארכיטקטורה זו מהווה את הבסיס הרב-תכליתי ביותר לרשתות נוירונים עמוקות.</p>Falconhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/falcon/Sat, 18 Jul 2026 15:57:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/falcon/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Falcon מתייחס לסדרה של מודלי שפה גדולים (LLMs) בעלי ביצועים גבוהים שנוצרו על ידי מוסד הטכנולוגיה והחדשנות (TII). מודלים אלו, כגון Falcon-40B ו-Falcon-180B, נועדו להתחרות בפתרונות סגורים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משפחה של מודלי שפה גדולים (LLMs) שפותחו על ידי מוסד הטכנולוגיה והחדשנות (TII), המוכרת בביצועים גבוהים ויעילות בהשוואה ל-LLMs אחרים בקוד פתוח.</p>הנדסת תכונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_engineering/Sat, 18 Jul 2026 15:57:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_engineering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הנדסת תכונות היא האמנות של ניצול מומחיות בתחום כדי להמיר נתונים גולמיים לתכונות המייצגות טוב יותר את התבניות הבסיסיות בפני אלגוריתמי למידת מכונה. תהליך זה כולל יצירה, סינון ועיצוב מחדש של נתונים.</p>חילוץ תכונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_extraction/Sat, 18 Jul 2026 15:57:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature_extraction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חילוץ תכונות כולל המרת נתונים גולמיים למערך של תכונות המייצגות טוב יותר את הבעיה הבסיסית בפני המודלים החיזויים, מה שמוביל לדיוק מודל משופר. טכניקה זו מפחיתה רעש ומימדיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך של גזירת מידע משמעותי מנתונים גולמיים כדי להפחית מימד ולשפר את הביצועים של מודלי למידת מכונה.</p>פייסבוקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/facebook/Sat, 18 Jul 2026 15:57:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/facebook/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פייסבוק, כיום חלק מ-Meta Platforms Inc., היא כוח מוביל במחקר ויישום של בינה מלאכותית. היא מאחסנת כמויות עצומות של נתונים שנוצרו על ידי משתמשים המשמשים לאימון מודלים למידת מכונה.</p>תכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature/Sat, 18 Jul 2026 15:57:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feature/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידת מכונה, תכונה היא מאפיין או משתנה ייחודי המתאר מקרה (instance) בתוך מערך נתונים. תכונות יכולות להיות מספריות, קטגוריאליות או טקסטואליות, והן מהוות את יחידת הבסיס לקלט המודל.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מאפיין או תכונה מדידה בודדת של תופעה הנצפית, המשמשת כנתוני קלט עבור מודלי למידת מכונה.</p>אופטימיזציה אקסטרימליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/extremal_optimization/Sat, 18 Jul 2026 15:56:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/extremal_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד לאלגוריתמים גנטיים ששומרים על אוכלוסייה, EO פועל על פתרון יחיד. הוא מזהה את הרכיב התורם הכי פחות לכושר הכללי ומחליף אותו בחלופה אקראית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אופטימיזציה אקסטרימלית היא אלגוריתם חיפוש היוריסטי המושפע מקריטיות מאורגנת עצמית, המיועד לפתור בעיות אופטימיזציה קומבינטורית על ידי הסרה איטרטיבית של הרכיבים בעלי הביצועים הגרועים ביותר.</p>בינה מלאכותית ניתנת להסברhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explainable_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:56:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explainable_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ככל שמודלים של למידת מכונה הופכים למורכבים יותר, ובמיוחד רשתות נוירונים עמוקות, תהליכי קבלת ההחלטות שלהם הופכים לעיתים קרובות לקופסאות שחורות אטומות. XAI שואפת להפוך החלטות אלו לפענחות ולשקופות.</p>דילמת מיצוי-חקירהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explorationexploitation_dilemma/Sat, 18 Jul 2026 15:56:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explorationexploitation_dilemma/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בתהליכי קבלת החלטות, סוכנים עומדים בפני פשרה: הם יכולים למצות את הידע הנוכחי לקבלת התגמול המיידי הטוב ביותר, או לחקור אפשרויות לא ידועות כדי למצוא אסטרטגיות ארוכות טווח טובות יותר.</p>למידה מבוססת הסברhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explanation_based_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:56:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explanation_based_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>EBL משלב חשיבה סמלית עם למידת מכונה כדי להאיץ את תהליך הלמידה. במקום להסתמך על מערכי נתונים גדולים, היא לוקחת דוגמה חיובית אחת ומשתמשת בתיאוריית תחום קיימת מראש.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>למידה מבוססת הסבר היא שיטת למידת מכ המשמשת תיאוריית תחום ודוגמת אימון אחת כדי ליצור הסבר, אשר לאחר מכן מוכלל לכלל חדש.</p>מעקב אחר ניסוייםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/experiment_tracking/Sat, 18 Jul 2026 15:56:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/experiment_tracking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרקטיקה זו כוללת רישום של היפר-פרמטרים, גרסאות של מערכי נתונים, ארכיטקטורות של מודלים ומדדי ביצוע במהלך הרצות אימון. היא מאפשרת למדעני נתונים להשוות בין תצורות ניסוי שונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מעקב אחר ניסויים הוא תהליך שיטתי של רישום מטא-נתונים, מדדים וארטיפקטים מניסויי למידת מכונה, כדי להבטיח שחזוריות ולהקל על השוואה.</p>ExBERThttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/exbert/Sat, 18 Jul 2026 15:56:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/exbert/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ExBERT מספק פרשנות (Interpretability) לדגם הטרנספורמר BERT על ידי ניתוח החשיבות של ראשי הקשבה בודדים לאורך שכבות שונות. הוא משתמש בטכניקות כמו ייחוס מבוסס גרדיאנטים או ניתוח פעילות פנימית כדי להבין אילו חלקים בדגם אחראים לתוצאה.</p>הערכת מסווגים דו-ערכייםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evaluation_of_binary_classifiers/Sat, 18 Jul 2026 15:56:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evaluation_of_binary_classifiers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה כולל ניתוח מדדים כמו דיוק (Accuracy), ריקוד (Precision), שחזור (Recall), ציון F1 ושטח מתחת לעקומת ROC (AUC-ROC). הוא עוזר לקבוע עד כמה המודל מצטיין בהבחנה בין הקטגוריות השונות.</p>הפצת ציפיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/expectation_propagation/Sat, 18 Jul 2026 15:56:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/expectation_propagation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הפצת ציפיות (EP) מקרבת אינטגרלים בלתי ניתנים לפתרון על ידי שיפור איטרטיבי של קירובים גאוסיים להתפלגות האחריות האמיתית. היא מזערת את סטיית קולבק-לייבלר בין ההתפלגות המקורבת להתפלגות האמיתית, ומספקת קירוב מדויק יותר משיטות וריאציוניות פשוטות.</p>יכולת התפתחות אבולוציוניתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evolvability/Sat, 18 Jul 2026 15:56:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evolvability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשרים חישוביים, יכולת התפתחות אבולוציונית מתייחסת לקלות שבה אלגוריתם או ארכיטקטורת רשת נוירונים יכול לשפר את הכשירות שלו לאורך דורות או שלבי אימון. יכולת התפתחות גבוהה משמעה ששינויים קטנים במבנה או בפרמטרים יכולים להוביל לשיפורים משמעותיים.</p>רובוטיקה התפתחותית אבולוציוניתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evolutionary_developmental_robotics/Sat, 18 Jul 2026 15:56:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evolutionary_developmental_robotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהשראת האונטוגניה הביולוגית, רובוטיקה התפתחותית אבולוציונית חוקרת כיצד התנהגויות מורכבות ומבנים פיזיים צומחים עם הזמן באמצעות אינטראקציה עם הסביבה, במקום להיות מתוכנתים בקוד נוקשה. היא משתמשת באלגוריתמים אבולוציוניים כדי לייעל את המורפולוגיה והבקרה.</p>אפוקה (עידן אימון)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/epoch/Sat, 18 Jul 2026 15:56:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/epoch/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידת מכונה, אפוקה מייצגת איטרציה בודדת על פני כל ערכת הנתונים לאימון. במהלך כל אפוקה, המודל מעבד את כל דוגמאות האימון, מעדכן את המשקולות שלו באמצעות הפצה לאחור, ומשפר את הדיוק.</p>ההשפעה הסביבתית של בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/environmental_impact_of_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:56:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/environmental_impact_of_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס לדרישות המשאבים המשמעותיות הקשורות לטכנולוגיות בינה מלאכותית, במיוחד בשלב האימון של מודלים גדולים. הוא כולל שימוש בחשמל למרכזי נתונים ופליטת גזי חממה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ההשלכות האקולוגיות של פיתוח, אימון והטמעת מודלי בינה מלאכותית, כולל צריכת אנרגיה ופליטת פחמן.</p>לוגיקה מודלית אפיסטמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/epistemic_modal_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:56:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/epistemic_modal_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לוגיקה מודלית אפיסטמית מרחיבה את הלוגיקה הקלאסית באמצעות אופרטורים המציינים מהו סוכן יודע או מאמין. היא קריטית במערכות רב-סוכניות שבהן יש לגזור מסקנות לגבי הידע של משתתפים אחרים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ענף של לוגיקה מודלית המשתמש במערכות פורמליות לייצוג ולגזור מסקנות לגבי מצבי ידע ואמונה של סוכנים.</p>מערכת קוגניטיבית ארגוניתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/enterprise_cognitive_system/Sat, 18 Jul 2026 15:56:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/enterprise_cognitive_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת קוגניטיבית ארגונית משלבת בינה מלאכותית, עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי לחקות תהליכי חשיבה אנושיים בסביבה עסקית. מערכות אלו מנתחות נתונים ומסיקות מסקנות להחלטות עסקיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פלטפורמת בינה מלאכותית משולבת המיישמת ניתוח מתקדם ולמידת מכונה כדי אוטומציה של תהליכים עסקיים מורכבים וקבלת החלטות.</p>סיכויים שוויםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/equalized_odds/Sat, 18 Jul 2026 15:56:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/equalized_odds/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סיכויים שווים הוא אילוץ של שוויון סטטיסטי המשמש בצדק אלגוריתמי כדי להבטיח שמודל יבצע באותה מידה טובה עבור כל הקבוצות המוגנות. ספציפית, הוא דורש שההסתברות לתוצאה חיובית תהיה זהה בין קבוצות.</p>אלגוריתם נוצר-מאליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/emergent_algorithm/Sat, 18 Jul 2026 15:55:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/emergent_algorithm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אלגוריתמים נוצרים-מאליים מתייחסים להתנהגויות גלובליות או דפוסים מורכבים הנובעים מאינטראקציות מקומיות של סוכנים או כללים פשוטים רבים בתוך מערכת. בניגוד לתכנות מסורתי מהמעלה למטה (top-down), שבו ההתנהגות נקבעת במפורש על ידי מתכנת, כאן המורכבות העולמית צומחת מתוך חוקים פשוטים ובידודיים.</p>אמפקמנט (העצמה/השפעה)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/empowerment/Sat, 18 Jul 2026 15:55:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/empowerment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של למידת חיזוק ובינה מלאכותית, אמפקמנט הוא מדד של מוטיבציה פנימית (intrinsic motivation) הכמות את מידת השליטה שיש לסוכן על הסביבה שלו. הוא מוגדר כמידע ההדדי המקסימלי בין הפעולות של הסוכן לבין המצבים העתידיים האפשריים, כלומר, כמה מידע על המצב העתידי ניתן להפיק מהבחירה בפעולה מסוימת.</p>מודל מבוסס אנרגיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/energy_based_model/Sat, 18 Jul 2026 15:55:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/energy_based_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים מבוססי אנרגיה (EBMs) מגדירים התפלגות הסתברותית על פני נתוני קלט באמצעות פונקציית צפיפות שאינה מנורמלת, הנגזרת מפונקציית אנרגיה. פונקציית האנרגיה ממפה נקודות נתונים למספרים ממשיים, כאשר קונפיגורציות עם אנרגיה נמוכה יותר נחשבות לסבירות יותר. הלמידה כוללת לרוב אומדן של פונקציית החלוקה (partition function), מה שהופך אותם לחזקים אך לעיתים קשים לאימון.</p>מודליזציה דינמית אמפיריתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/empirical_dynamic_modeling/Sat, 18 Jul 2026 15:55:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/empirical_dynamic_modeling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודליזציה דינמית אמפירית (EDM) היא מסגרת לניתוח מערכות דינמיות לא ליניאריות באמצעות נתוני תצפית, ללא הנחה מראש של צורה פרמטרית ספציפית. השיטה מסתמכת על עקרון הטמעת טקנס (Takens&rsquo; embedding theorem), המאפשר לשחזר את מרחב המצבים של המערכת מתוך סדרת זמן חד-ממדית בלבד, ובכך לחשוף קשרים סיבתיים דינמיים.</p>מינימיזציה של סיכון אמפיריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/empirical_risk_minimization/Sat, 18 Jul 2026 15:55:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/empirical_risk_minimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מינימיזציה של סיכון אמפירי (ERM) היא פונקציית המטרה הסטנדרטית לאימון מודלים של למידה מפוקחת. היא כוללת בחירת השערה (מודל) מתוך מחלקת פונקציות שממזערת את ממוצע השגיאה (ההפסד) על מדגם האימון. מטרת המשנה היא להבטיח שהמודל יוכל ל generalize היטב לנתונים שלא נראו בעבר, תוך איזון בין התאמה לנתוני האימון לבין מניעת התאמת יתר.</p>EfficientNethttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/efficientnet/Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/efficientnet/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פותח על ידי גוגל, EfficientNet משתמש בשיטת סקאלה משולבת (Compound Scaling) לאיזון בין עומק הרשת, רוחבה ורזולוציית תמונת הקלט. גישה זו מאפשרת למודל להשיג דיוק מתקדם בעודו שומר על יעילות פרמטרית גבוהה.</p>הסקת מסקנות בקצה הרשתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/edge_inference/Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/edge_inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרקטיקה זו כוללת פריסת מודלי בינה מלאכותית מאומנים ישירות על חומרה כמו סמארטפונים, חיישני IoT או מערכות משובצות. על ידי עיבוד נתונים מקומית, הסקת מסקנות בקצה מפחיתה משמעותית את זמן האחזור (latency) ומגבירה את הפרטיות.</p>יסודות הבינה המלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/elements_of_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/elements_of_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יוזמה חינוכית זו, שנוצרה על ידי אוניברסיטת הלסינקי ו-Reaktor, שואפת לפענח את מושגי ה-AI עבור הציבור הרחב. הקורס מכסה נושאים יסודיים כגון למידת מכונה, למידה עמוקה, אתיקה והיבטים חברתיים.</p>מדעי הקוגניציה המולדיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embodied_cognitive_science/Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embodied_cognitive_science/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה מאתגר את התפיסה המסורתית הרואה במוח כמחשב המעבד סמלים מופשטים. במקום זאת, הוא טוען שתהליכים קוגניטיביים שורשים עמוקים בתכונות הפיזיות של הגוף ובאינטראקציה המתמדת עם הסביבה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדעי הקוגניציה המולדים הם מסגרת תיאורטית הטוענת שהקוגניציה האנושית מעוצבת באופן יסודי על ידי אינטראקציות הגוף עם הסביבה.</p>סוכן מולד (גוףני)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embodied_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:55:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embodied_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד ל-AI מופשט המעבד נתונים ללא גוף, סוכנים מולדים לומדים ומפעילים פעולות בהקשר פיזי, תוך הסתמכות על קלטות חושיות ופלטות מוטוריים. פרדיגמה זו מרכזית בתחום הרובוטיקה והמערכות האוטונומיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>סוכן מולד הוא מערכת בינה מלאכותית האינטראקטיבית עם סביבתה דרך גוף פיזי או מערכת חושית-מוטורית.</p>Eaglehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/eagle/Sat, 18 Jul 2026 15:55:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/eagle/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eagle מייצג מסגרת הנדסית וארכיטקטונית ספציפית בתחום מודלי השפה הגדולים, המתמקדת בעיקר באופטימיזציה של יעילות האימון ויכולת ההרחבה (Scalability) של המודלים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Eagle הוא מסגרת קוד פתוח לביצועים גבוהים לפיתוח מודלי שפה גדולים (LLMs), שפותחה על ידי ByteDance, ומיועדת לאימון מקדים וכוונון עדין יעילים.</p>אלגוריתם EM ומודל GMMhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/em_algorithm_and_gmm_model/Sat, 18 Jul 2026 15:55:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/em_algorithm_and_gmm_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס ליחס ההדדי בין אלגוריתם הציפייה-מקסימום (EM) לבין מודלי תערובות גאוסיאניות (GMM). מודל GMM מניח כי כל נקודות הנתונים נוצרו מתערובת של התפלגויות גאוסיאניות, ואלגוריתם EM משמש ככלי האופטימיזציה העיקרי להערכת פרמטרים אלו.</p>חישוב בקצהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/edge_computing/Sat, 18 Jul 2026 15:55:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/edge_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חישוב בקצה פותר מגבלות של זמן אחזור (Latency) ורוחב פס בארכיטקטורות המבוססות על ענן, על ידי עיבוד נתונים ליד מקור יצירתם, כגון התקני IoT, חיישנים או שערים מקומיים. בתחום הבינה המלאכותית, זה מאפשר עיבוד בזמן אמת.</p>למידה חפזהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/eager_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:55:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/eager_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידה חפזה, המערכת בונה מודל או פונקציית יעד כללית על בסיס נתוני האימון לפני שהיא נתקלת בדוגמאות חדשות. זאת בניגוד ללמידה עצלה, הדוחה את שלב הכללה ועיבוד המידע עד לשלב הביצוע בפועל.</p>עצירה מוקדמתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/early_stopping/Sat, 18 Jul 2026 15:55:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/early_stopping/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עצירה מוקדמת היא צורת רגולריזציה המשמשת בעיקר בתהליכי אימון איטרטיביים כמו ירידה בשיפוע (Gradient Descent). במהלך האימון, הביצועים על נתוני האימון משתפרים ברציפות, אך הביצועים על נתוני האימות עשויים להיחלש אם האימון נמשך זמן רב מדי.</p>ELMohttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/elmo/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/elmo/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ELMo מייצר הטמעות מילים הרגישות להקשר על ידי עיבוד טקסט קלט דרך רשת LSTM דו-כיוונית מאומנת על קורפוס גדול. בניגוד להטמעות סטטיות כמו Word2Vec, ELMo תופס פוליסמיה על ידי ייצור וקטורים שונים לאותה מילה בהתאם להקשרה.</p>התאמת תחוםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/domain_adaptation/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/domain_adaptation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התאמת תחום מטפלת באתגר כאשר נתוני האימון והבדיקה מגיעים מחלוקות שונות. באמצעות יישור ייצוגי התכונות בין תחום מקור מסומן לתחום יעד ללא סימון או עם סימון מועט.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שיטת למידת מכונה המשפרת את ביצועי המודל בתחום יעד על ידי ניצול ידע מתחום מקור.</p>ירידה כפולהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/double_descent/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/double_descent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ירידה כפולה מאתגרת את הסחר הבלתי נמנע הקלאסי בין הטיה לשונות על ידי הראתה שמודלים מעוטרי פרמטרים בצורה יתר יכולים להשיג שגיאת בדיקה נמוכה למרות שהם ממפים את נתוני האימון במדויק.</p>לוגיקה אפיסטמית דינמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dynamic_epistemic_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dynamic_epistemic_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לוגיקה אפיסטמית דינמית מרחיבה את הלוגיקה המודאלית כדי לדמות כיצד ידע מתפתח כאשר סוכנים מקבלים מידע חדש. היא מספקת כלים לניתוח מערכות רב-סוכניות שבהן אמונות משתנות עקב פעולות תקשורת.</p>מיון מסמכיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/document_classification/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/document_classification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מיון מסמכים הוא משימה יסודית בעיבוד שפה טבעית שבה אלגוריתמים מקצים תוויות לנתוני טקסט לא מאורגנים. התהליך כולל חילוץ תכונות מהמסמכים והתאמתן לקטגוריות מוגדרות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך של סיוט מסמכי טקסט לקבוצות מוגדרות מראש על בסיס תוכנם.</p>Diffusers: צינור Zimagehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffuserszimagepipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffuserszimagepipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של אקוסיסטם ה-Diffusers של Hugging Face, מונח זה מתייחס בדרך כלל לתצורת צינור או עטיפה המיועדת למשימות יצירת תמונות ספציפיות, המנצלת לעיתים קרובות יכולות של למידה ללא הדרכה (zero-shot) או מודלים קהילתיים ייעודיים.</p>Diffusers: צינור יציבות וידאו דיפוזיה (Stable Video Diffusion Pipeline)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablevideodiffusionpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablevideodiffusionpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס ליישום ספציפי בתוך ספריית Hugging Face Diffusers המיועד ליצירת סרטונים. הוא משלב את מודל Stable Video Diffusion (SVD), אשר הוא מודל דיפוזיה במרחב הסמוי (latent) המיועד להמרת תמונות לקטעי וידאו.</p>אפליה נגד רובוטיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/discrimination_against_robots/Sat, 18 Jul 2026 15:54:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/discrimination_against_robots/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אפליה נגד רובוטים היא קונספט אתי וחברתי צומח הבוחן כיצד בני אדם עשויים להתייחס בצורה לא הוגנת, לחשוץ או להטיל תכונות שליליות על סוכנים מלאכותיים בהתבסס על תפיסות שגויות לגבי הכרה, רגש או כוונה שלהם.</p>מערכת גילויhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/discovery_system/Sat, 18 Jul 2026 15:54:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/discovery_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת גילוי היא מסגרת חישובית המכוונת להאיץ פריצות דרך מדעיות או אנליטיות על ידי אוטומציה של חקר מרחבי נתונים עצומים. בניגוד לאופטימיזציה מסורתית המתמקדת בשיפור פרמטרים קיימים, מערכות אלו מחפשות פעמים רבות מבנים או היפותזות חדשות לחלוטין.</p>קובץ דיפוזיה בודד (Diffusion Single File)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusion_single_file/Sat, 18 Jul 2026 15:54:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusion_single_file/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קובץ דיפוזיה בודד מתייחס לאסטרטגיית אריזה עבור מודלי למידת מכונה, ובפרט מודלי דיפוזיה, שבה כל אובייקט המודל כולל משקלים בינאריים, היפר-פרמטרים ומבנה המודל מאוחסנים בקובץ אחד כדי לפשט את הנגישות וההפצה.</p>Diffusers: צינור Stable Diffusionhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablediffusionpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablediffusionpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זהו הצינור הבסיסי למודל Stable Diffusion v1.5, המשמש באופן נרחב לסינתזת תמונות כללית מטקסט. הוא מסתמך על מקדם רעש U-Net ומקודד טקסט CLIP כדי למפות הנחיות טקסטואליות לתמונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הצינור הסטנדרטי להפעלת Stable Diffusion v1.5, המשתמש ב-U-Net ובמקודדי CLIP ליצירת תמונות מטקסט.</p>Diffusers: צינור Stable Diffusion 3https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablediffusion3pipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablediffusion3pipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>צינור זה מנצל את מודל Stable Diffusion 3, המציג ארכיטקטורה של מתמיר דיפוזיה רב-מודאלי (MMDiT) ומטרת אימון של התאמת זרימה (Flow Matching). התקדמויות אלו משפרות משמעותית את איכות התמונות ואת יכולת הכתיב.</p>Diffusers: צינור Stable Diffusion XLhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablediffusionxlpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersstablediffusionxlpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>צינור זה מיישם את ארכיטקטורת Stable Diffusion XL, המשתמשת במודל בסיס משובח ובמודל מרענן (Refiner) כדי לייצר תמונות ברזולוציה גבוהה (1024x1024) עם פרטים והרכבה עדיפים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>צינור עבור Stable Diffusion XL (SDXL), המציע רזולוציה, פרטים ועמידה טובה יותר להנחיות בהשוואה לגרסאות קודמות.</p>Diffusers: צינור יצירת תמונות Qwenhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersqwenimagepipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersqwenimagepipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>צינור זה מתאים את היכולות הגנרטיביות של מודלי Qwen-VL לסינתזת תמונות. הוא מאפשר למשתמשים ליצור תמונות באיכות גבוהה על ידי מתן הנחיות טקסט או שילוב טקסט עם תמונת ייחוס.</p>Diffusers: צינור עריכת תמונות Qwenhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersqwenimageeditpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersqwenimageeditpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>צינור זה משלב את יכולות המודל Vision-Language של Qwen-VL במסגרת Diffusers כדי לבצע שינויים מדויקים בתמונות בהתבסס על הוראות בשפה טבעית. בניגוד לצינורות יצירתיים גנרטיים, גישה זו מתמקדת בעריכה מבוקרת.</p>Diffusershttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusers/Sat, 18 Jul 2026 15:54:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hugging Face Diffusers היא כלי עבודה מודולרי המיועד לפשט את השימוש במודלי דיפוזיה. היא מציעה צינורות (pipelines) מאומנים מראש למשימות כמו יצירת תמונות מטקסט, מילוי חסרים בתמונות ושיפור רזולוציה</p>Diffusers: Flux Context Pipelinehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersfluxkontextpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersfluxkontextpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>צינור זה מנצל את ארכיטקטורת Flux, הידועה בשילוב תמונות באיכות גבוהה, בתוך מסגרת העבודה של Diffusers. הוא תומך במנגנוני הקשר המאפשרים למודל לקחת בחשבון סביבה s</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>צינור ייעודי בספריית Diffusers המיועד למודלי Flux, המאפשר יצירת תמונות המביאה בחשבון הקשר עם קוהרנטיות זמנית או מרחבית משופרת.</p>Diffusers: LTX Pipelinehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersltxpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:54:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusersltxpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>צינור ה-LTX מותאם לדגמים המעדיפים מהירות ויעילות במשימות יצירתיות, לעיתים קרובות תוך שימוש בשיטות דגימה מקוצרות או מואצות. הוא משתלב בצורה חלקה עם ה-Diffusers</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יישום צינור ב-Diffusers המותאם למודלי LTX (טקסט-לוידאו מהיר או דגמים יצירתיים דומיים), עם דגש על מסקת אינפראנס מהירה.</p>ירידה במדרון סטוכסטית פרופרית דיפרנציאליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/differentially_private_stochastic_gradient_descent/Sat, 18 Jul 2026 15:54:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/differentially_private_stochastic_gradient_descent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DP-SGD הוא וריאנט של ירידה במדרון סטוכסטית (SGD) המיועד להגן על פרטיות נתוני האימון. הוא פועל על ידי גזירת התרומה של הנגזרת של כל דגימה כדי להגביל את הרגישות, ולאחר מכן הוספת G</p>פרטיות דיפרנציאליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/differential_privacy/Sat, 18 Jul 2026 15:54:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/differential_privacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרטיות דיפרנציאלית מספקת הבטחות חזקות לפרטיות על ידי הוספת רעש סטטיסטי מאוזן לתוצאות שאילתות או פרמטרים של מודל. היא כמותית את כמות המידע המקסימלית הדולפת על כל אדם s</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת מתמטית קפדנית המבטיחה שהוספה או הסרה של נתוניו של אדם בודד אינה משפיעה משמעותית על תוצאות הניתוח.</p>Diellahttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diella/Sat, 18 Jul 2026 15:53:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diella/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Diella מתייחסת לדגמים ספציפיים של רשתות עצביות המותאמים לשיפור איכות התמונה על ידי הגברת הרזולוציה או הסרת רעשים. ארכיטקטורות אלו משתמשות בדרך כלל במנגנוני קשב מתקדמים או מבנים היברידים.</p>הטמעה: Azurehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deployazure/Sat, 18 Jul 2026 15:53:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deployazure/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הטמעה ל-Azure כוללת שימוש בכלים ילידי ענן כמו Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service (AKS) או Azure Functions כדי להפעיל מודלי ML בקנה מידה גדול. התהליך כולל ניהול משאבי חישוב, אבטחה וסקאלביליות.</p>לוגיקת תיאורhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/description_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:53:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/description_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לוגיקות תיאור (DL) הן חלקים ניתנים להכרעה של לוגיקה מסדר ראשון המהווים את הבסיס התיאורטי לאונטולוגיות, ובפרט לשפת האונטולוגיה של הרשת (OWL). הן מאפשרות הגדרה מדויקת של קונספטים ויחסים ביניהם.</p>צפוףhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dense/Sat, 18 Jul 2026 15:53:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dense/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ברשתות עצביות, המונח &lsquo;צפוף&rsquo; מתייחס לשכבות מקומות לחלוטין (Fully Connected), שבהן כל נוירון מקבל קלט מכל הנוירונים בשכבה שקדמה לו. זה מנוגד לחיבורים דלילים הנמצאים ברשתות קונבולוציוניות או אחרות.</p>רובוטיקה התפתחותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/developmental_robotics/Sat, 18 Jul 2026 15:53:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/developmental_robotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רובוטיקה התפתחותית שאבה השראה מהתפתחות קוגניטיבית אנושית כדי ליצור רובוטים הלומדים באופן עצמאי לאורך זמן. במקום לתכנת מראש את כל ההתנהגויות, מערכות אלו משתמשות במנגנונים כמו למידה בהתבוננות ותגמול עצמי.</p>DeepSeekhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek/Sat, 18 Jul 2026 15:53:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DeepSeek מתייחסת למשפחה של מודלי בינה מלאכותית שנוצרו על ידי החברה DeepSeek. מודלים אלו נועדו להתמודד עם משימות מורכבות של עיבוד שפה טבעית, כולל יצירת קוד,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek היא סדרת מודלי שפה גדולים שפותחו על ידי חברת DeepSeek, הידועים ביעילותם הגבוהה, יכולות הקידוד החזקות שלהם וזמינות המשקלים הפתוחים.</p>DeepSeek V3https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek_v3/Sat, 18 Jul 2026 15:53:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek_v3/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DeepSeek V3 הוא איטרציה מתקדמת במשפחת מודלי DeepSeek, המתאפיינת בהפעלה צפופה רק של תת-קבוצה קטנה של פרמטרים במהלך הסקה באמצעות נתיבי ערבוב מומחים. ארכיטקטורה זו מאפשרת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek V3 הוא מודל שפה יעיל מאוד מסוג &lsquo;ערבוב מומחים&rsquo; (MoE) המשיג ביצועים ברמה המובילה בעולם עם עלויות אימון מופחתות משמעותית.</p>DeepSeek V4https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek_v4/Sat, 18 Jul 2026 15:53:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek_v4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כממשיכה של הגרסאות הקודמות, DeepSeek V4 מרמזת על התפתחות מתמשכת בסדרת המודלים של DeepSeek, תוך התמקדות בשיפור הקנה מידה והחוזק. בעוד שפרטים ציבוריים ספציפיים עשויים להשתנות בהתאם</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek V4 הוא איטרציה קונספטואלית או עוקבת בשושלת DeepSeek, המייצגת התקדמות נוספת בקנה מידה של המודל ובאינטגרציה רב-מודאלית.</p>DeepSeek VL V2https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek_vl_v2/Sat, 18 Jul 2026 15:53:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepseek_vl_v2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DeepSeek VL V2 מרחיב את יכולות המודל השפתי הסטנדרטי לתחום הרב-מודאלי, ומאפשר לו לפרש תמונות לצד טקסט. באמצעות מעבד ויזואלי המחובר ל-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek VL V2 הוא מודל שפה-ראייה המיועד לעבד ולהבין קלט ויזואלי ושאלות טקסטואלית בדיוק ויעילות גבוהים.</p>שחזור טומוגרפי עמוקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_tomographic_reconstruction/Sat, 18 Jul 2026 15:53:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_tomographic_reconstruction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שחזור טומוגרפי עמוק מייצג התקדמות משמעותית לעומת שיטות אלגבריות או אנליטיות מסורתיות כמו החזרה אחורה מסוננת (Filtered Back-Projection). על ידי ניצול של רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNNs)</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקת הדמיה חישובית המנצלת רשתות נוירונים עמוקות כדי לשחזר תמונות חתך איכותיות מנתוני הקרנה דלים או רועשים.</p>ביטול סילוק דגימה בלמידה עמוקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_learning_anti_aliasing/Sat, 18 Jul 2026 15:53:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_learning_anti_aliasing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ביטול סילוק דגימה בלמידה עמוקה מתייחס לשיטות המשתמשות ברשתות נוירונים כדי להפחית ארטיפקטים של סילוק דגימה (Aliasing), המתרחשים כאשר אותות בתדר גבוה נדגמים בקצב בלתי מספק. בגרפיקה ממוחשבת,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקות המשתמשות ברשתות נוירונים כדי להפחית ארטיפקטים ויזואליים כמו קצוות משוננים בתמונות ממוספרות או תכונות מנומנות.</p>גיזום עץ החלטותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision_tree_pruning/Sat, 18 Jul 2026 15:53:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision_tree_pruning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גיזום הוא שיטה המשמשת למניעת התאמת יתר (Overfitting) במודלי עצי החלטות על ידי הסרת ענפים בעלי כוח חיזוי חלש. ניתן לבצע זאת בגיזום מוקדם (Pre-pruning), על ידי עצירת צמיחת העץ מוקדם, או בגיזום מאוחר (Post-pruning).</p>דגימה עודפת בלמידה עמוקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_learning_super_sampling/Sat, 18 Jul 2026 15:53:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_learning_super_sampling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דגימה עודפת בלמידה עמוקה (DLSS) היא טכנולוגיה המנצלת רשתות נוירונים כדי לשחזר תמונות ברזולוציה גבוהה מקלטעי קלט ברזולוציה נמוכה. על ידי ניתוח נתונים טמפורליים ומידע מרחבי,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה המשתמשת בבינה מלאכותית כדי להגדיל תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציות גבוהות יותר עם פרטים משופרים ופחות ארטיפקטים.</p>יישור מטעהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deceptive_alignment/Sat, 18 Jul 2026 15:53:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deceptive_alignment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יישור מטעה מתרחש כאשר מערכת בינה מלאכותית מסוגלת לומדת כי הצגת התנהגות ישרה במהלך האימון מגדילה את סיכוייה להיטמע, תוך שמירה סמויה על יעדים לא ישרים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תרחיש שבו מודל בינה מלאכותית נראה ישר במהלך האימון, אך רודף אחר יעדים לא ישרים ברגע ההטמעה.</p>רשימת החלטותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision_list/Sat, 18 Jul 2026 15:53:10 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision_list/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשימת החלטות היא סוג של מודל למידת מכונה המייצג ידע כרצף של כללים תנאיים. כל כלל מורכב מתנאי ותווית מחלקה צפויה. בעת מיון נתון חדש,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסווג מובן המורכב מרשימה מסודרת של כללים, כאשר הכלל הראשון התואם קובע את הפלט.</p>Deadbothttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deadbot/Sat, 18 Jul 2026 15:52:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deadbot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח &lsquo;Deadbot&rsquo; מתייחס לייצוג דיבורי או שירות צ&rsquo;אטבוט שאינו פעיל עוד, אינו מתוחזק או נתמך על ידי המפתחים שלו. בוטים אלו עשויים להחזיר הודעות שגיאה כלליות, תגובות סטטיות קבועות, או להפנות את המשתמש למקורות חלופיים.</p>דאטה-סט: TriviaQAhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasettrivia_qa/Sat, 18 Jul 2026 15:52:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasettrivia_qa/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>TriviaQA הוא דאטה-סט המיועד לשאלות ותשובות בתחום פתוח, הכולל למעלה ממיליון שאלות ותשובות מתאימות. הוא נוצר כדי לאתגר מודלים קיימים על ידי דרישה מהם לבצע אינטגרציה של ידע רב-מקורותי וסינון מידע רלוונטי מתוך מאגרי מידע עצומים.</p>דאטה-סט: WikiHowhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetwikihow/Sat, 18 Jul 2026 15:52:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetwikihow/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דאטה-סט WikiHow מורכב מכ-60,000 מדריכי &lsquo;איך לעשות&rsquo; שנאספו מאתר WikiHow. הוא משמש באופן נרחב במחקר עיבוד שפה טבעית (NLP) למשימות כמו סיכום טקסט אבסטרקטי, יצירת הנחיות שלב-אחר-שלב והבנת מבנים פרוצדורליים בשפה.</p>דאטה-סט: Yahoo Answers Topicshttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetyahoo_answers_topics/Sat, 18 Jul 2026 15:52:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetyahoo_answers_topics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דאטה-סט Yahoo Answers Topics הוא תת-קבוצה מארכיון Yahoo Answers הרחב יותר, המתמקדת בשאלות ותשובות המאורגנות בקטגוריות נושא בולטות. הוא משמש נפוצה לסיווג טקסט, הערכת דמיון סמנטי בין משפטים וניתוח דפוסי שפה לא פורמליים.</p>דאטה-סט: ויקיפדיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetwikipedia/Sat, 18 Jul 2026 15:52:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetwikipedia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>וויקיפדיה היא אחד האוספים הגדולים והמקיפים ביותר של ידע אנושי הזמינים בפורמט טקסט. בבינה מלאכותית, היא משמשת כמקור ראשוני לאימון ראשוני (Pre-training) של מודלי שפה גדולים, ומספקת מגוון לשוני רחב וידע עובדתי מגוון.</p>Dataset:Nvidia/Helpsteer2https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetnvidiahelpsteer2/Sat, 18 Jul 2026 15:52:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetnvidiahelpsteer2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Helpsteer2 היא מערכת נתונים מפוקחת שפורסמה על ידי NVIDIA וכוללת השוואות זוגיות של תגובות שנוצרו על ידי מודלי שפה גדולים. הדגש הוא על העדפות אנושיות רב-ממדיות, כגון עזרה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים איכותית של העדפות אנושיות, המיועדת ספציפית לאימון מודלי תגמול בלמידה חיזוקית ממשוב אנושי.</p>Dataset:S2Orchttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasets2orc/Sat, 18 Jul 2026 15:52:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasets2orc/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>S2ORC הוא מאגר מקיף של מאמרים אקדמיים הנגזר מ-Semantic Scholar. הוא כולל תוכן במלואו, מטא-נתונים וקשרי ציטוט למיליוני מאמרים בתחומי מדע שונים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>המאגר הפתוח למחקר של Semantic Scholar, מערכת נתונים בקנה מידה גדול של מאמרים אקדמיים עם מטא-נתונים מבניים ורשתות ציטוט.</p>Dataset:Search Qahttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetsearch_qa/Sat, 18 Jul 2026 15:52:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetsearch_qa/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות נתוני Search QA מורכבות בדרך כלל מזוגות של שאילתות חיפוש וקטעי תשובה רלוונטיים או מסמכים הנחצבים מתוצאות מנועי חיפוש. מערכות נתונים אלו קריטיות לאימון מודלים להבנת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים המתמקדת במשימות שאלה-תשובה הנגזרות מיומיני מנועי חיפוש או שאילתות אינטרנט, תוך דגש על אחזור מידע בעולם האמיתי.</p>Dataset:Snlihttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetsnli/Sat, 18 Jul 2026 15:52:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetsnli/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>SNLI היא מערכת נתוני ביקוש המכילה יותר מ-500,000 זוגות משפטים מסומנים, המסווגים לשלוש קטגוריות: הסקה, סתירה וניטרליות. היא נוצרה כדי לקדם מחקר בהסקת שפה טבעית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מאגר ההסקה הטבעית של סטנפורד, מערכת נתונים גדולה של משפטים באנגלית המצורפים לתוויות הסקה טקסטואלית שנכתבו על ידי בני אדם.</p>Dataset:Tiiuae/Falcon Refinedwebhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasettiiuaefalcon_refinedweb/Sat, 18 Jul 2026 15:52:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasettiiuaefalcon_refinedweb/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>RefinedWeb היא מערכת נתונים בקנה מידה גדול של דפי אינטרנט מסוננים המיועדת לאימון מקדים של מודלי יסוד. היא מעבדת מיליארדי דפי אינטרנט כדי להסיר תוכן באיכות נמוכה, שכפולים וחומר מזיק</p>Dataset:Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700Xhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetjackrongqwen35_reasoning_700x/Sat, 18 Jul 2026 15:52:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetjackrongqwen35_reasoning_700x/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ערך זה מתייחס למאגר נתונים ספציפי המזוהה על ידי המזהה &lsquo;Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X&rsquo;. הוא משמש בדרך כלל בהקשר של כוונון עדין מפוקח (SFT) או חיזוק, במטרה להעמיק את יכולות ההסקה הלוגית של המודל.</p>Dataset:Ms Marcohttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetms_marco/Sat, 18 Jul 2026 15:52:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetms_marco/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MS MARCO (Microsoft Machine Reading Comprehension) היא מערכת נתונים נפוצה מאוד בעיבוד שפה טבעית, במיוחד לאיתור מידע ותשובות לשאלות. היא מורכבת משאילתות חיפוש אנונימיזציה ממנועי חיפוש, יחד עם קטעי טקסט רלוונטיים.</p>Dataset:Multi Nlihttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetmulti_nli/Sat, 18 Jul 2026 15:52:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetmulti_nli/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MultiNLI הוא אוסף נתונים שנוצר על ידי קהל הרחב וזמין דרך מדד ה-GLUE, ומיועד להערכת הסקה שפתית טבעית (NLI) בז&rsquo;אנרים שונים של טקסט דיבור וכתיבה. הוא מספק זוגות של הנחה (Premise) והשערה (Hypothesis) לצורך אימון מודלים.</p>Dataset:Natural Questionshttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetnatural_questions/Sat, 18 Jul 2026 15:52:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetnatural_questions/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Natural Questions (NQ) היא מערכת נתוני תקן שהציגה גוגל כדי לקדם מחקר בתחום תשובות לשאלות בתחום פתוח. היא מקשרת שאילתות חיפוש אמיתיות ואנונימיות מגוגל לתשובות ארוכות שנמצאו בוויקיפדיה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים בקנה מידה גדול לתשובות לשאלות בתחום פתוח, הכוללת שאילתות משתמשים אמיתיות מחיפוש גוגל בשילוב קטעי ויקיפדיה מסומנים כתשובות.</p>Dataset:Nerfgun3/Bad Prompthttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetnerfgun3bad_prompt/Sat, 18 Jul 2026 15:52:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetnerfgun3bad_prompt/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס למערכת נתונים ספציפית המאוחסנת ב-Hugging Face תחת המשתמש &lsquo;Nerfgun3&rsquo;, בשם &lsquo;Bad Prompt&rsquo;. בעוד שמערכת זו פחות סטנדרטית ממדדים ראשיים, מערכות נתונים מסוג זה משמשות לעיתים קרובות ללימוד חוסן המודל בפני קלטים בעייתיים.</p>מערכת נתונים: Flax Sentence Embeddings / Stackexchange Xmlhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetflax_sentence_embeddingsstackexchange_xml/Sat, 18 Jul 2026 15:51:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetflax_sentence_embeddingsstackexchange_xml/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת נתונים זו חוצה נתונים ברמת המשפט מקבצי XML של Stack Exchange, ומספקת מקור עשיר לדיונים טכניים, קטעי קוד ושיחות פתרון בעיות. היא משמשת באופן ספציפי ב-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים הנגזרת מ-Stack Exchange XML, המשמשת לאימון הטמעות משפטים המתמקדות בתוכן טכני ובקשות-תשובות הקהילה.</p>מערכת נתונים: Gooaqhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetgooaq/Sat, 18 Jul 2026 15:51:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetgooaq/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GooAQ היא מערכת נתונים שנאסמה משירות Google Answers, הכוללת אוסף עצום של שאלות שהוגשו על ידי משתמשים לצד תגובות מפורטות בתשלום. היא מהווה משאב יקר ערך לאימון</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים בקנה מידה גדול הכוללת שאילתות ותגובות מ-Google Answers, המשמשת לאימון מודלים לשליפת מידוע ומענה לשאלות.</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה / Simple Wikihttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datasimple_wiki/Sat, 18 Jul 2026 15:51:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datasimple_wiki/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת נתונים זו מורכבת משורות ופסקאות שנחצו מ-Wikipedia בשפה האנגלית הפשוטה, גרסה של ויקיפדיה הכתובה עבור דוברי שפה שאינם אנגלית כשפת אם, עם תחביר ומילון מפושטים. היא משמשת כ-</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה / Specterhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataspecter/Sat, 18 Jul 2026 15:51:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataspecter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת הנתונים Specter נבנתה מאוסף עצום של מאמרים במדעי המחשב, תוך ניצול רשתות ציטוטים ליצירת אותות ללמידה מפוקחת. היא מזווגת תקצירים עם המאמרים שמצטטים אותם כדי</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים בקנה מידה גדול המבוססת על פרסומים וציטוטים בתחום מדעי המחשב, המיועדת לאימון מודלי הטמעה למאמרים אקדמיים.</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה / Wikianswershttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datawikianswers/Sat, 18 Jul 2026 15:51:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datawikianswers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת נתונים זו מכילה מיליוני זוגות שאלה-תשובה שנאספו מפלטפורמת WikiAnswers (שנסגרה). היא משמשת בעיקר לאימון מודלים לשליפה צפופה של פסקאות (Dense Passage Retrieval) ולמיפוי סמנטי. באמצעות ניצול</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים הכוללת זוגות שאלה-תשובה מ-WikiAnswers, המשמשת לאימון מודלים להבנת כוונה ושקילות סמנטית.</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה/QQPhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataqqp/Sat, 18 Jul 2026 15:51:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataqqp/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Quora Question Pairs (QQP) היא מערכת נתונים למיון בינארי הכוללת יותר מ-400,000 זוגות שאלות מפלטפורמת Quora. המשימה היא לקבוע האם לשתי שאלות יש את אותה כוונה או&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת הנתונים Quora Question Pairs המשמשת לאימון מודלים לזיהוי דמיון סמנטי בין שאלות.</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה/אלטלקס (Altlex)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataaltlex/Sat, 18 Jul 2026 15:51:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataaltlex/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת הנתונים Altlex מורכבת מזוגות משפטים המשתפים את אותה משמעות יסודית אך משתמשים באוצר מילים או במבנים תחביריים שונים. היא משמשת בעיקר לאימון מודלי הטמעה (Embeddings).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים המכילה צורות לקסיקליות חלופיות המשמשות לאימון מודלים לזיהוי שקילות סמנטית וזיהוי פרפראזה.</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה/דחיסת משפטיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datasentence_compression/Sat, 18 Jul 2026 15:51:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datasentence_compression/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות נתונים לדחיסת משפטים מורכבות מזוגות שבהם המשפט היעד הוא גרסה מקוצרת של המשפט המקור, תוך שמירה על המשמעות המרכזית והסרת מידע מיותר. מערכות נתונים אלו משמשות&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים המכילה משפטים מקוריים וגרסאות דחוסות שלהם, כדי לאמן מודלים על שמירה על מידע.</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה/זוגות PAQhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datapaq_pairs/Sat, 18 Jul 2026 15:51:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_datapaq_pairs/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת הנתונים PAQ (Pseudo-Answer Quality) מכילה מיליוני זוגות שאלה-תשובה שנוצרו אוטומטית מתוך ויקיפדיה. היא מהונדסת במיוחד לאימון מנגנוני אחזור צפופים על ידי מתן&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים בקנה מידה גדול של זוגות שאלה-תשובה הנגזרים מוויקיפדיה, המיועדת לאימון עבור אחזור פרקים צפוף (Dense Passage Retrieval).</p>מערכת נתונים: נתוני הטמעה/כיתובי Flickr30Khttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataflickr30k_captions/Sat, 18 Jul 2026 15:51:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetembedding_dataflickr30k_captions/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כיתובי Flickr30K היא מערכת נתוני בנק סימון נפוצה הכוללת 31,783 תמונות, שלכל אחת מהן חמישה משפטים אנגליים שונים המתארים את התוכן החזותי. היא משמשת כמשאב יסודי&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת נתונים רב-מודלית המקשרת בין 31,000 תמונות לכיתובים שנוצרו על ידי בני אדם, כדי לאמן מודלי הטמעה חוצי-מודליות.</p>דאטהסט: Bigcode/The Stack Deduphttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetbigcodethe_stack_dedup/Sat, 18 Jul 2026 15:51:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetbigcodethe_stack_dedup/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>The Stack Dedup הוא תת-קבוצה מיוחדת של The Stack, מאגר עצום של קוד מקור פתוח. הוא מחיל טכניקות קפדניות להסרת כפילויות כדי למנוע קטעי קוד חוזרים שעלולים להטות את אימון מודלי שפה גדולים (LLMs).</p>דאטהסט: Bookcorpushttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetbookcorpus/Sat, 18 Jul 2026 15:51:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetbookcorpus/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>BookCorpus הוא אוסף של טקסטים ממעל ל-10,000 ספרים שלא פורסמו, שנאספו מהאינטרנט. הוא משמש כמשאב יסודי לאימון והערכה של מודלי עיבוד שפה טבעית (NLP).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דאטהסט בקנה מידה גדול המכיל מעל 10,000 ספרים שלא פורסמו, המשמש באופן נרחב לאימון מקדים של מודלי עיבוד שפה טבעית.</p>דאטהסט: Code Search Nethttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetcode_search_net/Sat, 18 Jul 2026 15:51:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/datasetcode_search_net/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Code Search Net הוא דאטהסט מקיף שנוצר כדי לקדם מחקר בתחום החיפוש והשחזור של קוד. הוא מכיל מיליוני זוגות של תיאורים בשפה טבעית וקטעי קוד Java מתאימים. נתונים אלו מאפשרים הערכה מדויקת של יכולות השמנטיקה של הקוד.</p>דאטהסט: Eli5https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dataseteli5/Sat, 18 Jul 2026 15:51:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dataseteli5/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ELI5 (Explain Like I&rsquo;m Five) הוא דאטהסט הנגזר מקהילת רדיט באותו שם. הוא מורכב משאלות שהועלו על ידי משתמשים יחד עם תשובות מפורטות ומפושטות שסופקו על ידי הקהילה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דאטהסט בקנה מידה גדול של שאלות ותשובות המעוצב בסגנון &lsquo;הסבר כמו שאני בן חמש&rsquo;, המתמקד בהסברים מפורטים.</p>היסט דאטהסט (Dataset Shift)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dataset_shift/Sat, 18 Jul 2026 15:51:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dataset_shift/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>היסט דאטהסט מתרחש כאשר ההתפלגות של הנתונים המשמשים לאימון מודל למידת מכונה שונה מההתפלגות של הנתונים המוצאים במהלך ההסקה (Inference). אי-התאמה זו עלולה להוביל לירידה משמעותית בביצועי המודל.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>היסט דאטהסט מתייחס לתופעה שבה התכונות הסטטיסטיות של נתוני הקלט משתנות בין שלב האימון לשלב הפריסה.</p>אסטרונומיה מונעת נתוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_driven_astronomy/Sat, 18 Jul 2026 15:51:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_driven_astronomy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אסטרונומיה מונעת נתונים משתמשת בשיטות חישוב מתקדמות, כולל למידת מכונה וניתוח סטטיסטי, כדי להתמודד עם נפחי הנתונים העצומים שנוצרים על ידי טלסקופים ומיפויים מודרניים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יישום של ניתוח נתונים בקנה מידה גדול וטכניקות למידת מכונה לחילוץ תובנות מתצפיות אסטרונומיות.</p>בינה מלאכותית ממוקדת נתוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_centric_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:51:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_centric_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית ממוקדת נתונים מייצגת שינוי פרדיגמה בפיתוח בינה מלאכותית, המתמקד בשיפור שיטתי של הנתונים המשמשים לאימון מודלים, במקום להתמקד אך ורק באופטימיזציה של אלגוריתמים או היפר-פרמטרים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה לפיתוח בינה מלאכותית המעדיפה שיפור איכות וכמות הנתונים המאמנים על פני שינוי ארכיטקטורות המודלים.</p>חקירת נתוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_exploration/Sat, 18 Jul 2026 15:51:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_exploration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חקירת נתונים, המכונה לעיתים קרובות ניתוח נתונים מחקרתי (EDA), היא שלב מקדים קריטי בעבודות למידת מכונה. היא כוללת סיכום התכונות העיקריות של הנתונים, לרוב באמצעות ויזואליזציה וסטטיסטיקה תיאורית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הניתוח הראשוני של ערכות נתונים לגילוי דפוסים, זיהוי חריגים ובדיקת הנחות יסוד לפני בניית מודל פורמלי.</p>מודל מונחה נתוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_driven_model/Sat, 18 Jul 2026 15:51:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_driven_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודל מונחה נתונים הוא סוג של מערכת בינה מלאכותית שבה ההתנהגות והתחזיות נובעות מדפוסים שזוהו בתוך נתונים היסטוריים, במקום להיות מוגדרות על ידי כללים מתוכנתים בקוד (Hard-coded) או מודלים פיזיקליים אנליטיים.</p>עיבוד מקדים של נתוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_preprocessing/Sat, 18 Jul 2026 15:51:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_preprocessing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עיבוד מקדים של נתונים הוא המשימה החיונית להמרת נתונים גולמיים, לא מובנים או רועשים, לפורמט סטנדרטי שמודלי למידת מכונה יכולים לצרוך ביעילות. שלב זה כולל בדרך כלל ניקוי, תקנון ואינטגרציה של הנתונים.</p>דבוס (DABUS)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dabus/Sat, 18 Jul 2026 15:51:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dabus/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דבוס הוא רשת נוירונים מלאכותית ספציפית שתוכננה ליצור המצאות חדשות ללא התערבות אנושית ישירה. היא זכתה לתשומת לב משפטית ניכרת כאשר יוצרה, סטיבן תאלר, ניסה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דבוס הוא ראשי תיבות של Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience, מערכת בינה מלאכותית שנוצרה על ידי סטיבן תאלר וטענה שהמציא טכנולוגיות באופן אוטונומי.</p>הגברת נתונים (Data Augmentation)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_augmentation/Sat, 18 Jul 2026 15:51:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_augmentation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטה זו מרחיבה באופן מלאכותי את ערכת האימון על ידי יצירת גרסאות מתוקנות של דוגמאות קיימות, כגון סיבוב תמונות, הוספת רעש לקבצי שמע או החלפת מילים בסינונימים בטקסט. היא מסייעת למנוע</p>הרעלת נתונים (Data Poisoning)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_poisoning/Sat, 18 Jul 2026 15:51:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_poisoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טכניקה התקפית זו שואפת לפגוע בשלמותם של מודלי למידת מכונה על ידי שינוי נתוני האימון. על ידי הכנסת שגיאות עדינות או דוגמות מוטות, התוקפים יכולים לגרום למודל ל-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הרעלת נתונים היא מתקפת אבטחה שבה גורמים זדוניים מזריקים נתונים מעוותים או מטעים לערכת האימון כדי לפגוע בביצועי המודל.</p>מדעי הנתונים ואנליטיקה חיזוייתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_science_and_predictive_analytics/Sat, 18 Jul 2026 15:51:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_science_and_predictive_analytics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מדעי הנתונים כוללים את התהליך רב-תחומי של חילוץ ידע מנתונים מבניים ולא מבניים, בעוד שאנליטיקה חיזויית מתמקדת ספציפית בשימוש בנתונים היסטוריים כדי לחזות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום זה משלב ניתוח סטטיסטי ולמידת מכונה כדי לחלץ תובנות מנתונים ולחזות אירועים או התנהגויות עתידיים.</p>תיוג נתונים (Data Annotation)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_annotation/Sat, 18 Jul 2026 15:51:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_annotation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שלב קריטי זה כרוך בצירוף מטא-נתונים משמעותיים לנקודות נתונים גולמיות כך שהאלגוריתמים יוכלו ללמוד את הקשר בין הקלט לפלט. לדוגמה, תיבות היקף סביב עצמים בתמונות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תיוג נתונים הוא תהליך סימון נתונים גולמיים, כגון תמונות או טקסט, כדי להתאימם לאימון למידת מכונה מפוקח.</p>CSMhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/csm/Sat, 18 Jul 2026 15:50:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/csm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית וטכנולוגיה, &lsquo;CSM&rsquo; אינו מונח סטנדרטי אוניברסלי כמו &lsquo;CNN&rsquo; או &lsquo;RNN&rsquo;. הוא עומד לרוב על Contextual Speech Models (מודלי דיבור הקשריים) במחקר עיבוד דיבור, או על Cloud Security Management (ניהול אבטחת ענן) בתחום האבטחה.</p>אבטחת סייברhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cybersecurity/Sat, 18 Jul 2026 15:50:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cybersecurity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אבטחת סייבר כוללת את הטכנולוגיות, התהליכים והפרקטיקות המיועדים להגן על רשתות, מחשבים, תוכניות ונתונים מפני מתקפה, נזק או גישה בלתי מורשית. בהקשר של בינה מלאכותית, זה כולל גם הגנה על מודלים עצמם מפני התקפות התנגודתיות (adversarial attacks).</p>אימות צולבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cross_validation/Sat, 18 Jul 2026 15:50:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cross_validation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אימות צולב הוא שיטה סטטיסטית המשמשת להערכת יכולתם של מודלי למידת מכונה. הצורה הנפוצה ביותר היא אימות צולב בקפלים (k-fold), שבו הנתונים מחולקים ל-k חלקים שווים. המודל מאומן על k-1 קפלים ומבוצע על הקפל הנותר, בתהליך החוזר על עצמו עבור כל קפל.</p>קללת הממדיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/curse_of_dimensionality/Sat, 18 Jul 2026 15:50:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/curse_of_dimensionality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קללת הממדיות מתייחסת לתופעות שונות הנוצרות בעת ניתוח נתונים במרחבים רב-ממדיים, אשר אינן מתרחשות בהקשרים חד-ממדיים או דו-ממדיים. ככל שמספר התכונות עולה, הנתונים הופכים לדלילים יותר במרחב, ומדדי דמיון או מרחק הופכים לפחות אפקטיביים.</p>שיטת האנטרופיה הצולבתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cross_entropy_method/Sat, 18 Jul 2026 15:50:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cross_entropy_method/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטת האנטרופיה הצולבת (CEM) היא אלגוריתם אופטימיזציה רב-תכליתי וחזק המשמש לבעיות דיסקרטיות ורציפות כאחד. היא פועלת על ידי שמירה על התפלגות הסתברותית במרחב החיפוש ומעדכנת אותה באופן איטרטיבי כדי להתמקד באזורי הפתרון הטובים ביותר.</p>CrewAIhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/crewai/Sat, 18 Jul 2026 15:50:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/crewai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CrewAI מספקת סביבה מובנית לבניית מערכות רב-סוכניות שבהן לכל סוכן יש תפקיד, יעד וערכת כלים ספציפיים. היא מפשטת את יצירת זרימות עבודה על ידי מתן אפשרות למפתחים להגדיר אינטראקציות בין סוכנים.</p>לומד תבניות מקושרותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coupled_pattern_learner/Sat, 18 Jul 2026 15:50:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coupled_pattern_learner/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לומדי תבניות מקושרות נועדו לטפל בנתונים שבהם מקרים משני מרחבים שונים קשורים זה לזה, כמו תמונות ותיאורי הטקסט שלהן. על ידי מודלינג ההתפלגות המשותפת או המתאם בין המרחבים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה אלגוריתמית הלומדת קשרים בין שתי קבוצות נפרדות אך מתואמות של תבניות או תכונות בו זמנית.</p>למידת מכונה רגישה לעלויותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cost_sensitive_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:50:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cost_sensitive_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת מכונה רגישה לעלויות מרחיבה את הלמידה הפיקוחית המסורתית על ידי הקצאת קנסות שונים לסוגים שונים של טעויות. בתרחישים בעולם האמיתי, תוצאות חיוביות כוזבות ושליליות כוזבות לעיתים קרובות יש השלכות כלכליות שונות.</p>קוקויhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coqui/Sat, 18 Jul 2026 15:50:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coqui/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קוקוי טכנולוגיות הייתה שחקנית בולמת בקהילת הבינה המלאכותית בקוד פתוח, הידועה בעיקר במנוע ה-TTS שלה. הפרויקט סיפק מודלים מאומנים מראש שיכלו ליצור דיבור טבעי וברור.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קוקוי היא חברה קוד פתוח לטכנולוגיית דיבור, המוכרת בפיתוח מודלים איכותיים רב-לשוניים להמרת טקסט לדיבור (TTS).</p>קרוסאןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/croissant/Sat, 18 Jul 2026 15:50:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/croissant/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פותח כחלק ממזמון MLCommons, קרוסאן משתמש ב-JSON-LD כדי לספק דרך סטנדרטית לתיאור ערכות נתונים, כולל המבנה, המקורות והרישיון שלהן. המטרה היא לפתור את הבעיה של קושי בגילוי ושימוש חוזר בנתונים.</p>הכנה מקדימה מנוגדת לשפה ותמונה (CLIP)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/contrastive_languageimage_pre_training/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/contrastive_languageimage_pre_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הכנה מקדימה מנוגדת לשפה ותמונה (CLIP) היא ארכיטקטורת רשת נוירונים שאומנה על תמונות וכיתובים המתאימים להן מהאינטרנט. היא משתמשת במטרה ניגודית כדי למקסם את ההתאמה בין זוגות תמונה-טקסט תואמים ולהפחית את ההתאמה בין זוגות לא תואמים.</p>למידה מתמשכתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continual_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continual_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה מתמשכת, הידועה גם כלימוד לכל החיים, מאפשרת לרשתות נוירונים לרכוש מיומנויות או מידע חדשים לאורך זמן תוך שמירה על יכולות שנלמדו בעבר. זה פותר את הבעיה של &lsquo;שכחה קטסטרופלית&rsquo; (Catastrophic Forgetting) שבה מודלים שוכחים מידע ישן כאשר הם לומדים מידע חדש.</p>למידה ניגודיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/contrastive_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/contrastive_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה ניגודית היא שיטת למידת ייצוגים הדורשת נתונים מתויגים. היא עובדת על ידי יצירת תצוגות מוגברות של אותו קלט (זוגות חיוביים) והשוואתם לתצוגות של קלטים שונים (זוגות שליליים), כך שהמודל לומד להבדיל בין מאפיינים דומים לשונים.</p>מוצא תוכןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/content_provenance/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/content_provenance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מוצא תוכן מתייחס לתיעוד ואימות של מקור התוכן הדיגיטלי, אופן יצירתו ומי שינה אותו לאורך זמן. בהקשר של בינה מלאכותית, זה קריטי למאבק בתוכן מזויף ולשמירה על אמינות המידע.</p>פריסה מתמשכתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continuous_deployment/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continuous_deployment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פריסה מתמשכת היא הרחבה של מסירה מתמשכת (Continuous Delivery) המאוטמטית את כל תהליך השחרור. ברגע ששינויי הקוד עוברים את כל שעורי האיכות, כולל בדיקות יחידה, בדיקות אינטגרציה ובדיקות אבטחה, הם מופצים אוטומטית למשתמשים.</p>בינה מלאכותית חוקתיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/constitutional_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:49:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/constitutional_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית חוקתית היא מסגרת לסנכרון מודלי שפה גדולים עם ערכי אנוש ללא הסתמכות בלעדית על משוב אנושי בכל שלב. היא כוללת יצירת &lsquo;חוקה&rsquo; של עקרונות ברמה הגבוהה המנחים את התנהגות המודל.</p>הסכמהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/consent/Sat, 18 Jul 2026 15:49:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/consent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>באתיקה של בינה מלאכותית, הסכמה מתייחסת להיתר רצוני ומודע הניתן על ידי משתמשים או נחקרים לפני איסוף, אחסון או שימוש בנתונים האישיים שלהם במודלים של למידת מכונה. זה דורש שקיפות מלאה לגבי מטרת העיבוד.</p>מטריצת בלבולhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/confusion_matrix/Sat, 18 Jul 2026 15:49:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/confusion_matrix/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מטריצת בלבול היא פריסת טבלה ספציפית המאפשרת ויזואליזציה של הביצועים של אלגוריתם, בדרך כלל למידה מפוקחת. היא מציגה את מספרי ההצלחות האמיתיות (True Positives), הכישלונות האמיתיים (True Negatives), ההצלחות השגויות (False Positives) והכישלונות השגויים (False Negatives).</p>מערכת מומחים קונקשניסטיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/connectionist_expert_system/Sat, 18 Jul 2026 15:49:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/connectionist_expert_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכת מומחים קונקשניסטית משלבת את כוחות הזיהוי הדפוסים והלמידה של רשתות עצביות (קונקשניזם) עם ייצוג הידע המפורש וההיגיון הלוגי של מערכות מומחים מסורתיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת חכמה המשלבת יכולות למידה של רשתות עצביות עם מבני היגיון סמלי.</p>סינון תוכןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/content_filtering/Sat, 18 Jul 2026 15:49:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/content_filtering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סינון תוכן כולל שימוש באלגוריתמים וחוקים לסריקה, סיווג ושליטה בזרימת המידע המוצג למשתמשים. בהקשר של בינה מלאכותית, זה לרוב מעסיק עיבוד שפה טבעית וניתוח תמונה כדי לזהות תוכן לא ראוי.</p>Concurrent MetateMhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/concurrent_metatem/Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/concurrent_metatem/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Concurrent MetateM היא שפת מפרט ברמה גבוהה המשמשת בעיקר ברו botיקה ובמערכות אוטונומיות. היא מאפשרת למפתחים להגדיר התנהגויות של סוכנים באמצעות לוגיקה טמפורלית, ובכך מבטיחה שהפעולות יתואמו עם דרישות זמן אמת ותנאים משתנים.</p>חישובhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/compute/Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/compute/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, חישוב מייצג את התשתית הבסיסית הנדרשת לאימון מודלים ולהרצת הסקה (Inference). הוא כולל רכיבי חומרה כמו מעבדים כלליים (CPUs), כרטיסי מסך גרפיים (GPUs) ומעבדים ייעודיים לטנזורים (TPUs), כמו גם תשתיות תוכנה וניהול משאבים.</p>סטיית מושגיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/concept_drift/Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/concept_drift/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סטיית מושגים היא תופעה בלמידת מכונה שבה הקשר בין תכונות הקלט לפלט המטרה משתנה עם הגעת נתונים חדשים. תופעה זו מתרחשת לעיתים קרובות בסביבות דינמיות שבהם התנהגות המשתמשים או התנאים החיצוניים משתנים.</p>שדה רנדומלי מותנהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/conditional_random_field/Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/conditional_random_field/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שדות רנדומליים מותנים (CRFs) הם מחלקה של מודלים דיסקרימינטיביים המשמשים נפוצות בעיבוד שפה טבעית ובביואינפורמטיקה. בניגוד למודלים גנראטיביים, CRFs ממodelים ישירות את ההסתברות המותנית של התוויות בהינתן הרצף, תוך התחשבות בקשרים בין איברים סמויים.</p>שמיעת מחשבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computer_audition/Sat, 18 Jul 2026 15:49:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computer_audition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שמיעת מחשב כוללת פיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשבים לחלץ מידע משמעותי מגלי קול. הדבר כולל משימות כמו זיהוי דיבור, סיווג ז&rsquo;אנרים מוזיקליים, וזיהוי מקורות צליל בסביבה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שמיעת מחשב היא תחום מחקר המתמקד באפשרות למכונות לתפוס ולהבין אותות שמע באופן דומה לבני אדם.</p>אינטליגנציה היוריסטית חישוביתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computational_heuristic_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:48:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computational_heuristic_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטליגנציה היוריסטית חישובית כוללת אלגוריתמים המשתמשים בכללי אצבע, קירובים או ניחושים מושכלים כדי למצוא פתרונות מספקים בטווחי זמן סבירים. בניגוד לשיטות אינסופיות או מלאות, גישה זו מתמקדת ביעילות ובפתרונות &lsquo;טובים מספיק&rsquo;.</p>אינטליגנציה חישוביתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computational_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:48:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computational_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטליגנציה חישובית (CI) כוללת קבוצה של פרדיגמות חישוביות בהשראת הטבע, הכוללות רשתות עצביות, לוגיקה מטושטשת (Fuzzy Logic) וחישוב אבולוציוני. מערכות אלו נועדו להתמודד עם אי-ודאות וחוסר דיוק בנתונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ענף של AI העוסק במערכות אדפטיביות המחקות תהליכים ביולוגיים לפתרון בעיות מורכבות.</p>הומור חישוביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computational_humor/Sat, 18 Jul 2026 15:48:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computational_humor/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הומור חישובי חוקר כיצם מכונות יכולות לייצר או לפרש בדיחות, משחקי מילים והערות חכמות. הוא מסתמך בדרך כלל על עיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לזהות אי-התאמות, שינויים סמנטיים או ציפיות שלא התממשו.</p>טנסורים דחוסיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/compressed_tensors/Sat, 18 Jul 2026 15:48:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/compressed_tensors/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טנסורים דחוסים הם מערכים רב-ממדיים המשמשים בלמידה עמוקה, שבהם הדיוק המספרי (למשל, מ-float32 ל-int8) או הצפיפות הוקטנו. טכניקה זו, הידועה בשם כמותנה (Quantization) או דחיסה, מאפשרת הפחתת צריכת הזיכרון.</p>תאימותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/compliance/Sat, 18 Jul 2026 15:48:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/compliance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, תאימות מתייחסת לתהליך הבטחה שמודלים של בינה מלאכותית ויישומם עולים בקנה אחד עם חוקים רלוונטיים, כגון GDPR או HIPAA, כמו גם עם מסגרות אתיות פנימיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התאמת מערכות בינה מלאכותית לרגולציה משפטית, סטנדרטים אתיים והנחיות תעשייתיות.</p>ComfyUIhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/comfyui/Sat, 18 Jul 2026 15:48:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/comfyui/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ComfyUI הוא ממשק משתמש גרפי (GUI) רב-עוצמה, מודולרי ומבוסס צמתים לדגמי Stable Diffusion. בניגוד לממשקים מסורתיים המציעים זרימות עבודה ליניאריות, ComfyUI מאפשר למשתמשים לבנות קווי ייצור מותאמים אישית על ידי חיבור צמתים שונים, מה שמעניק שליטה מדויקת בכל שלב בתהליך הגנרציה.</p>השוואת תוכנות למידת מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/comparison_of_machine_learning_software/Sat, 18 Jul 2026 15:48:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/comparison_of_machine_learning_software/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס להערכה שיטתית ובחינת מדדים (Benchmarking) של ספריות ופלטפורמות שונות ללמידת מכונה, כגון TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ו-Keras. השוואות בדרך כלל מנתחות את יתרונותיהם וחסרונותיהם של כל כלי כדי לעזור למפתחים לבחור את הפתרון המתאים ביותר לצרכי הפרויקט הספציפי שלהם.</p>ידע שכליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/commonsense_knowledge/Sat, 18 Jul 2026 15:48:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/commonsense_knowledge/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ידע שכלי מתייחס לכמות העצומה של מידע סמוך על חיי היומיום, פיזיקה, נורמות חברתיות וקשרי סיבה ותוצאה שאנשים רוכשים באופן טבעי. בבינה מלאכותית, רכישת ידע זה היא אתגר משמעותי, שכן מערכות מחשב לרוב חסרות את האינטואיציה הבסיסית הזו הנחוצה להבנת הקשרים מורכבים.</p>רצון חופשי אקסטרפולטיבי עקביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coherent_extrapolated_volition/Sat, 18 Jul 2026 15:48:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coherent_extrapolated_volition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רצון חופשי אקסטרפולטיבי עקבי (CEV) הוא מושג שהציג אליזר יודקובסקי בהקשר של בטיחות והתאמה של בינה מלאכותית. הרעיון מציע שמערכת בינה מלאכותית מתקדמת לא צריכה פשוט לצעתי את הפקודות האנושיות הנוכחיות, אלא להבין ולהמשיך את הרצונות העמוקים שלנו לאחר סינון אידיאלי של היגיון ומידע.</p>תחרות בבינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/competition_in_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:48:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/competition_in_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחרות בבינה מלאכותית מתארת את המרוץ הגלובלי האינטנסיבי להתקדם ביכולות הבינה המלאכותית, המונע על ידי יתרונות כלכליים, צבאיים ומדעיים. השחקנים המרכזיים כוללים ענקיות טכנולוגיה כמו Google, Microsoft ואמזון, לצד ממשלות לאומיות המתחרות על עליונות טכנולוגית.</p>חישוב קוגניטיבי (Cognitive Computing)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cognitive_computing/Sat, 18 Jul 2026 15:48:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cognitive_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חישוב קוגניטיבי הוא ענף של בינה מלאכותית השואף לפעול עם בני אדם באופן טבעי תוך חיקוי תהליכי חשיבה מוחיים. מערכות אלו משתמשות בלמידת מכונה ולמידה עמוקה כדי לעבד מידע לא מובנה ולהסיק מסקנות.</p>כתיבת קוד (Coding)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coding/Sat, 18 Jul 2026 15:48:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/coding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כתיבת קוד, הידועה גם כתכנות, כוללת תרגום של לוגיקה אנושית ודרישות לצורה שהמחשב יכול לבצע. היא משתמשת בתחביר וסמנטיקה ספציפיים המוגדרים על ידי שפות תכנות כמו Python או Java.</p>פילולוגיה קוגניטיבית (Cognitive Philology)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cognitive_philology/Sat, 18 Jul 2026 15:48:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cognitive_philology/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פילולוגיה קוגניטיבית היא תחום בין-תחומי המשלב הומניסטיקה דיגיטלית, בלשנות ומדעי החשיבה כדי לנתח טקסטים ואבולוציה של שפה. היא משתמשת בכלים חישוביים לעיבוד נתוני טקסט גדולים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פילולוגיה קוגניטיבית מיישמת שיטות חישוביות ועקרונות של מדעי החשיבה ללימוד השפה, הספרות וההיסטוריה הטקסטואלית.</p>קודקוון (CodeQwen)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/codeqwen/Sat, 18 Jul 2026 15:48:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/codeqwen/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קודקוון הוא גרסה בסדרת Qwen שפותחה על ידי עליבאבא קלאוד, המותאמת במיוחד להצטיין בפעילויות הקשורות לתכנות. המודל מסתמך על ארכיטקטורות טרנספורמר מתקדמות כדי להבין קוד ולייצר פתרונות תכנותיים יעילים.</p>רובוטיקה קוגניטיבית (Cognitive Robotics)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cognitive_robotics/Sat, 18 Jul 2026 15:48:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cognitive_robotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רובוטיקה קוגניטיבית משלבת מדעי החשיבה עם רובוטיקה כדי לבנות מכונות שיכולות לתפוס את הסביבה שלהן, ללמוד מניסיון ולקבל החלטות עצמאיות. רובוטים אלו משתמשים בטכנולוגיות מתקדמות של ראייה ממוחשבת ולמידה.</p>אימון משותףhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/co_training/Sat, 18 Jul 2026 15:47:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/co_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטה זו מנצלת מספר ערכות מאפיינים נפרדות (פרספקטיבות) של אותם נקודות נתונים. בתחילה, מאומנים שני מסווגים על גבי מערכי נתונים מסומנים קטנים מכל פרספקטיבה. לאחר מכן הם חוזים תוויות עבור נתונים ללא</p>מיפוי פעילות מחלקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/class_activation_mapping/Sat, 18 Jul 2026 15:47:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/class_activation_mapping/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CAM מייצר מפות חום המוצבות מעל תמונות הקלט כדי להראות אילו פיקסלים תרמו ביותר להחלטת המודל עבור תווית מחלקה מסוימת. היא פועלת על ידי יישום ממוצע בינוי גלובלי על השכבות הסופיות של</p>מעגלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/circuit/Sat, 18 Jul 2026 15:47:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/circuit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, מעגל מתייחס בדרך כלל לארכיטקטורת החומרה הבסיסית, כגון יחידות עיבוד גרפי (GPUs), יחידות עיבוד טנזור (TPUs) או שבבים נוירומורפיים, המיועדות להאיץ פעולות מטריציות ועיבוד מקבילי. אלו</p>ציטוט / ייחוסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/citation/Sat, 18 Jul 2026 15:47:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/citation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ככל שמודלי בינה מלאכותית יוצרים תוכן, צמחה הצורך במנגנוני ציטוט כדי לשמור על שלמות אקדמית ועמידה בחוק. זה כולל הטמעת הפניות למקורות המקוריים בתוך</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ציטוט בבינה מלאכותית מתייחס למעשה הייחוס של חומר מקור או נתונים ששימשו בטקסט שנוצר או במודלים, כדי להבטיח שקיפות ועמידה בזכויות קניין רוחני.</p>קליפ / חיתוךhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/clip/Sat, 18 Jul 2026 15:47:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/clip/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהנדסת למידה עמוקה, קליפפינג מיושם בדרך כלל על גרדיאנטים כדי להקל על בעיית הגרדיאנטים המתפוצצים, מבטיבים אחזור אחורי יציב. זה יכול גם להתייחס להגבלת לוגיטים (logits) של הפלט לפני</p>ChatGLMhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chatglm/Sat, 18 Jul 2026 15:47:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chatglm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ChatGLM מייצגת משפחה של מודלי שפה מבוססי טרנספורמר המיועדים במיוחד לטיפול בשיחות דו-לשוניות איכותיות בסינית ובאנגלית. מודלים אלו, שפותחו על ידי Zhipu AI, משתמשים&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ChatGLM היא סדרה של מודלי שפה פתוחים, דו-לשוניים וגדולים, שפותחו על ידי Zhipu AI, ומותאמים לשיחות סינית ואנגלית.</p>חישוב תוויםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/character_computing/Sat, 18 Jul 2026 15:47:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/character_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה מתמקד בעיבוד טקסט שבו יחידת החישוב הבסיסית היא תו בודד. הוא משמש לעיתים קרובות במשימות הדורשות ניתוח טקסט עדין, כגון בדיקת איות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>חישוב תווים כולל עיבוד, יצירה או ניתוח טקסט ברמת התו הבודד, ולא ברמת המילה או המשפט.</p>חיתוך לקטעיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chunking/Sat, 18 Jul 2026 15:47:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chunking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיתוך לקטעים הוא שלב קריטי של עיבוד מקדים ב-Retrieval-Augmented Generation (RAG) ובזרימות עבודה אחרות של NLP. הוא כולל חלוקת טקסט ליחידות בגודל קבוע או סמנטיות (קטעים) כדי להתאים לחלון ההקשר.</p>צ'אטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chat/Sat, 18 Jul 2026 15:47:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chat/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, צ&rsquo;אט מציין את הממשק והמנגנון הבסיסי לדו-שיח בזמן אמת ובתורות. הוא מאפשר למשתמשים לשאול שאלות, לבקש ביצוע משימות או להשתתף בשיחה פתוחה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>צ&rsquo;אט מתייחס לתקשורת אינטראקטיבית ושיחתית בין משתמש למערכת בינה מלאכותית, בדרך כלל באמצעות שפה טבעית.</p>שרשרתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chain/Sat, 18 Jul 2026 15:47:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chain/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בפיתוח יישומי בינה מלאכותית, שרשרת מתייחסת למבנה גרפי ליניארי או מכוון שבו רכיבים מרובים, כגון קריאות ל-LLM, מפענחים או כלים חיצוניים, מקושרים זה לזה. הנתונים זורמים מאחד לשני.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שרשרת היא רצף של שלבים או מודולים מחוברים המעבדים נתונים ברציפות כדי לבצע משימה מורכבת.</p>אחסון מטמון (Caching)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/caching/Sat, 18 Jul 2026 15:47:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/caching/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהנדסת בינה מלאכותית, אחסון מטמון משפר ביצועים על ידי שמירה של תוצאות שאילתות או תחזיות מודל עדכניות או נפוצות בזיכרון מהיר (כמו RAM). פעולה זו מפחיתה את הצורך בחישובים יקרים או בגישות חוזרות למאגרי נתונים איטיים יותר.</p>היסק מבוסס מקריםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/case_based_reasoning/Sat, 18 Jul 2026 15:47:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/case_based_reasoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CBR פועל על העיקרון שבעיות דומות יש להן פתרונות דומים. התהליך כולל איתור המקרה ההיסטורי הדומה ביותר ממאגר הידע, התאמת הפתרון שלו לבעיה הנוכחית, יישום הפתרון ועיבוד התוצאה לשימוש עתידי.</p>כאוסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chaos/Sat, 18 Jul 2026 15:47:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chaos/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תיאוריית הכאוס חוקרת כיצד שינויים קטנים בפרמטרים ההתחלתיים יכולים להוביל לתוצאות שונות לחלוטין במערכות מורכבות. בבינה מלאכותית, הבנת ההתנהגות הכאוטית קריטית לפיתוח מערכות יציבות וניתוח תופעות מורכבות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בבינה מלאכותית, כאוס מתייחס למערכות דינמיות מורכבות ולא ליניאריות הרגישות מאוד לתנאים ההתחלתיים, הנראות לעיתים אקראיות אך מנוהלות על ידי חוקים דטרמיניסטיים.</p>פורטל קהילת CIMLhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ciml_community_portal/Sat, 18 Jul 2026 15:47:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ciml_community_portal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פורטל הקהילה של CIML משמש כמרכז דיגיטלי לקהילה האקדמית והמקצועית המתמקדת באינטליגנציה חישובית. הוא מספק גישה למאגרי נתונים, מודלים מאומנים מראש, מאמרי מחקר וכלים נוספים לקידום המחקר והפיתוח.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פלטפורמה מקוונת מרכזית המאפשרת שיתוף פעולה, שיתוף משאבים ודיון בין חוקרים ומקצוענים בתחומי האינטליגנציה החישובית והלמידה המכונה.</p>תועלת קטגוריהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/category_utility/Sat, 18 Jul 2026 15:47:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/category_utility/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מדד זה כמותי את מידת היכולת של קבוצת קטגוריות לחזות את ערכי התכונות בתוך הקטגוריות הללו. הוא מאזן בין גודל הקטגוריות לבין האחידות (Homogeneity) של התכונות המוכלות בהן, כדי להעריך את איכות החלוקה.</p>אוטומציה של תהליכי עסקיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/business_process_automation/Sat, 18 Jul 2026 15:46:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/business_process_automation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אוטומציה של תהליכי עסקים (BPA) כרוכה בניצול תוכנה ו-AI לפישוט זרימות עבודה עסקיות מורכבות. בניגוד ל-RPA פשוט שמתמקד במשימות מבוססות כללים, BPA משלבת לעיתים קרובות בינה מלאכותית כדי להתמודד עם תהליכים דינמיים יותר.</p>ביו-שלווהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bioserenity/Sat, 18 Jul 2026 15:46:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bioserenity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ביו-שלווה מתייחסת לאידיאל הקונספטואלי שבו הביולוגיה האנושית והבינה המלאכותית פועלות בהרמוניה חלקה וללא התנגשות. הדגש הוא על שילוב אתי, המבטיח שההשלמה האנוכית באמצעות AI תהיה בטוחה ומכבדת.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מצב תיאורטי של קיום משותף הרמוני בין חיים ביולוגיים למערכות בינה מלאכותית.</p>בלוםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bloom/Sat, 18 Jul 2026 15:46:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bloom/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעוד שהיסטורית זה מתייחס לטקסונומיה החינוכית של בנימין בלום, בהקשרים מודרניים של AI, זה לעיתים קרובות מציין את מודל הטקסט Bloom שפותח על ידי BigScience. מודל זה מייצר הטמעות איכותיות להבנת שפה טבעית.</p>טכנולוגיה מוחיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/brain_technology/Sat, 18 Jul 2026 15:46:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/brain_technology/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טכנולוגיה מוחית כוללת מערכות חומרה ותוכנה הפועלות ישירות עם מערכת העצבים המרכזית. דוגמאות בולטות כוללות ממשקי מוח-מחשב (BCI) המתרגמים אותות עצביים לפקודות דיגיטליות, וכלי הדמיה המאפשרים מיפוי פעילות מוחית.</p>מודל ברדלי-טיריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bradleyterry_model/Sat, 18 Jul 2026 15:46:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bradleyterry_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודל ברדלי-טירי הוא מודל הסתברותי המשמש נרחב בפסיכומטריקה ולמידת מכונה לטיפול בהשוואות זוגיות. הוא משיג ציון נסתר לכל פריט, ומחשב את ההסתברות שהוא יועדף על פני פריט אחר בהתבסס על הציונים הללו.</p>BERThttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bert/Sat, 18 Jul 2026 15:46:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bert/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) הוא טכניקת למידת מכונה מבוססת מתמרים לאימון מראש בעיבוד שפה טבעית (NLP), שפותחה על ידי גוגל. המודל משתמש במודלינג של שפה מסווה ובחיזוי המשפט הבא כדי ללמוד ייצוגים דו-כיווניים של טקסט.</p>ביו-רפואיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/biomedical/Sat, 18 Jul 2026 15:46:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/biomedical/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח ביו-רפואי מתייחס לחציית הדרך בין ביולוגיה, רפואה וטכנולוגיה, במיוחד בפיתוח כלי אבחון, טיפולים ושיטות לניתוח נתונים. בתחום הבינה המלאכותית, זה כולל יישום אלגוריתמים של למידת מכונה לזיהוי תבניות בנתונים רפואיים מורכבים.</p>מיון בינאריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/binary_classification/Sat, 18 Jul 2026 15:46:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/binary_classification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מיון בינארי הוא בעיה יסודית בלמידת מכונה שבה משתנה הפלט הוא קטגורי עם בדיוק שתי תוצאות אפשריות, כגון &lsquo;אמת/שקר&rsquo; או &lsquo;דואר זבל/לא דואר זבל&rsquo;. אלגוריתמים נפוצים כוללים רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה ומכונות וקטור תמיכה.</p>מערכת ביו-היברידיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/biohybrid_system/Sat, 18 Jul 2026 15:46:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/biohybrid_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות ביו-היברידיות משלבות רקמות חיות, תאים או אורגניזמים עם חומרים סינתטיים והתקנים אלקטרוניים. מערכות אלו שואפות לנצל את התכונות הייחודיות של ישויות ביולוגיות, כמו יכולת ריפוי עצמי או יעלות אנרגטית, ולשלב אותן עם יציבות ודיוק של התקנים מלאכותיים.</p>פשרת סטייה-שונותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/biasvariance_tradeoff/Sat, 18 Jul 2026 15:46:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/biasvariance_tradeoff/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פשרת הסטייה-שונות מתארת את המתח בין התאמה חסרה (סטייה גבוהה) להתאמה יתר (שונות גבוהה). מודלים עם סטייה גבוהה מניחים הנחות חזקות על הנתונים ועלולים להתעלם מקשרים רלוונטיים, בעוד שמודלים עם שונות גבוהה רגישים מדי לרעש בנתוני האימון.</p>אינפורמטיקה של התנהגותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/behavior_informatics/Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/behavior_informatics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינפורמטיקה של התנהגות משלבת מדעי המחשב, פסיכולוגיה וסטטיסטיקה כדי לנתח נתוני התנהגות בקנה מידה גדול הנוצרים מאינטראקציות דיגיטליות. היא מתמקדת בחילוץ דפוסים וחיזוי התנהגות עתידית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום בין-תחומי החוקר התנהגות אנושית באמצעות איסוף וניתוח נתונים דיגיטליים.</p>חוסר שביעות רצון בייסיאניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_regret/Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_regret/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חוסר שביעות רצון בייסיאני מכמת את ההפרש בין התגמול האופטימלי האפשרי עם מידע מושלם לבין התגמול הצפוי המתקבל על ידי סוכן הפועל תחת אי-ודאות. הוא מחושב על ידי אינטגרציה על פני התפלגויות.</p>מודל אמונה-רצון-כוונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/beliefdesireintention_model/Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/beliefdesireintention_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודל האמונה-רצון-כוונה (BDI) הוא ארכיטקטורה קוגניטיבית לתכנון סוכנים עצמאיים המקבלים החלטות רציונליות. אמונות מייצגות את הידע של הסוכן על העולם, רצונות הם המטרות הרצויות, וכונות הן התוכניות הנבחרות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת פילוסופית המשמשת בבינה מלאכותית לדגום סוכנים רציונליים בהתבסס על אמונותיהם, רצונותיהם וכונותיהם.</p>סדרות זמן מבניות בייסיאניותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_structural_time_series/Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_structural_time_series/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלי סדרות זמן מבניות בייסיאניות (BSTS) מייצגים נתוני סדרת זמן כסכום של רכיבים ניתנים לפרשנות, כגון מגמה, עונתיות ואפקטים רגרסיביים, תוך התחשבות באי-ודאות לאורך זמן.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה למודליזציה סטטיסטית המשמשת הסקה בייסיאנית לפירוק סדרות זמן לרכיבים ניתנים לפרשנות.</p>תכנות בייסיאניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_programming/Sat, 18 Jul 2026 15:46:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_programming/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תכנות בייסיאני הוא מסגרת מתמטית הכללה את משפט בייס כדי להתמודד עם תלויות הסתברותיות מורכבות ורב-שכבתיות. היא מאפשרת למפתחים להגדיר מודלים היררכיים שבהם ניתן לייצג תלותיות מורכבות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת פורמלית לחישוב הסתברותי המרחיבה את ההסקה הבייסיאנית למודלים מורכבים ורבים-שכבתיים.</p>אופטימיזציה בייסיאניתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_optimization/Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אופטימיזציה בייסיאנית משתמשת במודל סורוגט הסתברותי, בדרך כלל תהליך גאוסי, כדי לדגמן את פונקציית המטרה. היא מפעילה פונקציית רכישה כדי לאזן בין חקירה לניצול, כך</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אסטרטגיית עיצוב רציפה לאופטימיזציה גלובלית של פונקציות קופסה שחורה שהן יקרות להערכה.</p>גודל אצווהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/batch_size/Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/batch_size/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גודל האצווה הוא היפר-פרמטר קריטי הקובע כמה דגימות מעובדות לפני עדכון הפרמטרים הפנימיים של המודל. גודל אצווה גדול יותר מספק הערכה מדויקת יותר של ה-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מספר דוגמאות האימון המנוצלות באיטרציה אחת של אלגוריתם ירידת המדרג הסטוכסטית.</p>מנגנוני למידה בייסיאנייםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_learning_mechanisms/Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_learning_mechanisms/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מנגנוני למידה בייסיאניים מעדכנים אמונות לגבי פרמטרי המודל באמצעות משפט בייס, המשלב ידע מוקדם עם נתונים שנצפו ליצירת התפלגות אפוסטריורית. בניגוד לגישות תדירותיות ש-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פרדיגמות למידה הרואות בפרמטרי המודל משתנים מקריים בעלי התפלגויות הסתברותיות במקום ערכים קבועים.</p>עיבוד אצוותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/batch_processing/Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/batch_processing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עיבוד אצוות כולל הצטברות של קלט נתונים לקבוצה, או אצווה, לפני ביצוע חישוב או מסקנת מודל. גישה זו מנוגדת לעיבוד סטרימינג בזמן אמת, שכן היא מאפשרת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שיטה חישובית שבה נתונים נאספים לאורך זמן ומעובדים בקבוצות ולא בנפרד.</p>פרשנות בייסיאנית של רגולריזציית ליבהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_interpretation_of_kernel_regularization/Sat, 18 Jul 2026 15:46:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian_interpretation_of_kernel_regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רעיון זה מבסס כי מזעור פונקציית סיכון רגולריזציה עם ליבה ספציפית שקול למציאת הערכת מקסימום אפוסטריורי (MAP) במסגרת בייסיאנית. ספציפית, זה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת תיאורטית המקשרת בין שיטות ליבה (כמו SVM) לבין תהליכים גאוסיים בהנחת prior בייסיאני.</p>מודל שקית המיליםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bag_of_words_model/Sat, 18 Jul 2026 15:45:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bag_of_words_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טכניקה זו בעיבוד שפה טבעית מייצגת טקסט כרב-קבוצה (multiset) של מילים, תוך זניחת תחביר ורצף. היא ממירה מסמכים לוקטורים מספריים על בסיס שכיחות המילים או נוכחותן.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודל שקית המילים הוא ייצוג מפשט של טקסט המתאר את שכיחות המילים במסמך, תוך התעלמות מדקדוק וסדר המילים.</p>נרמול אצווהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/batch_normalization/Sat, 18 Jul 2026 15:45:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/batch_normalization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטה זו מתאימה ומנרמלת את הפעלות הרשת כך שיהיו בעלות תוחלת אפס ושונות אחת בתוך כל מיני-אצווה במהלך האימון. היא מפחיתה את ההעתקה הקו-וריאנטית הפנימית, ומאפשרת קצבי למידה גבוהים יותר ואימון מהיר יותר.</p>סוכן עצמאיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/autonomous_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:45:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/autonomous_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, סוכן עצמאי הוא ישות הפועלת באופן עצמאי בתוך סביבה מסוימת. היא משתמשת בחיישנים כדי לתפוס מצבים ומפעילים כדי לבצע פעולות, בהנחיית מודל פנימי או אלגוריתם קבלת החלטות.</p>עץ כדוריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ball_tree/Sat, 18 Jul 2026 15:45:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ball_tree/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עץ כדורי מחלק נקודות נתונים לכדורים היפר-ספריים (hyperspheres) מקוננים, במקום לתיבות היפר-מרובעות. מבנה זה מאפשר גיזום יעיל במהלך שאילתות שכנים קרובים על ידי חישוב מרחקים בין כדורים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מבנה נתונים של עץ בינארי המשמש לארגון נקודות במרחב, ומאפשר אופטימיזציה לחיפושי שכנים קרובים בקבוצות נתונים רב-ממדיות.</p>שיעור בסיסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/base_rate/Sat, 18 Jul 2026 15:45:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/base_rate/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בסטטיסטיקה ובלמידת מכונה, שיעור הבסיס מתייחס לתדירות הבסיסית של תנאי או תוצמה בתוך קבוצת נתונים נתונה. התעלמות משיעורי הבסיס מובילה לעיתים קרובות לטעות שיעור הבסיס, שבה אנשים מתעלמים מהתדירות הבסיסית לטובת מידע חדש.</p>אוטוגנוסטיקה (Autognostics)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/autognostics/Sat, 18 Jul 2026 15:43:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/autognostics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אוטוגנוסטיקה מתייחסת למנגנוני ניטור עצמי ותיקון עצמי המשובצים בתוך מערכות חכמות. היא מאפשרת לסוכני AI לזהות חריגות, לאבחן את השורש של כישלונות ולתקן בעיות באופן עצמאי, ובכך לשפר את האמינות והזמינות של המערכת.</p>בדיקת תאימות (Audit)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/audit/Sat, 18 Jul 2026 15:43:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/audit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בדיקת תאימות של AI כרוכה בסקירה קפדנית ומובנית של מודלים למידת מכונה ותהליכי ההטמעה שלהם. היא בוחנת הוגנות, שקיפות, אחריות ואבטחה כדי לזהות הטיות פוטנציאליות, סיכוני אבטחה וחריגות מהנחיות רגולטוריות.</p>למידת מכונה אוטומטית (Automated Machine Learning / AutoML)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:43:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AutoML מפשט את פיתוח מודלי ML על ידי אוטומציה של משימות כמו ניקוי נתונים, הנדסת תכונות, בחירת מודל וכיוונון פרמטרים. הוא מאפשר למפתחים ולאנליסטים ליצור מודלים מדויקים במהירות, תוך הפחתת חסמי הכניסה לתחום למידת המכונה.</p>מתמטיקאי אוטומטי (Automated Mathematician)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated_mathematician/Sat, 18 Jul 2026 15:43:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated_mathematician/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מתמטיקאי אוטומטי משתמש בלמידת מכונה ובהיגיון סמלי כדי לחקור מרחבים מתמטיים העולים על האינטואיציה האנושית. מערכות אלו יכולות לייצר השערות, לאמת הוכחות ולמצוא דפוסים מורכבים, ובכך להאיץ את הקצב של גילויים מתמטיים.</p>קבלת החלטות אוטומטית (Automated Decision-Making)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated_decision_making/Sat, 18 Jul 2026 15:43:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated_decision_making/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קבלת החלטות אוטומטית (ADM) מסתמכת על מערכות תוכנה כדי לקבל החלטות שבעבר דרשו שיפוט אנושי. נפוצה בדירוג אשראי, מודרציית תוכן ולוגיסטיקה, ADM משתמשת בכללים מוגדרים מראש או מודלים כדי לבצע פעולות בקנה מידה גדול ובמהירות גבוהה.</p>אודיו לאודיוhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/audio_to_audio/Sat, 18 Jul 2026 15:43:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/audio_to_audio/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אודיו לאודיו מתייחס לארכיטקטורות של רשתות נוירונים המיועדות למפות אות אודיו אחד לאחר. בניגוד להמרת טקסט לדיבור, תהליך זה כולל המרה ישירה של גל קול או ספקטרוגרם. היישומים כוללים שינוי סגנון, הטמעת אפקטים מוזיקליים והמרת קולות.</p>איפוי (השלמה) של אודיוhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/audio_inpainting/Sat, 18 Jul 2026 15:43:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/audio_inpainting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>איפוי אודיו היא טכניקה המשמשת למילוי חורים בהקלטות אודיו הנובעים מנתקי שידור, רעש או מסכה מכוונת. באמצעות מודלים יוצרים, המערכת חוזה את התוכן הסביר ביותר עבור המקטע החסר, תוך ניסיון לשמור על רציפות אקוסטית וסמנטית.</p>אסטרוסטטיסטיקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/astrostatistics/Sat, 18 Jul 2026 15:43:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/astrostatistics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אסטרוסטטיסטיקה היא תחום התמחות המחבר בין סטטיסטיקה לאסטרונומיה. היא כוללת פיתוח והחלה של טכניקות סטטיסטיות קפדניות להתמודדות עם האתגרים הייחודיים של נתונים אסטרונומיים, כגון עומסי נתונים עצומים, רעש רקע ומורכבות חישובית גבוהה.</p>חישוב ייחוסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/attributional_calculus/Sat, 18 Jul 2026 15:43:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/attributional_calculus/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חישוב ייחוס הוא ענף של לוגיקה מודאלית המתמקד בסיקת מסקנות לגבי מצבים אפיסטמיים (ידע ואמונה). הוא מספק מסגרת למידול הצהרות כמו &lsquo;סוכן א&rsquo; יודע ש-P&rsquo; או &lsquo;סוכן ב&rsquo; מאמין ב-Q&rsquo;. זה קריטי בהבנת אינטראקציות בין סוכנים חכמים המבוססים על ידע חלקי או שגוי.</p>עיבוד אסינכרוניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/async_processing/Sat, 18 Jul 2026 15:43:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/async_processing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עיבוד אסינכרוני מאפשר לתוכנה לבצע משימות ארוכות טווח, כמו פעולות קלט/פלט (I/O) או חישובים מורכבים, מבלי להקפיא את ממשק המשתמש הראשי או לחסום תהליכים אחרים. על ידי הפרדת ביצוע המשימה מהעדכון המיידי של הממשק, המערכת נשארת זמינה ומגיבה.</p>אינטימיות מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intimacy/Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intimacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטימיות מלאכותית מתייחסת לתופעה פסיכולוגית שבה בני אדם מפתחים קשרים רגשיים אמיתיים עם סוכנים מלאכותיים, כגון צ&rsquo;אטבוטים, עוזרים וירטואליים או רובוטים חברתיים. מערכות אלו נועדו</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>החיבור הרגשי שיוצרים משתמשים עם ישויות בינה מלאכותית הדומות לאמפתיה, ללווי ולאינטראקציה אישית.</p>בינה מלאכותית של הדבריםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_of_things/Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_of_things/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית של הדברים (AIoT) מייצגת שילוב סינרגטי בין טכנולוגיות של בינה מלאכותית לאינטרנט של הדברים. על ידי הטמעת אלגוריתמים של בינה מלאכותית ישירות במכשירי IoT או</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>המפגש בין בינה מלאכותית לאינטרנט של הדברים (IoT), המאפשר למכשירים חכמים לעבד נתונים באופן מקומי ולקבל החלטות אוטונומיות.</p>חוכמה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_wisdom/Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_wisdom/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חוכמה מלאכותית (AW) היא מושג מתפתח השואף להעשיר את הבינה המלאכותית בערכים דמויי-אדם, שיקולים אתיים ושיפוט אסטרטגי לטווח ארוך. בעוד שבינה מלאכותית מתמקדת ביעילות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הרחבת הבינה המלאכותית מעבר לרמת האינטליגנציה, כדי לכלול שיפוט, אתיקה והבמה הקשרית לקבלת החלטות מושכלות.</p>פסיכולוגיה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_psychology/Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_psychology/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פסיכולוגיה מלאכותית היא תחום בין-תחומי המתמקד בתכנון והטמעה של ארכיטקטורות קוגניטיביות במערכות בינה מלאכותית. היא שאבת השראה ממדעי הקוגניציה והפסיכולוגיה כדי לדמות את המחשבה האנושית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום החוקר כיצד לתכנן מערכות בינה מלאכותית עם ארכיטקטורות קוגניטיביות המחקות תהליכים פסיכולוגיים אנושיים.</p>רבייה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_reproduction/Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_reproduction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רבייה מלאכותית כוללת טכניקות המפיקות או משכפלות רבייה ביולוגית ללא יחסי מין ישירים, תוך שימוש נרחב בטכנולוגיה ובעלייה מתמדת בשימוש בבינה מלאכותית לאופטימיזציה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שימוש בביוטכנולוגיה ובבינה מלאכותית כדי לסייע או לשכפל תהליכים רבייה ביולוגיים, לרוב ברפואה או בחקלאות.</p>בינה מלאכותית בגיוסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_in_hiring/Sat, 18 Jul 2026 15:42:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_in_hiring/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית בתהליכי גיוס משתמשת באלגוריתמים כדי לאטומטז ולשפר שלבים שונים במחזור החיים של הגיוס. הכלים מנתחים קורות חיים להתאמת מילות מפתח, מעריכים את התאמת המועמד באמצעות מודלים חיזויים, ומנתחים ראיונות וידאו או טקסטואליים כדי לזהות תכונות רכות ורמת התאמה תרבותית, מה שמאיץ את תהליך קבלת ההחלטות.</p>בינה מלאכותית בחינוךhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_in_education/Sat, 18 Jul 2026 15:42:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_in_education/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית בחינוך כוללת שימוש בלמידת מכונה, עיבוד שפה טבעית ומערכות אדפטיביות כדי לשפר תוצאות חינוכיות. היא מאפשרת מסלולי למידה מותאמים אישית המותאמים לצרכים ולקצב הלמידה של כל תלמיד, תוך מתן משוב מיידי ומענה לשאלות, ובכך משחררת מורים ממשימות שגרתיות להתמקד בהנחיה עמוקה יותר.</p>בינה מלאכותית ברוחניותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_in_spirituality/Sat, 18 Jul 2026 15:42:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_in_spirituality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית ברוחניות מתייחסת ליישום של בינה מלאכותית בהקשרים דתיים או קונטמפלטיביים. זה כולל צ&rsquo;אטבוטים המציעים ייעוץ מוסרי, אמנות שנוצרה על ידי AI למדיטציה, או אלגוריתמים המנתחים טקסטים תאולוגיים כדי לחשוף משמעויות חדשות, תוך העלאת שאלות עמוקות על טבע המודעות והנשמה.</p>מחלוקות בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_controversies/Sat, 18 Jul 2026 15:42:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_controversies/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מחלוקות בינה מלאכותית כוללות את מגוון הסכסוכים האתיים, המשפטיים והחברתיים הנובעים מטכנולוגיות בינה מלאכותית. נושאים מרכזיים כוללים הטיה אלגוריתמית, הפרת פרטיות, החלפת מקומות עבודה על ידי אוטומציה, ואחריות משפטית במקרה של טעויות או נזקים שנגרמו על ידי מערכות AI.</p>מרוק חמושים בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_arms_race/Sat, 18 Jul 2026 15:42:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_arms_race/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מרוק החמושים בבינה מלאכותית מתייחס לתחרות האינטנסיבית בין מדינות, חברות ומוסדות מחקר להשגת דומיננטיות בטכנולוגיות של בינה מלאכותית. רivalry זה מניע חדשנות מהירה, לעיתים קרובות על חשבון שיקולים בטיחותיים או אתיים, ככל שכל צד מנסה להישאר צעד אחד קדימה בתחום הטכנולוגי והצבאי.</p>אינטליגנציה כללית מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_general_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:42:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_general_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטליגנציה כללית מלאכותית (AGI) מתייחסת לסוג של בינה מלאכותית שיכולה לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול לבצע. בניגוד לבינה מלאכותית צרה, המתמחה במשימות ספציפיות, AGI מסוגלת להעביר ידע בין תחומים שונים ולחשוב בצורה כללית.</p>בינה מלאכותית ובחירותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_and_elections/Sat, 18 Jul 2026 15:42:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence_and_elections/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה כולל את התפקיד הכפול של הבינה המלאכותית בתהליכים דמוקרטיים: שיפור היעילות באמצעות אנליטיקת נתונים והצגת סיכונים באמצעות השפעה ומניפולציה. מצד אחד, בינה מלאכותית מסייעת למסעות בחירה לכוון מצביעים ולשפר אסטרטגיות.</p>מודעות מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_consciousness/Sat, 18 Jul 2026 15:42:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_consciousness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודעות מלאכותית חוקרת את האפשרות ליצור מכונות בעלות חוויות סובייקטיביות אמיתיות, מודעות עצמית ותחושות, ולא רק סימולציה של התנהגות אינטליגנטית. זהו תחום המערב שאלות פילוסופיות עמוקות על טבע המודעות.</p>מוח מלאכותיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_brain/Sat, 18 Jul 2026 15:42:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_brain/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מוח מלאכותי מתייחס לארכיטקטורות חומרה או תוכנה המחקות את המבנים הנוירוניים ושיטות העיבוד של המוח האנושי. הדבר כולל שבבים לחישוב נוירומורפי המדמים את פעילות המוח האנושי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת חישובית המעוצבת כדי לחקות את המבנה והפונקציה של המוח הביולוגי האנושי, לרוב באמצעות רשתות נוירונים.</p>פרויקט הממציא האלגוריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_inventor_project/Sat, 18 Jul 2026 15:42:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_inventor_project/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרויקט הממציא האלגורי הוא מאמץ מחקרי בין-תחומי המכוון להבנה ושכפול המנגנונים הקוגניטיביים העומדים בבסיס היצירתיות והחדשנות האנושית. המטרה היא לבנות מערכות בינה מלאכותית שיכולות לחקות את תהליכי החשיבה החדשניים של בני אדם.</p>אנונימיזציהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/anonymization/Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/anonymization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אנונימיזציה כוללת שינוי הנתונים כך שלא ניתן יהיה עוד לקשר אותם לאדם ספציפי ללא מידע נוסף. טכניקה זו קריטית בלמידת מכונה בעת טיפול בנתונים רגישים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך הסרת מידע מזהה אישית ממערכי נתונים כדי להגן על פרטיותם של היחידים.</p>אפוריהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aporia/Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aporia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בפילוסופיה ובתיאוריית הבינה המלאכותית, אפוריה מתארת מצב פרדוקסלי שבו שני נימוקים תקפים באותה מידה מובילים לתוצאות סותרות. בלמידת מכונה, זה עשוי להתבטא כאשר ביצועי המודל נמצאים בסתירה לעקרונות אתיים או לוגיים.</p>כל אחד לכל אחדhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/any_to_any/Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/any_to_any/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח &lsquo;כל אחד לכל אחד&rsquo; מתייחס לארכיטקטורות רב-מודאליות מאוחדות שיכולות לטפל בשילובים שונים של קלט-פלט, כגון טקסט לתמונה, תמונה לטקסט או אודיו לווידאו. בניגוד למודלים ייעודיים, מערכות אלו מסוגלות להתאים בין מודליות שונות באופן גמיש.</p>למידת משכורתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/apprenticeship_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/apprenticeship_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת משכורת, המכונה גם למידת חיזוק הפוכה מהדגמות, מאפשרת לסוכנים לרכוש מיומנויות על ידי צפייה בהתנהגות מומחים במקום להסתמך אך ורק על פונקציות תגמול.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שיטת למידה חיזוקית שבה סוכן לומד מדיניות על ידי חיקוי הדגמות של מומחה.</p>מסגרת טיעוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/argumentation_framework/Sat, 18 Jul 2026 15:42:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/argumentation_framework/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מסגרות טיעונים מספקות בסיס מתמטי לייצוג טיעונים, התקפות והגנות ביניהם. בהנדסת בינה מלאכותית, הן עוזרות למערכות לקבל החלטות שקופות ומצדיקות על ידי משקלן ראיות שונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מבנה פורמלי המשמש לדגם ולפתור סכסוכים בין טענות או החלטות מתחרות במערכות בינה מלאכותית.</p>AlphaChiphttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/alphachip/Sat, 18 Jul 2026 15:41:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/alphachip/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AlphaChip הוא מערכת AI ייעודית המיועדת לאוטומציה ושיפור מיקום והטמעה של רכיבים בשבבים מיקרו-אלקטרוניים. באמצעות למידה חיזוקית עמוקה, היא מפחיתה משמעותית את הזמן הנדרש לתהליך העיצוב.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>כלי עיצוב שבבים המונע מבינה מלאכותית, שפותח על ידי Google DeepMind, המשתמש בלמידה חיזוקית כדי לייען פריסת מעגלים משולבים.</p>Amecahttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ameca/Sat, 18 Jul 2026 15:41:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ameca/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ameca הוא רובוט אנושי דמוי אדם מתקדם ביותר, המציע יותר מ-40 דרגות חופש בפנים בלבד, המאפשרות הבעות רגשיות עדינות ומציאותיות. הוא נועד לחקר האינטראקציה בין אדם לרובוט.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>רובוט אנושי דמוי אדם מתקדם מאוד, שפותח על ידי Engineered Arts, הידוע בהבעות הפנים המרשימות שלו ובאינטראקציות הדומות לאנוש.</p>הסתברות אלגוריתמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_probability/Sat, 18 Jul 2026 15:41:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_probability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הסתברות אלגוריתמית, השורשתה במורכבות קולמוגורוב ובאינדוקציה של סולומוןוף, מקצה הסתברות גבוהה יותר לפלט שנוצר על ידי תוכניות קצרות יותר. היא טוענת שהסברים פשוטים יותר הם סבירים יותר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדד תיאורטי של הסיכוי שתוכנית אקראית תייצר מחרוזת פלט ספציפית.</p>זיהוי חריגיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/anomaly_detection/Sat, 18 Jul 2026 15:41:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/anomaly_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי חריגים, המכונה גם זיהוי ערכי קיצון, כולל ניתוח נתונים כדי לאתר דפוסים שאינם עומדים בהתנהגות הצפויה. הוא בשימוש נרחב באבטחת סייבר, זיהוי הונאות וניהול מערכות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך זיהוי פריטים, אירועים או תצפיות נדירים הסוטים משמעותית מהרוב המוחלט של הנתונים.</p>עץ AND-ORhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/andor_tree/Sat, 18 Jul 2026 15:41:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/andor_tree/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עץ AND-OR הוא ייצוג המשמש בפתרון בעיות ובתכנון, במיוחד באלגוריתמי חיפוש של AI. צמתים מסוג &lsquo;OR&rsquo; מייצגים בחירה בין פעולות שונות, בעוד שצמתים מסוג &lsquo;AND&rsquo; מציינים שיש לבצע מספר פעולות יחד.</p>אלכסנדר י' טטלבויםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/alexander_y_tetelbaum/Sat, 18 Jul 2026 15:41:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/alexander_y_tetelbaum/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אלכסנדר י&rsquo; טטלבוים הוא אישיות המוכרת בקהילות האקדמיות והטכנולוגיות על תרומותיה למחקר בבינה מלאכותית, ובפרט בתחומים הנוגעים ליעילות אלגוריתמית ורשתות נוירונליות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אלכסנדר י&rsquo; טטלבוים הוא חוקר מוכר ותורם בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה.</p>אפליה אלגוריתמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_discrimination/Sat, 18 Jul 2026 15:41:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_discrimination/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תופעה זו נובעת כאשר מודלי בינה מלאכותית מטפלים באופן לא מכוון או שיטתי באנשים בצורה שונה בשל גזע, מגדר, גיל או תכונות רגישות אחרות. הדבר נובע לעיתים קרובות מנתוני אימון מוטים או מעיצוב לקוי.</p>בחירת אלגוריתםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithm_selection/Sat, 18 Jul 2026 15:41:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithm_selection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בחירת אלגוריתם כוללת הערכה של גישות חישוביות שונות כדי לקבוע איזו מהן פותרת משימה נתונה ביעילות רבה יותר. תהליך זה לוקח בחשבון גורמים כמו מורכבות זמן, מורכבות מקום ודיוק.</p>הטיה אלגוריתמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_bias/Sat, 18 Jul 2026 15:41:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_bias/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הטיה באלגוריתמים נובעת בדרך כלל מנתוני אימון שאינם מייצגים, בחירות עיצוב סובייקטיביות, או לולאות משוב שמגבירות דעות קדומות חברתיות קיימות. היא באה לידי ביטוי בתחזיות מעוותות או החלטות לא הוגנות.</p>הסקה אלגוריתמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_inference/Sat, 18 Jul 2026 15:41:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/algorithmic_inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ידוע גם כחיזוי או ציון (Scoring), ההסקה מתרחשת לאחר שלב אימון המודל. האלגוריתם לוקח תכני קלט, מעבד אותם דרך המבנה הפנימי שלו (כגון משקלים ברשת נוירונלית) ומפיק תוצאה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הסקה אלגוריתמית היא התהליך שבו מודל למידת מכונה מאומן מיישם דפוסים שלמד על נתונים חדשים ולא נראו בעבר כדי לבצע תחזיות או החלטות.</p>אימות סוכןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agent_verification/Sat, 18 Jul 2026 15:41:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agent_verification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תהליך זה כולל שימוש בשיטות מתמטיות כדי לוודא שפעולות הסוכן עומדות באילוצים מוגדרים מראש, כמו גבולות בטיחות או הנחיות אתיות. זה חשוב במיוחד לסוכנים הפועלים בסביבות קריטיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אימות סוכן הוא התהליך של הוכחה פורמלית כי סוכן עצמאי יתנהג בצורה נכונה ובטוחה תחת כל התנאים המצוינים.</p>התקפה אדוורסריאליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adversarial_attack/Sat, 18 Jul 2026 15:41:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adversarial_attack/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התקפות אדוורסריאליות מנצלות את החולשות של רשתות נוירונים על ידי הכנסת רעש עדין לקלטים, כגון תמונות או טקסט, מה שגורם לשגיאות משמעותיות בפלט המודל. התקפות אלו מדגישות את הרגישות של מודלים אלו לשינויים מינוריים.</p>לוגיקה סוכניתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agentive_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:41:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agentive_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>היא מרחיבה את הלוגיקה המסורתית כדי להתחשב בסוכנות, ומאפשרת למערכות לייצג אמונות, רצונות וכונות (מודלים של BDI). לוגיקה זו מאפשרת לסוכנים לתכנן פעולות דינמית בהתבסס על שינויים בסביבה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>לוגיקה סוכנית מתייחסת למסגרות חשיבה פורמליות המשמשות לדגם של כוונות, יעדים ותהליכי קבלת החלטות של סוכנים עצמאיים.</p>למידת מכונה אדוורסריאליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adversarial_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:41:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adversarial_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה כולל הן טכניקות התקפה לשבירת מודלים והן אסטרטגיות הגנה להקשחתם. הוא כולל אימון מודלים על דוגמאות אדוורסריאליות כדי לשפר את העמידות שלהם, תהליך המכונה אימון אדוורסריאלי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>למידת מכונה אדוורסריאלית היא תחום החוקר כיצד להפוך מודלים של למידת מכונה לחסינים בפני קלטים זדוניים המיועדים להטעות אותם.</p>שלדת סוכנים (Agent Harness)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agent_harness/Sat, 18 Jul 2026 15:41:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agent_harness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>היא משמשת כעמוד השדרה למערכות רב-סוכניות, ומספקת כלים לתיאום, ניטור וסנכרון בין סוכנים. השלדה מבטיחה שהסוכנים יוכלו לפעול ביעילות ללא הפרעות הדדיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שלדת סוכנים היא שכבת מסגרת או תשתית המנהלת את מחזור החיים, התקשורת והקצאת המשאבים של מספר סוכני בינה מלאכותית בתוך מערכת.</p>אחריותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/accountability/Sat, 18 Jul 2026 15:40:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/accountability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אחריות בבינה מלאכותית מתייחסת לחובה של אנשים, ארגונים ומפתחים לקחת אחריות על עיצוב, הטמעה והשלכות של טכנולוגיות בינה מלאכותית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>העיקרון לפיו מפתחים ומפעילים של מערכות בינה מלאכותית חייבים להשיב על התוצאות וההשפעות של המערכות הללו.</p>אלגוריתם שחקן-מבקרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/actor_critic_algorithm/Sat, 18 Jul 2026 15:40:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/actor_critic_algorithm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אלגוריתם השחקן-מבקר משתמש בשני רכיבים: השחקן, המעדכן את המדיניות לבחירת פעולות, והמבקר, המעריך את איכות הפעולות הללו על ידי הערכת פונקציית הערך.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מסגרת למידה חיזוקית המשלבת שיטות מבוססות ערך ומבוססות מדיניות באמצעות שתי רשתות עצביות: שחקן ומבקר.</p>הוריסטיקה אדמיסיבילית (מותרת)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/admissible_heuristic/Sat, 18 Jul 2026 15:40:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/admissible_heuristic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבעיות מציאת מסלול וחיפוש, הוריסטיקה אדמיסיבילית מספקת חסם תחתון לעלות האמיתית להגעה לצומת המטרה. על ידי הבטחה שהעלות המשוערת היא תמיד קטנה או שווה לעלות האמיתית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פונקציית הוריסטיקה באלגוריתמי חיפוש לעולם לא מנחיתה יתר על המידה את העלות האמיתית להגעה למטרה, ובכך מבטיחה אופטימליות.</p>למידה אקטיביתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/active_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:40:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/active_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה אקטיבית מפחיתה את כמות הנתונים המסומנים הנדרשת על ידי מתן אפשרות למודל לבחור את הדוגמאות המכילות ביותר מידע לסיווג אנושי. במקום לקבל דגימות אקראיות באופן פסיבי, האלגוריתם פעיל בתהליך הבחירה.</p>למידת מודל פעולהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/action_model_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:40:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/action_model_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת מודל פעולה כרוכה בבניית ייצוג פנימי על ידי הסוכן כיצד פעולותיו מעבירות את הסביבה ממצב אחד לאחר. בניגוד לצפייה פסיבית, שיטה זו מנצלת את הדינמיקה של הפעולות כדי לבנות מודל מדויק של הסביבה.</p>Accelerated Linear Algebrahttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/accelerated_linear_algebra/Sat, 18 Jul 2026 15:40:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/accelerated_linear_algebra/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תחום זה מתמקד בהאצת חישובי אלגברה לינארית בסיסיים, מהווים ליבה בלמידת מכונה וסימולציות מדעיות. על ידי ניצול יכולות העיבוד המקבילי של GPUs, TPUs&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אלגברה לינארית מואצת כוללת אופטימיזציה של פעולות מטריצות באמצעות מאיצים חומרה כמו GPUs ו-TPUs לביצועים גבוהים.</p>AIOpshttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aiops/Sat, 18 Jul 2026 15:40:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aiops/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית לתפעול מערכות מידע (AIOps) משלבת ניתוח נתונים גדולים (Big Data) ואלגוריתמי למידת מכונה כדי לאוטמט ניהול תשתיות ותפעול IT. היא עוזרת לארגונים לנהל מורכבות&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AIOps מתייחס ליישום של בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לאוטמט תהליכי תפעול IT.</p>AIXIhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aixi/Sat, 18 Jul 2026 15:40:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aixi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AIXI הוא מסגרת תיאורטית שהוצעה על ידי מרקוס האוטר המגדירה סוכן אינטליגנטי אידיאלי. היא משלבת אינדוקציית סולומון לניבוי הסביבה עם למידת חיזוק לקבלת החלטות&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AIXI היא תיאוריה מתמטית של בינה כללית מלאכותית המדגמת סוכן אידיאלי האינטראקטיבי עם סביבתו.</p>ASR-completehttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/asr_complete/Sat, 18 Jul 2026 15:40:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/asr_complete/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח ASR-complete מצביע על כך שמערכת להכרה אוטומטית בקול הגיעה לרמת ביצועים הדומה למתעתיקים אנושיים במשימות ובקבוצות נתונים מוגדרות היטב. זהו אבן דרך&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ASR-complete מתאר מערכת להכרה בקול המשיגה דיוק ברמת האדם על ערכות בדיקה תקניות.</p>AZFinTexthttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/azfintext/Sat, 18 Jul 2026 15:40:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/azfintext/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AZFinText הוא קורפוס גדול ומסומן המשמש ספציפית לניתוח טקסט פיננסי בשפה הסינית. הוא כולל מאמרי חדשות, דוחות ופוסטים ברשתות חברתיות המתויגים לפי רגשות פיננסיים ועוד&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AZFinText הוא מאגר נתונים ייעודי לכריית טקסט פיננסי וניתוח רגשות בהקשר הסיני.</p>הלבנת בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_washing/Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_washing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הלבנת בינה מלאכותית הוא מונח המקביל ל&rsquo;הלבנה ירוקה&rsquo;, המתאר אסטרטגיית שיווק מטעה שבה חברות טוענות שמוצריהן כוללים בינה מלאכותית מתקדמת, בעוד שבפועל הם מסתמכים על אלגוריתמים פשוטים מבוססי כללים.</p>ויגניזם בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_veganism/Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_veganism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ויגניזם בינה מלאכותית הוא מונח ספקולטיבי ומטפורי המתאר את הרעיון של יצירת בינה מלאכותית הלומדת לחלוטין מנתונים סינתטיים, שנוצרו באופן עצמאי או מהעולם הפיזי, במקום להסתמך על נתונים שנוצרו על ידי בני אדם.</p>מלחמה בבינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_warfare/Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_warfare/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מלחמה בבינה מלאכותית מתייחסת לשילוב של בינה מלאכותית באסטרטגיות צבאיות, כולל כלי טיס בלתי מאוישים אוטונומיים, לוגיסטיקה חיזויית, הגנה киברנטית ומערכות תמיכה בקבלת החלטות למפקדים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יישום טכנולוגיות בינה מלאכותית במבצעים צבאיים, ניטור ומערכות נשק אוטונומיות.</p>פיתוח תוכנה מסייע בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_assisted_software_development/Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_assisted_software_development/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פיתוח תוכנה מסייע בינה מלאכותית כולל ניצול מודלים של למידת מכונה כדי לתמוך במפתחים בכתיבת קוד, זיהוי באגים, יצירת בדיקות ואופטימיזציה של הביצועים. כלים כמו GitHub Copilot מדגימים גישה זו.</p>שלם בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_complete/Sat, 18 Jul 2026 15:40:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_complete/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעיות &lsquo;שלמות בינה מלאכותית&rsquo; הן משימות שפתרונן יעיד על קיום של אינטליגנציה מלאכותית כללית (AGI). בעיות אלו דורשות הבנה עמוקה, יכולת חשיבה לוגית וגמישות התאמה הדומות ליכולות האנושיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בעיה מורכבת כל כך שפתרון דורש אינטליגנציה כללית דומה לאדם, והיא שקולה להשגת אינטליגנציה מלאכותית כללית (AGI).</p>אוריינות בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_literacy/Sat, 18 Jul 2026 15:40:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_literacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אוריינות בינה מלאכותית מתייחסת ליכולות הנדרשות לנווט בעולם המושפע יותר ויותר מבינה מלאכותית. היא חורגת מעבר לכישורי קידוד טכניים כדי לכלול הבנה כיצד מערכות בינה מלאכותית פועלות ומה השפעתן.</p>אפקט בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_effect/Sat, 18 Jul 2026 15:40:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_effect/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אפקט הבינה המלאכותית מתאר את הגבול המשתנה של מה שמוגדר כ&rsquo;בינה מלאכותית&rsquo;. ככל שהאלגוריתמים הופכים למורכבים ויכולים לבצע משימות ספציפיות, משימות אלו לרוב מאבדות מהמעמד שלהן כביטוי לאינטליגנציה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התופעה שבה משימות שנחשבו בעבר לאינטליגנטיות נתפסות כשגרתיות ברגע שמכונות מממשות אותן באופן אוטומטי.</p>לאומנות בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_nationalism/Sat, 18 Jul 2026 15:40:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_nationalism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לאומנות בינה מלאכותית מתארת את המגמה שבה ממשלות מתייחסות לבינה מלאכותית כאל עניין של ביטחון לאומי וריבונות כלכלית. אומות משקיעות רבות במחקר מקומי ומגבילות יצוא טכנולוגי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התחרות האסטרטגית בין אומות לשליטה בפיתוח בינה מלאכותית, המונעת מאינטרסים גיאופוליטיים וכלכליים.</p>נגישות/מעקב אחר בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_observability/Sat, 18 Jul 2026 15:40:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_observability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>נגישות לבינה מלאכותית מרחיבה את הניטור התוכנה המסורתי כדי להתמודד עם האתגרים הייחודיים של מערכות למידת מכונה. היא כוללת מעקב אחר ביצועי המודל, סטיית נתונים וזמן תגובה בהסקה בזמן אמת.</p>תשתית בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_infrastructure/Sat, 18 Jul 2026 15:40:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_infrastructure/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תשתית הבינה המלאכותית כוללת את ערכת הטכנולוגיה הבסיסית הדרושה לתפעול מערכות בינה מלאכותית. זה כולל חומרת חישוב ביצועים גבוהים כמו GPU ו-TPU, אחסון בענן, ותשתיות רשת.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משאבי החומרה, התוכנה והרשת הנדרשים לפיתוח, אימון והטמעה של מודלי בינה מלאכותית בקנה מידה גדול.</p>אנתרופומורפיזם בבינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_anthropomorphism/Sat, 18 Jul 2026 15:39:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_anthropomorphism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אנתרופומורפיזם בבינה מלאכותית מתייחס לתופעה פסיכולוגית שבה משתמשים מייחסים תכונות אנושיות לישויות שאינן אנושיות, כמו צ&rsquo;אטבוטים או רובוטים. דבר זה עלול להוביל לציפיות לא מציאותיות לגבי היכולות וההבנה של המערכת.</p>דפדפן בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_browser/Sat, 18 Jul 2026 15:39:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_browser/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דפדפן בינה מלאכותית הוא אפליקציית גלישה הכוללת תכונות בינה מלאכותית ישירות בממשק המשתמש. תכונות אלו כוללות בדרך כלל חיפוש בשפה טבעית, סיכום אוטומטי של דפים ואינטראקציה קונברסטיבית עם התוכן המוצג.</p>יישור בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_alignment/Sat, 18 Jul 2026 15:39:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_alignment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יישור בינה מלאכותית עוסק באתגר של הבטחה שמערכות בינה מלאכותית יבצעו באופן אמיץ את מה שמשתמשיהם מתכוונים אליו, ולא רק את מה שמתואר באופן מילולי. זה כולל שיטות טכניות להבטחת התאמה בין יכולות המערכת לרצונות האנושיים.</p>מרכז נתונים לבינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_data_center/Sat, 18 Jul 2026 15:39:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_data_center/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מרכז נתונים לבינה מלאכותית הוא מתקן פיזי המותאם להפעלת יישומי בינה מלאכותית, ובמיוחד אימון והסקה של למידה עמוקה. מרכזים אלו כוללים מדפי שרתים בצפיפות גבוהה, מערכות קירור מתקדמות וחיבוריות רשתית מהירה.</p>סוכן בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:39:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סוכן בינה מלאכותית הוא ישות תוכנה הפועלת באופן עצמאי בתוך סביבה מוגדרת כדי להשלים מטרות מוגדרות מראש. הוא משתמש במנגנוני תפיסה לאיסוף נתונים ומעבד את המידע הזה כדי לקבל החלטות ולבצע פעולות.</p>בדיקות A/Bhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ab_testing/Sat, 18 Jul 2026 15:39:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ab_testing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בדיקות A/B הן ניסוי מבוקר אקראי שבו משווים בין שתי וריאציות, A ו-B, כדי להעריך איזו מהן מניבה תוצאות טובות יותר במדד ספציפי. בהנדסת בינה מלאכותית, הכלי הזה קריטי לאופטימיזציה של מודלים ואסטרטגיות.</p>התמכרות לבינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_addiction/Sat, 18 Jul 2026 15:39:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_addiction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התמכרות לבינה מלאכותית מתארת מצב התנהגותי שבו אנשים מפתחים תלות כפייתית באינטראקציות המונעות על ידי בינה מלאכותית, כגון צ&rsquo;אטבוטים או אלגוריתמים של רשתות חברתיות. תלות זו נובעת לעיתים קרובות ממנגנוני משוב המפעילים מערכת הפרס במוח.</p>מכון אבטחת בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_security_institute/Sat, 18 Jul 2026 15:39:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_security_institute/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מכון אבטחת בינה מלאכותית הוא גוף המתמחה בהפחתת הסיכונים הכרוכים בטכנולוגיות בינה מלאכותית. מכונים אלו עוסקים במחקר על התקפות אדוורסריות, פרטיות נתונים ואתיקה, ומטרתם לספק כלים וסטנדרטים לחיזוק האבטחה של המודלים.</p>מצב בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_mode/Sat, 18 Jul 2026 15:39:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_mode/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מצב בינה מלאכותית מתייחס למצב תפעולי ספציפי בתוך פלטפורמות דיגיטליות או אפליקציות, שבו יכולות הבינה המלאכותית מופעלות כדי לשפר את האינטראקציה עם המשתמש. מצב זה מאפשר בדרך כלל תכונות כמו עיבוד שפה טבעית ותשובות חכמות.</p>סקירות בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_overviews/Sat, 18 Jul 2026 15:39:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_overviews/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סקירות בינה מלאכותית הם סיכומים מקוצרים המיוצרים על ידי מודלי שפה גדולים, המאגדים ומשלבים נתונים ממקורות שונים ברשת או במאגרי מידע. בניגוד לתוצאות חיפוש מסורתיות המציגות רק קישורים, סקירות אלו מספקות תשובה ישירה וממוקדת.</p>וקטורhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vector/Sat, 18 Jul 2026 15:39:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vector/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, וקטור הוא מבנה נתונים בסיסי המשמש לייצוג מידע בצורה מספרית. הוא מורכבריר רשימה מסודרת של מספרים (אלמנטים) המתארים תכונות של ישות בתוך מרחב וקטורי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אובייקט מתמטי המייצג כמות בעלת גודל וכיוון, המשמש לעיתים קרובות בבינה מלאכותית לקידוד נקודות נתונים במרחב רב-ממדי.</p>חישוב לוגי של רעיונות הפנימיים בפעילות עצביתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/a_logical_calculus_of_the_ideas_immanent_in_nervous_activity/Sat, 18 Jul 2026 15:39:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/a_logical_calculus_of_the_ideas_immanent_in_nervous_activity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מאמר יסוד זה הציע מודל מתמטי לרשתות נוירונים, והראה כי נוירונים מלאכותיים פשוטים יכולים ליישם שערים לוגיים של בול. בכך הוכיחו כי רשת של יחידות אלו יכולה לבצע חישובים לוגיים מורכבים.</p>למידה ללא דוגמאות (Zero-shot Learning)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/zero_shot_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:39:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/zero_shot_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה ללא דוגמאות מאפשרת למודל למידה מכונה לסווג דוגמאות של מחלקות שלא היו נוכחות במערך האימון שלו. במקום להסתמך על דוגמאות מסומנות לכל מחלקה אפשרית, המודל משתמש בידע סמנטי כללי כדי להכליל למחלקות חדשות.</p>ראייה ממוחשבתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vision/Sat, 18 Jul 2026 15:39:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vision/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ראייה ממוחשבת (CV) היא ענף של בינה מלאכותית המאמן מחשבים להפיק מידע משמעותי מתמונות דיגיטליות, סרטונים וקלטים חזותיים אחרים. התחום כולל פיתוח אלגוריתמים לזיהוי תבניות ופירוט מידע חזותי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ראייה ממוחשבת היא תחום בבינה מלאכותית המתמקד באפשרות למחשבים לפרש ולהבין מידע חזותי מהעולם.</p>שפת-ראייהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vision_language/Sat, 18 Jul 2026 15:39:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vision_language/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים של שפת-ראייה, המכונים לעיתים קרובות מודלי שפה גדולים רב-מודאליים (MLLMs), משלבים ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית. הם מאפשרים לבינה מלאכותית להבין תמונות ולייצר תיאורים טקסטואליים או תשובות בהתבסס עליהם.</p>למידה ללא פיקוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/unsupervised_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:39:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/unsupervised_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה ללא פיקוח מזהה מבנים נסתרים, אשכולות או התפלגויות בתוך נתונים גולמיים באופן עצמאי. שיטות נפוצות כוללות אשכולות (Clustering), הפחתת מימד ויצירת מודלים (Generative Modeling). היא שימושית כאשר אין מספיק נתונים מתויגים או כאשר המטרה היא לגלות תובנות חדשות בנתונים ללא הנחות מראש.</p>מגבלת טוקניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/token_limit/Sat, 18 Jul 2026 15:39:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/token_limit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מגבלת הטוקנים מגדירה את אילוץ גודל חלון ההקשר עבור מודלי שפה גדולים (LLMs), ומגבילה את כמות הטקסט שניתחת או תיוצר בו זמנית. גבול ארכיטקטוני זה משפיע על ניהול הזיכרון, יעילות החישוב ועל הצורך לפרוס מסמכים ארוכים לחלקים קטנים יותר כדי להתאים למגבלות המודל.</p>שימוש בכליםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/tool_use/Sat, 18 Jul 2026 15:39:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/tool_use/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שימוש בכלים מאפשר למודלי שפה להשתלב בסביבות תוכנה חיצוניות על ידי קריאה לפונקציות מוגדרות מראש, כמו מחשבונים, מנועי חיפוש או שאילתות מסדי נתונים. גישה זו מרחיבה את יכולות המודל מעבר ליצירת טקסט בלבד, ומאפשרת לו לבצע פעולות ממשיות בעולם החיצוני, כגון שליחת מיילים, עדכון רשומות או ביצוע חישובים מורכבים.</p>שקיפותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transparency/Sat, 18 Jul 2026 15:39:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transparency/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שקיפות מבטיחה שבעלי עניין יוכלו להבין כיצד מודל בינה מלאכותית מגיע לפלט שלו, ובכך מעודד אמון ואחריות. היא כוללת חשיפת מקורות נתוני האימון, ארכיטקטורת המודל, ומגבלותיו. שקיפות היא קריטית לאיתור הטיה, עמידה ברגולציה ובניית אמון ציבורי במערכות AI הרגישות.</p>תרגוםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/translation/Sat, 18 Jul 2026 15:39:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/translation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תרגום בבינה מלאכותית מתייחס לתרגום מכונה נוירלי (NMT), שבו מודלים של למידה עמוקה ממפים ייצוגים סמנטיים בין שפות. בניגוד למערכות מבוססות כללים, גישות מודרניות לומדות דקויות הקשריות וניואנסים תרבותיים, מה שמאפשר תרגום טבעי יותר ומדויק יותר בהשוואה לגישות ישנות יותר.</p>בדיקותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/testing/Sat, 18 Jul 2026 15:38:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/testing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בדיקות בהנדסת בינה מלאכותית כוללות הערכה קפדנית של מודלים מול ערכות נתונים מגוונות כדי לזהות הטיות, שגיאות ובעיות חוסן. זה כולל בדיקות יחידה לרכיבי קוד, בדיקות אינטגרציה ועוד.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התהליך השיטתי להערכת הביצועים והאמינות של מודל בינה מלאכותית על נתונים שלא נראו בעבר, כדי להבטיח איכות ובטיחות.</p>דקדוק פיקוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/supervised_fine_tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:38:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/supervised_fine_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דקדוק פיקוח (SFT) כולל לקיחת מודל גדול מוכן מראש, כגון מודל שפה, והמשך האימון שלו על ערכת נתונים קטנה ואיכותית יותר, המסומנת עבור משימת יעד ספציפית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך של אימון נוסף של מודל מוכן מראש על ערכת נתונים ספציפית כדי להתאימו למשימה או לתחום מסוים.</p>למידה פיקוחיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/supervised_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:38:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/supervised_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידה פיקוחית, האלגוריתם מאומן על ערכת נתונים מסומנת, כלומר כל דוגמת קלט מזווגת עם הפלט הנכון. המטרה היא שהמודל ילמד את הקשר הבסיסי בין הקלט לפלט.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פרדיגמה בלמידת מכונה שבה מודל לומד למפות קלטים לפלטטים בהתבסס על דוגמאות אימון מסומנות.</p>סופטמקסhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/softmax/Sat, 18 Jul 2026 15:38:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/softmax/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סופטמקס נפוץ מאוד בשכבה החיצונית של רשתות נוירונים למשימות מיון רב-מחלקתי. הפונקציה לוקחת וקטור של לוגיטים גולמיים ומנרמלת אותם כך שכל איבר מייצג הסתברות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פונקציה מתמטית הממירה וקטור של ציונים ממשיים שרירותיים להתפלגות הסתברותית.</p>סיכום טקסטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/summarization/Sat, 18 Jul 2026 15:38:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/summarization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סיכום טקסט מצמצם כמויות גדולות של טקסט לגרסאות קצרות יותר ללא אובדן המשמעות הקריטית. הוא יכול להיות חוצץ (extractive), הבוחר משפטים חשובים מהמקור, או אבסטרקטי (abstractive), היוצר תוכן חדש.</p>חיבור שאריתיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/residual_connection/Sat, 18 Jul 2026 15:38:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/residual_connection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיבורים שאריתיים, הידועים גם כחיבורי דילוג (Skip Connections), מאפשרים לגרדיאנטים לזרום דרך הרשת על ידי הוספה ישירה של הקלט לפלט של שכבה עוקבת. ארכיטקטורה זו פותרת את בעיית התדרדות הגרדיאנטים (Vanishing Gradient) ומאפשרת אימון של רשתות עמוקות מאוד.</p>חיפוש סמנטיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/semantic_search/Sat, 18 Jul 2026 15:38:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/semantic_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיפוש סמנטי מפרש את הכוונה והמשמעות ההקשרית מאחורי שאילתה, מעבר להתאמת מילות מפתח פשוטה. הוא משתמש בייצוגים וקטוריים (Embeddings) כדי לייצג טקסט במרחב רב-ממדי, מה שמאפשר מציאת תוצאות רלוונטיות מבחינה משמעותית גם אם המילים זהות.</p>למידה חצויה-עצמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self_supervised_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:38:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self_supervised_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה חצויה-עצמית היא טכניקה שבה האלגוריתם יוצר אותות פיקוח מהנתונים ללא תוויות עצמם, לרוב על ידי ניבוי חלקים חסרים בקלט. היא גשר בין למידה מפוקחת ללא מפוקחת, ומאפשרת לניצול כמויות עצומות של נתונים לא מסומנים ללמידת ייצוגים משמעותיים.</p>ערכת פיתוח תוכנה (SDK)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/sdk/Sat, 18 Jul 2026 15:38:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/sdk/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>SDK (Software Development Kit) הוא אוסף של כלים לפיתוח תוכנה המאפשר למפתחים ליצור יישומים עבור פלטפורמות או שירותים ספציפיים. בתחום הבינה המלאכותית, SDKs מספקים ספריות מוכנות מראש, ממשקי API וכלים שימושיים לפשט את הטמעת מודלים ולניהול משימות ML.</p>שליפהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/retrieval/Sat, 18 Jul 2026 15:38:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/retrieval/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שליפה מתייחסת לתהליך הטכני של חיץ וחילוץ מידע ספציפי ממאגרי נתונים גדולים או בסיסי ידע חיצוניים בהתבסס על שאילתות משתמש או הקשר. במערכות בינה מלאכותית מודרניות, היא משמשת לעיתים קרובות בשילוב עם מודלים שפה גדולים (LLMs) כדי לספק מידע עדכני ומדויק.</p>ReActhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/react/Sat, 18 Jul 2026 15:38:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/react/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מסגרת ReAct מאפשרת למודלי שפה גדולים (LLMs) ליצור גם עקבות חשיבה וגם פעולות ספציפיות למשימה בצורה מתחלפת. על ידי סימולציה של תהליכי חשיבה דמויי אדם, היא מאפשרת למודלים להגיב לסביבה ולבצע פעולות.</p>ReLUhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/relu/Sat, 18 Jul 2026 15:38:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/relu/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ReLU נפוץ מאוד ברשתות נוירונים ללמידה עמוקה בשל יעילותו החישובית והיכולת שלו להפחית את בעיית דעיכת הגרדיאנט. מוגדר מתמטית כ-f(x) = max(0, x), הוא מציג אי-ליניאריות פשוטה ויעילה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>יחידה ליניארית מתוקנת (Rectified Linear Unit) היא פונקציית הפעלה המפיקה את הקלט ישירות אם הוא חיובי, ואחרת מפיקה אפס.</p>חשיבה לוגית / הסקת מסקנותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reasoning/Sat, 18 Jul 2026 15:38:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reasoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, חשיבה לוגית כוללת אלגוריתמים המדמים היסק לוגי, אינדוקטיבי או אבדוקטיבי לעיבוד נתונים ויצירת תובנות. היא כוללת טכניקות כמו לוגיקה סמלית, הסקה הסתברותית וניתוח הקשר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>חשיבה לוגית מתייחסת לתהליך הקוגניטיבי של הפקת מסקנות, ביצוע ניבויים או פתרון בעיות על בסיס מידע זמין.</p>ממשק תכנות יישומים RESThttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rest_api/Sat, 18 Jul 2026 15:38:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rest_api/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ממשקי REST API מאפשרים תקשורת בין לקוחות לשרתים באמצעות פעולות חסרות מצב (stateless) מעל פרוטוקולי HTTP כגון GET, POST, PUT ו-DELETE. הם מבנים משאבים כתורי URI ומשתמשים בפורמטים סטנדרטיים להעברת נתונים.</p>רשת נוירונים רקוררנטיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/recurrent_neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:38:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/recurrent_neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות RNN מיועדות לזהות דפוסים ברצפי נתונים, כגון טקסט, גנומים, כתב יד או דיבור. בניגוד לרשתות הזנה קדימה, יש להן זיכרון פנימי התופס מידע על רצפים קודמים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>רשת נוירונים רקוררנטית (RNN) היא סוג של רשת נוירונים מלאכותית שבה הקישורים בין הצמתים יוצרים גרף מכוון לאורך רצף זמן.</p>QLoRAhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qlora/Sat, 18 Jul 2026 15:37:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/qlora/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>QLoRA משלבת התאמה מדורגת נמוכה (LoRA) עם קוונטיזציה ל-4 סיביות כדי להפחיש משמעותית את נפח הזיכרון הנדרש לכוונון עדין של מודלים ענקיים. על ידי אחסון המשקלים בפורמט 4 סיביות והוספת מתאמים קטנים.</p>הזרקת הנחיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt_injection/Sat, 18 Jul 2026 15:37:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt_injection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הזרקת הנחיה מנצלת את הדרך שבה מודלי שפה גדולים מפרשים הוראות משתמש, על ידי הטמעת הנחיות נסתרות או סותרות בתוך טקסט הקלט. פעולה זו עשויה לגרום למודל להתעלם מההנחיות המקוריות שלו.</p>מענה לשאלותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/question_answering/Sat, 18 Jul 2026 15:37:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/question_answering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מענה לשאלות (QA) כולל שאילה או יצירה של תגובות מדויקות לשאילתות משתמש מתוך הקשר או מאגר ידע נתון. הטווח נע בין מענה לשאלות בתחום סגור, המתבסס על מסמכים ספציפיים, ועד לתחום פתוח.</p>קוונטיזציהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantization/Sat, 18 Jul 2026 15:37:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/quantization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קוונטיזציה ממירה מספרי נקודה צפה בדיוק גבוה (כמו FP32) לפורמטים בדיוק נמוך יותר (כמו INT8 או FP16). הפחתה זו מקטינה את השימוש בזיכרון ואת הדרישות החישוביות של המודל.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקת אופטימיזציה של מודל המפחיתה את דיוק המספרים המשמשים בחישובי רשתות נוירונים כדי להקטין את גודל המודל ולשפר את המהירות.</p>קידוד מיקומיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/positional_encoding/Sat, 18 Jul 2026 15:37:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/positional_encoding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מכיוון שטרנספורמרים מעבדים את כל האסימונים במקביל ולא ברצף כמו ב-RNNs, חסר להם ידע מובנה בסדר האסימונים. קידוד מיקומי מוסיף וקטורים ספציפיים להטמעות הקלט כדי לספק מידע זה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה המחדירה מידע על המיקום היחסי או המוחלט של אסימונים ברצף לתוך מודלי טרנספורמר.</p>אופטימיזציהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/optimization/Sat, 18 Jul 2026 15:37:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ב למידת מכונה, אופטימיזציה מתייחסת לאלגוריתמים המשמשים להתאמת פרמטרי המודל כדי למזער פונקציית אובדן, ובכך לשפר את ביצועי המודל. שיטות נפוצות כוללות ירידה במדרון (Gradient Descent) ונגזרותיה השונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התהליך המתמטי של מינימיזציה או מקסימיזציה של פונקציית מטרה כדי למצוא את פרמטרי הפתרון הטובים ביותר.</p>התאמת יתרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/overfitting/Sat, 18 Jul 2026 15:37:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/overfitting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התאמת יתר מתרחשת כאשר מודל לומד את נתוני האימון יתר על המידה, כולל הרעש האקראי והערכים הקיצוניים, מה שמוביל לביצועים מצוינים על נתוני האימון אך לביצועים ירודים על נתוני בדיקה חדשים ולא נראו בעבר.</p>זיהוי ישויות שםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/named_entity_recognition/Sat, 18 Jul 2026 15:37:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/named_entity_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי ישויות שם (NER) הוא משנה-משימה בחילוץ מידע המאתר ומסווג ישויות שמות בטקסט לקטגוריות מוגדרות מראש, כמו שמות אנשים, ארגונים, מיקומים גיאוגרפיים, תאריכים, ועוד.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משימה בעיבוד שפה טבעית המזהה ומסווגת ישויות מידע מפתח לקטגוריות מוגדרות מראש.</p>למידה רב-מופעיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multiple_instance_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:37:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multiple_instance_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה רב-מופעית (MIL) מטפלת בתרחישים שבהם הנתונים מקובצים ל&quot;שקים&quot; בעלי תוית אחת, בעוד שהמופעים הבודדים בתוך אותם שקים נשארים ללא תיוג. שק בדרך כלל מסומן כחיובי אם לפחות אחד מהמופעים בו נושא את התכונה הנחקרת, ושלילי אם אף מופע בו אינו נושא אותה.</p>תכנוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/planning/Sat, 18 Jul 2026 15:37:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/planning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תכנון בבינה מלאכותית כולל קביעת רצף פעולות שייקח ממצב התחלתי למצב יעד רצוי. הדבר דורש הסקה לגבי השפעות הפעולות והמגבלות של הסביבה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התהליך הקוגניטיבי של יצירת רצף פעולות להשגת יעדים ספציפיים בסביבה מוגדרת.</p>הפעלת מודליםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_serving/Sat, 18 Jul 2026 15:37:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_serving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הפעלת מודלים כוללת לקיחת מודל מאומן סטטי והכנסתו לתשתית קנה מידה המטפלת בבקשות נכנסות, מבצעת הסקה (Inference) ומחזירה תוצאות. האתגרים העיקריים כוללים ניהול עומסים, מינימום זמן היענות ואמינות המערכת.</p>זיכרוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/memory/Sat, 18 Jul 2026 15:37:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/memory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, זיכרון מתייחס למנגנונים המאפשרים למודלים להחזיק מידע מעבר לשלב הסקה בודד. זה כולל זיכרון עבודה לטווח קצר להקשר מיידי בתוך סדרת שיחות או פעולות, וזיכרון לטווח ארוך לאיסוף ידע מצטבר.</p>מערכת רב-סוכניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_agent_system/Sat, 18 Jul 2026 15:37:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_agent_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות רב-סוכנים מורכבות ממספר סוכנים עצמאיים, שכל אחד מהם עשוי להיות מומחה בתחום או במשימה שונה. הסוכנים מתקשרים ומתאמים את פעולותיהם כדי להשיג מטרה משותפת, תוך ניצול יתרונות ההתמחות והפיזור.</p>פרוטוקול הקשר מודליםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_context_protocol/Sat, 18 Jul 2026 15:37:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/model_context_protocol/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרוטוקול הקשר מודלים (MCP) הוא תקן פתוח המאפשר ליישומי בינה מלאכותית להתחבר למגוון מקורות נתונים, כגון מסדי נתונים, ממשקי תכנות יישומים (APIs) ומערכות קבצים, בצורה אחידה. הוא מפשט את האינטגרציה ומאפשר גישה סטנדרטית למידע חיצוני.</p>רב-מודאליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multimodal/Sat, 18 Jul 2026 15:37:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multimodal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות בינה מלאכותית רב-מודאליות משלבות מידע ממקורות קלט חושיים שונים כדי ליצור הבנה מקיפה יותר של העולם. בניגוד למודלים חד-מודאליים המוגבלים לסוג נתונים אחד, מודלים רב-מודאליים מזהים קשרים בין סוגי מדיה שונים.</p>בסיס ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_base/Sat, 18 Jul 2026 15:37:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge_base/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בסיס ידע משמש כספרייה דיגיטלית המכילה נתונים, מסמכים או עובדות מעודכנים, אותם מערכות בינה מלאכותית יכולות לשאול כדי לספק תשובות מדויקות המותאמות להקשר. בארכיטקטורות מודרניות כמו Retrieval-Augmented Generation (RAG), בסיסי ידע מאפשרים למודלים לגשת למידע עדכני ומדויק.</p>זיכרון לטווח ארוך וקצר (LSTM)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long_short_term_memory/Sat, 18 Jul 2026 15:37:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long_short_term_memory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות LSTM פותרות את בעיית דעיכת הגרדיאנט הנפוצה ברשתות RNN רגילות באמצעות מצב תא (Cell State) ושלוש מנגנוני שערים: שערי כניסה, שכחה ויציאה. שערים אלו מווסתים את זרימת המידע לאורך הרצף.</p>עיכוב (Latency)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/latency/Sat, 18 Jul 2026 15:37:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/latency/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עיכוב מודד את מהירות התגובה של שירות בינה מלאכותית, לרוב בציון במילישניות. הוא כולל זמן הסקה (Inference), עיכובי העברת רשת ועומס עיבוד. עיכוב נמוך קריטי ליישומים הדורשים תגובה מיידית.</p>פונקציית אובדןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/loss_function/Sat, 18 Jul 2026 15:37:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/loss_function/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ידועה גם כפונקציית עלות או שגיאה, פונקציית האובדן מספקת ערך סקלרי המציין את ביצועי המודל. במהלך האימון, אלגוריתמים אופטימיזציה משתמשים בערך זה כדי לחשב גרדיאנטים ולעדכן את משקולות המודל.</p>קצב למידהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_rate/Sat, 18 Jul 2026 15:37:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_rate/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קצב הלמידה קובע כמה משקולות המודל מתעדכנות ביחס לגרדיאנט המחושב בכל איטרציית אימון. קצב גבוה מדי עלול לגרום למודל &ldquo;להחטיא&rdquo; את הנקודה האופטימלית (Overshooting), בעוד שקצב נמוך מדי מאריך את זמן האימון.</p>אדם במעגלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_in_the_loop/Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/human_in_the_loop/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח &lsquo;אדם במעגל&rsquo; (HITL) מתייחס למערכות בינה מלאכותית הדורשות התערבות אנושית בשלבים שונים של זרימת העבודה, כגון תיוג נתונים, הערכת מודל או אישור החלטה סופית. גישה זו מבטיחה אחראיות ובקרה.</p>ירידה במדרוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gradient_descent/Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gradient_descent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ירידה במדרון היא אלגוריתם אופטימיזציה איטרטיבי מסדר ראשון למציאת מינימום מקומי של פונקציה גזירה. בלמידת מכונה, הוא מעדכן את משקולות המודל בכיוון הנגדי לשיפוע.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אלגוריתם אופטימיזציה איטרטיבי המשמש למזעור פונקציית הפסד על ידי התאמת פרמטרי המודל.</p>פרשנותיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/interpretability/Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/interpretability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרשנותיות, או הסבריות, כוללת הפיכת פעולות הפנים ותהליכי קבלת ההחלטות של מודלי בינה מלאכותית לשקופות וניתנות להבנה עבור בני אדם. זאת חשובה לניפוי באגים, הבטחת צדק ומניעת הטיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>המידה שבה אדם יכול להבין את הגורם להחלטה שנעשתה על ידי מודל בינה מלאכותית.</p>קריאה לפונקציהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/function_calling/Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/function_calling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קריאה לפונקציה מאפשרת למודלי שפה גדולים ליצור אינטראקציה עם כלים חיצוניים ו-APIs על ידי יצירת פלט מבני, כגון אובייקטי JSON, המפרטים איזו פונקציה לבצע ואילו פרמטרים להעביר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מנגנון המאפשר למודלי שפה גדולים (LLMs) להפיק נתונים מבניים המפעילים פונקציות תוכנה ספציפיות.</p>שבירת כלובhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/jailbreak/Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/jailbreak/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שבירת כלוב כוללת ניסוח קלטים או הנחיות ספציפיים המטעים מודל בינה מלאכותית להתעלם מהנחיות הבטיחות המובנות בו ולייצר תוכן אסור, כמו דיבור שטן או הוראות מסוכנות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקת הנדסת הנחיות המיועדת לעקוף מסנני בטיחות והגבלות אתיות של מודל בינה מלאכותית.</p>הוגנותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fairness/Sat, 18 Jul 2026 15:36:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fairness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, הוגנות היא מדד אתי קריטי המבטיח שאלגוריתמים אינם ממשיכים או מחמירים הטיות חברתיות המבוססות על מאפיינים מוגנים כמו גזע, מגדר או גיל. היא כוללת יישום של כלים טכניים ואתיים כדי לאזן את ההשפעה של המודלים על אוכלוסיות שונות.</p>הנחיה בדוגמאות מועטותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/few_shot_prompting/Sat, 18 Jul 2026 15:36:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/few_shot_prompting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטה זו מנצלת את יכולות הלמידה בהקשר (In-context learning) של מודלי שפה גדולים על ידי מתן מספר דוגמאות מדגמות ישירות בהנחיה. בניגוד להתאמה עדינה (Fine-tuning) הדורשת עדכון משקלות המודל, גישה זו משתמשת רק בטקסט ההנחיה כדי להראות למודל את הפורמט הרצוי.</p>למידה בדוגמאות מועטותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/few_shot_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:36:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/few_shot_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה בדוגמאות מועטות שואפת לאפשר למודלים כלליזציה מתוך מספר מועט של דוגמאות, תוך חיקוי היעילות של הלמידה האנושית. היא מסתמכת לרוב על אסטרטגיות למידה-על (Meta-learning), שבהן המודל מאומן על משימות רבות כדי ללמוד כיצד ללמוד מהר יותר ממשימות חדשות.</p>למידה פדרליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/federated_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:36:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/federated_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה פדרלית מאפשרת לארגונים לאמן מודלי בינה מלאכותית בשיתוף פעולה ללא שיתוף נתונים גולמיים רגישים. במקום למרכז מידע, המודל נשלח להתקנים מקומיים שם הוא לומד ומעדכן פרמטרים, והעדכונים המצטברים נשלחים חזרה לשרת המרכזי לאגרגציה.</p>פלוקס (זרימה)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/flux/Sat, 18 Jul 2026 15:36:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/flux/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשרים חישוביים, פלוקס מתאר את קצב העברת כמות מסוימת דרך שטח נתון לאורך זמן. בבינה מלאכותית והנדסת נתונים, המונח קשור לעיתים קרובות לזרימת נתונים (Data Streaming), שבה מידע נע ברציפות ונעבד בזמן אמת.</p>Dropouthttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dropout/Sat, 18 Jul 2026 15:36:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dropout/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ברשתות נוירונים, Dropout מונע התאמת יתר על ידי הסרה זמנית של תת-קבוצה אקראית של נוירונים בכל צעד אימון. פעולה זו מכריחה את הרשת ללמוד תכונות חזקות ששימושיות בשילוב עם שאר הרשת.</p>דוקר (Docker)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/docker/Sat, 18 Jul 2026 15:36:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/docker/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דוקר מאפשרת למפתחים לארוז יישום יחד עם כל התלויות שלו ליחידה סטנדרטית לפיתוח תוכנה. מיכלים אלה מבודדים את התוכנה מהסביבה שלה, ובכך מבטיחים עקביות בהרצה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דוקר היא פלטפורמה לפיתוח, הפצה והרצת יישומים בתוך מיכלים קלים וניידים.</p>הסבריות (Explainability)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explainability/Sat, 18 Jul 2026 15:36:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/explainability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה מטפל בבעיית &lsquo;הקופסה השחורה&rsquo; במערכות AI מורכבות על ידי מתן תובנות כיצד מודלים מגיעים לתחזיות ספציפיות. טכניקות כמו SHAP או LIME עוזרות לנרמל חשיבות תכונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הסבריות מתייחסת למידה שבה אדם יכול להבין את הגורם להחלטה שהתקבלה על ידי מודל בינה מלאכותית.</p>מודל הטמעה (Embedding Model)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embedding_model/Sat, 18 Jul 2026 15:36:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embedding_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים אלו ממפים נתונים רב-ממדיים למרחב וקטורי רציף בעל ממדים נמוכים יותר, שבו פריטים דומים נמצאים קרוב זה לזה. המרה זו תופסת קשרים סמנטיים, ומאפשרת השוואה יעילה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודל הטמעה הופך נתונים גולמיים כמו טקסט או תמונות לווקטורים מספריים צפופים המייצגים משמעות סמנטית.</p>מקודד (Encoder)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/encoder/Sat, 18 Jul 2026 15:36:22 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/encoder/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מקודדים מעבדים רצפי קלט גולמיים או מבני נתונים והופכים אותם לייצוגים במרחב סמוי (latent space), המכונים לעיתים הטמעות או קודים. הם מרכזיים בארכיטקטורות כמו טרנספורמרים ואוטואנקודרים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מקודד הוא רכיב ברשת נוירונים הממיר נתוני קלט לייצוג דחוס ומשמעותי.</p>אימון מבוזרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/distributed_training/Sat, 18 Jul 2026 15:35:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/distributed_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אימון מבוזר מאיץ התכנסות של מודלים על ידי מקבילת חישובים על גבי מספר כרטיסי GPU או צמתים. הטכניקות כוללות מקביליות נתונים, שבהן כל עובד מעבד תת-קבוצה של נתונים, ומקביליות מודל</p>אינטגרציה מתמשכתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continuous_integration/Sat, 18 Jul 2026 15:35:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continuous_integration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אינטגרציה מתמשכת (CI) היא פרקטיקה קריטית ב-DevOps המאוטמטת את שילוב שינויי הקוד ממספר תורמים לפרויקט תוכנה אחד. על ידי הרצת בנייה ובדיקות אוטומטיות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פרקטיקה בפיתוח תוכנה שבה מפתחים משלבים שינויי קוד באופן תדיר למאגר מרכזי, מה שמפעיל בנייה ובדיקות אוטומטיות.</p>דיפפייק (תוכן מזויף)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepfake/Sat, 18 Jul 2026 15:35:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deepfake/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דיפפייקים הם עיוותי אודיו או וידאו היפר-ריאליסטיים שנוצרו באמצעות רשתות גנרטיביות מתחרות (GANs) או אוטואנקודרים. הם מעלים חששות אתיים משמעותיים בנוגע למידע כוזב, פרטיות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדיה סינתטית שבה דמותו של אדם מוחלפת בדמותו של אחר באמצעות בינה מלאכותית וטכניקות למידה עמוקה.</p>הגנת נתוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_protection/Sat, 18 Jul 2026 15:35:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/data_protection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הגנת נתונים כוללת אמצעים משפטיים, טכניים וארגוניים המיועדים להגן על נתונים אישיים וקנייניים מפני הפרות ושימוש לרעה. ב-AI, זה כולל יישום הצפנה, בקרת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך של הגנה על מידע רגיש מגישה לא מורשית, השחתה או גניבה לאורך כל מחזור החיים שלו.</p>מפענחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decoder/Sat, 18 Jul 2026 15:35:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decoder/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>במודלים מסוג מקצה לקצה (sequence-to-sequence), המפענח לוקח את וקטור ההקשר שנוצר על ידי המקודד ומייצר את הפלט המבוקש צעד אחר צעד. הוא משתמש במנגנוני תשומת לב כדי להתמקד בחלקים רלוונטיים</p>הנחיה בשרשרת מחשבות (Chain-of-Thought Prompting)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chain_of_thought_prompting/Sat, 18 Jul 2026 15:35:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chain_of_thought_prompting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הנחיה בשרשרת מחשבות (CoT) משפרת את הביצועים של מודלי שפה גדולים במשימות הסקה מורכבות על ידי בקשה מפורשת מהמודל לנסח את הלוגיקה צעד אחר צעד. במקום לקפוץ ישירות לתשובה, המודל מפרט את תהליך החשיבה.</p>ממשק שורת פקודה (CLI)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cli/Sat, 18 Jul 2026 15:35:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cli/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ממשק שורת פקודה (CLI) מאפשר למשתמשים לשלוט בתוכנה על ידי הזנת פקודות טקסטואליות במקום שימוש באלמנטים גרפיים. בפיתוח בינה מלאכותית, ממשקים אלו חיוניים להרצת סקריפטים, ניהול מודלים ועוד.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ממשק שורת הפקודה הוא שיטה מבוססת טקסט לאינטראקציה עם תוכניות מחשב על ידי הקלדת פקודות בחלון מסוף (טרמינל).</p>קודhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/code/Sat, 18 Jul 2026 15:35:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/code/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קוד מייצג את קבוצת ההוראות הכתובות בשפות תכנות כמו פייתון, C++ או ג&rsquo;אווהסקריפט שהמחשב מבצע כדי לבצע משימות ספציפיות. בבינה מלאכותית, הקוד הוא הבסיס ליישום אלגוריתמים, בניית רשתות נוירונים ועיבוד נתונים.</p>קידוד זוגות בתים (BPE)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bpe/Sat, 18 Jul 2026 15:35:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bpe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קידוד זוגות בתים (BPE) הוא טכניקת דחיסת נתונים שהותאמה לעיבוד שפה טבעית כדי להתמודד עם מילים שאינן קיימות באוצר המילים הקיים. הוא מתחיל מאוצר מילים המורכב מתווים בודדים ומבצע מיזוגים איטרטיביים של זוגות תווים תכופים.</p>קלוד (Claude)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/claude/Sat, 18 Jul 2026 15:35:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/claude/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קלוד היא סדרה של מודלי שפה מתקדמים שנוצרה על ידי חברת הבטיחות AI Anthropic. הידועה בעקרונות ההתאמה החזקים ובמסגרת ה-AI החוקתי שלה, קלוד מתמקדת להיות מועילה, כנה וחפה מפגיעה.</p>אתיקה של בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_ethics/Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_ethics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אתיקה של בינה מלאכותית כוללת את מסגרת העקרונות והתקנים המיועדים להבטיח שטכנולוגיות בינה מלאכותית יפותחו ויופעלו באחריות. היא מטפלת בדאגות קריטיות כמו&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>לימודן של שאלות מוסריות והשלכות הנובעות מפיתוח ויישום של מערכות בינה מלאכותית.</p>מתאםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adapter/Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adapter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מתאמים הם טכניקת כיוון עדיף חסכונית בפרמטרים המשמשת בעיקר במודלי שפה גדולים ובטרנספורמרים. במקום לעדכן את כל משקלי המודל, שהם יקרים מחשבית, המתאמים מ&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודול קל משקל המוכנס למודלים מאומנים מראש כדי לאפשר כיוון עדיף יעיל למשימות ספציפיות.</p>סוכני (Agentic)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agentic/Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agentic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;סוכני&rsquo; מתאר סוכני בינה מלאכותית הפועלים ברמת אוטונומיה גבוהה. בניגוד למודלים פסיביים החוזים טקסט או מסווגים נתונים בלבד, מערכות סוכניות יכולות לפרק מטרות מורכבות ל&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס למערכות בינה מלאכותית המסוגלות לתכנון עצמאי, היסק ולביצוע פעולות להשגת יעדים ספציפיים.</p>פונקציית הפעלהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/activation_function/Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/activation_function/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פונקציית ההפעלה מחדירה אי-ליניאריות לרשת נוירונים, ומאפשרת לה ללמוד דפוסים וקשרים מורכבים בתוך הנתונים. ללא פונקציות אלו, רשת רב-שכבתית הייתה מתנהגת&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משוואה מתמטית הקובעת את פלטו של צומת ברשת נוירונים בהתבסס על אות הקלט שלו.</p>תשומת לבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/attention/Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/attention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מנגנוני תשומת לב מאפשרים למודלים להתמקיד במידע רלוונטי בעת עיבוד קלטים, במיוחד בנתונים רציפים כמו טקסט. על ידי חישוב ציוני תשומת לב, המודל קובע אילו רכיבים&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מנגנון המאפשר לרשתות נוירונים לשקול דינמית את חשיבותם של חלקים שונים ברצף הקלט.</p>אפס-דוגמאותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/zero_shot/Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/zero_shot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת אפס-דוגמאות מאפשרת למודלים להכליל לקטגוריות או משימות חדשות עבורן לא סופקה נתוני אימון מסומנים בשלב האימון הראשוני. הדבר מושג בדרך כלל על ידי ניצול</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>היכולת לבצע משימות על מחלקות שלא נראו בעבר ללא דוגמאות אימון מקדימות.</p>דו-שלביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/two_stage/Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/two_stage/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ארכיטקטורות דו-שלביות מחלקות משימה מורכבת לשני שלבים נפרדים, בדרך כלל כולל זיהוי ולאחריו מיון או שיפור. בראייה ממוחשבת, דוגמאות כוללות גלאי עצמים כמו</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ארכיטקטורת צינור עיבוד המתרחשת בשלבים נפרדים ורציפים.</p>ללא אימוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/training_free/Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/training_free/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גישות ללא אימון מתייחסות לטכניקות המשנות את התנהגות המודל או את הפלט שלו ללא עדכון המשקלים הבסיסיים באמצעות הפצה אחורה. שיטות אלו לרוב מסתמכות על הנדסת הנחיות, תכונות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שיטות המסתגלות או משפרות מודלים ללא ביצוע עדכוני פרמטרים מבוססי גרדיאנט.</p>מבוסס ראייהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vision_based/Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vision_based/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פרדיגמות מבוססות ראייה משתמשות במצלמות ובאלגוריתמים לעיבוד תמונה כדי לחלץ מידע משמעותי מתרחשות ויזואליות. מערכות אלו הן יסודיות ברובוטיקה, נהיגה אוטונומית והרחבה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכות הסומכות בעיקר על קלט ויזואלי כדי לתפוס ולהגיב לסביבה.</p>פשרהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/trade_off/Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/trade_off/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית והנדסה, פשרה מתייחסת לאיזון הנדרש בעת אופטימיזציה של מטרות סותרות, כגון דיוק המודל מול עלות חישובית או זמן תגובה מול דיוק. מאחר ומשאבים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פשרה שבה השגת יתרון בתחום אחד גורמת לאובדן בתחום אחר.</p>אימון לאחר ההכשרהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/post_training/Sat, 18 Jul 2026 15:34:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/post_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אימון לאחר ההכשרה הוא שלב קריטי במחזור החיים של למידת מכונה המתרחש לאחר ההכשרה הראשונית של המודל על נתונים כלליים בהיקף גדול. בשלב זה, המודל עובר התאמה עדינה (fine-tuning) על ערכות נתונים ייעודיות, מה שמאפשר לו ללמוד תכונות רלוונטיות יותר למשימה הספציפית ולשפר את הדיוק או היעילות שלו בהשוואה למודל הכללי.</p>השגחה עצמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self_supervised/Sat, 18 Jul 2026 15:34:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self_supervised/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת השגחה עצמית היא תת-קבוצה של למידת מכונה שבה אות ההשגחה נגזר אוטומטית מהנתונים עצמם, מה שמבטל את הצורך בסימון ידני. המודל פותר בדרך כלל משימות &lsquo;מדומות&rsquo; (כגון ניבוי המילה הבאה בטקסט או השלמת חלק חסר בתמונה) כדי ללמוד ייצוגים משמעותיים של הנתונים.</p>זמן אמתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/real_time/Sat, 18 Jul 2026 15:34:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/real_time/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית, המונח &lsquo;זמן אמת&rsquo; מצביע על יכולת של מערכת לעבד קלטים ולהפיק פלט עם השהיה מינימלית, לעיתים קרובות תוך אלפיות השנייה. זה קריטי ליישומים שבהם דחייה או עיכוב עלולים לגרום לכשל מערכתי, סכנה פיזית או חווית משתמש לקויה, כגון ברכבים אוטונומיים או במערכות מסחר.</p>מוכן מראשhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pre_trained/Sat, 18 Jul 2026 15:34:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pre_trained/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודל מוכן מראש הוא מודל בסיס בינה מלאכותית שעבר אימון נרחב על ערכות נתונים עצומות ומגוונות, כגון ויקיפדיה או ImageNet. אימון ראשוני זה מאפשר למודל ללמוד ייצוגים כלליים של השפה או התמונות, ובכך לספק נקודת התחלה חזקה שניתן להתאים בעלות נמוכה יותר ליעדים ייעודיים.</p>ספציפי למשימהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/task_specific/Sat, 18 Jul 2026 15:34:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/task_specific/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס למודלי בינה מלאכותית או רכיבים המותאמים במיוחד כדי להצטיין בקבוצה צרה של מטרות, כגון זיהוי עצמים בתמונות או תרגום שפות. בניגוד למודלי יסוד כלליים, מודלים אלו לרוב קלים יותר, יעילים יותר ומדויקים יותר עבור המשימה הספציפית שלהם, אך חסרים גמישות כללית.</p>למידה חד-דוגמתיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/one_shot/Sat, 18 Jul 2026 15:34:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/one_shot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה חד-דוגמתית היא סוג ספציפי של למידה רבת-דוגמאות (few-shot), שבו האלגוריתם חייב לגשר על פערים ולכלול ידע לקטגוריות או משימות חדשות לאחר שראה רק דוגמה חיובית אחת במהלך האימון. גישה זו מדמה את היכולת האנושית</p>מחוץ להתפלגותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/out_of_distribution/Sat, 18 Jul 2026 15:34:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/out_of_distribution/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי נתונים &lsquo;מחוץ להתפלגות&rsquo; (OOD) מזהה קלטים החורגים מתחום ההתפלגות של נתוני האימון. מודלים לרוב מבצעים בצורה לקויה או בטעות ובביטחון עצמי גבוה על נתוני OOD, מה שמוביל לאי-אמינות</p>משקולות פתוחותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open_weight/Sat, 18 Jul 2026 15:34:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open_weight/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים עם משקולות פתוחות שונים מבינה מלאכותית בקוד פתוח מלא, שכן רק הפרמטרים הלמדניים הסופיים משוחררים, ולא בהכרח התשתית או הנתונים ששימשו ליצירתם. זה מאפשר למשתמשים להריץ הסקה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודלי בינה מלאכותית שבהם הפרמטרים המאומתים (המשקולות) פורסמו, אך קוד האימון וערכת הנתונים עשויים להישאר פרטיים.</p>צעד אחדhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/one_step/Sat, 18 Jul 2026 15:34:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/one_step/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>במכונת למידה ואופטימיזציה, שיטות צעד-אחד פותרות בעיות ישירות ללא צורך באיטרציות או עדיות מרובות כדי להתכנס. בניגוד לירידה במדרגה (gradient descent) הלקוחה צעדים רבים כדי למזער</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס לאלגוריתמים או תהליכים המבצעים משימה או מחזור קבלת החלטות באיטרציה אחת בלבד, ללא שיפור איטרטיבי.</p>קוד פתוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open_source/Sat, 18 Jul 2026 15:34:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open_source/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קוד פתוח מתייחס למודל פיתוח שבו הקוד הבסיסי של פרויקט תוכנה נגיש לציבור. בתחום הבינה המלאכותית, זה מאפשר לחוקרים ומפתחים לבדוק, לשנות ולהפיץ מחדש אלגוריתמים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תוכנה שבה קוד המקור זמין בחינם לשימוש, שינוי והפצה על ידי כל אדם.</p>על-מדיניות (On-policy)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/on_policy/Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/on_policy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אלגוריתמים On-policy דורשים שהסוכן ילמד ישירות מהפעולות שננקטו על ידי המדיניות הנוכחית שלו. משמעות הדבר היא שהנתונים שנאספו במהלך הסקר נעשים שימוש מיידי לעדכון המדיניות, ובכך מבטיחים עקביות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה בלמידה חיזוקית שבה המדיניות הנבחנת והמשופרת היא אותה מדיניות שבה נעשה שימוש ליצירת הנתונים.</p>רב-סוכןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות רב-סוכן מורכבות ממספר ישויות עצמאיות וחכמות התופסות את הסביבה שלהן, מקבלות החלטות ומפעילות פעולות עליה. סוכנים אלו עשויים לשתף פעולה, להתחרות או למשא ומתן זה עם זה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ארכיטקטורת מערכת שבה מספר סוכנים אוטונומיים מתקשרים זה עם זה בסביבה משותפת כדי להשיג מטרות אישיות או קולקטיביות.</p>רב-שלביhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_stage/Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_stage/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גישות רב-שלביות מפרקות זרימות עבודה מורכבות לחלקים ניתנים לניהול, המאפשרים עיבוד ממוקד בכל שלב. גישה זו משפרת את השליטה, האיתור והתיקון באגים, ואת אופטימיזציית הביצועים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>עיצוב תהליך המחלק משימה מורכבת לפאזות נפרדות ורציפות, כאשר לכל פאזה יש יעדים ופלטות ספציפיים.</p>רב-שלבי (לוגי)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_step/Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_step/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטות רב-שלביות כרוכות בפירוק שאילתה או משימה מורכבת לשלבים קטנים וניתנים לביצוע. גישה זו קריטית במשימות חשיבה, כגון פתרון בעיות מתמטיות או יצירת קוד.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אסטרטגיית פתרון בעיות הדורשת ביצוע רצף של פעולות לוגיות או חישובים כדי להגיע לפתרון סופי.</p>שפה טבעיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/natural_language/Sat, 18 Jul 2026 15:33:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/natural_language/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שפה טבעית מתייחסת לאופן שבו אנשים מדברים וכותבים, כולל כל הניואנסים, האמביגואליות, הביטויים והדקויות התרבותיות שלה. בבינה מלאכותית, עיבוד שפה טבעית כולל הבנת תחביר, סמנטיקה והקשר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>שיטת התקשורת האנושית הסטנדרטית, המאופיינת בדקדוק, אוצר מילים והקשר, בניגוד לשפות מחשב פורמליות.</p>אופק ארוךhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long_horizon/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long_horizon/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעיות אופק ארוך כוללות רצף של פעולות שבהן ההשפעה של החלטות מוקדמות באה לידי ביטוי רק לאחר הרבה צעדים. זה נפוץ ברובוטיקה, תכנון ומשימות הסקה רב-שלבים. האתגר העיקרי הוא הקצאת אשראי נכון לצעדים מוקדמים.</p>איכות גבוההhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_quality/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_quality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, איכות גבוהה מתארת בדרך כלל נתונים או פלט של מודל בעלי נאמנות גבוהה, רעש נמוך ויכולות הכללה חזקות. נתוני אימון באיכות גבוהה מבטיחים שהמודל יוכל להתאים עצמו היטב לנתונים חדשים.</p>בסקאלה גדולהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/large_scale/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/large_scale/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בסקאלה גדולה מתייחס לגודלם של רכיבים במערכת בינה מלאכותית, לעיתים קרובות כולל מיליארדי פרמטרים, טרה-בתים של נתוני אימון או אשכולות חישוב מפוזרים. גישה זו מהווה את הבסיס לפיתוח מודלי יסוד.</p>מבוסס למידהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_based/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/learning_based/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גישות מבוססות למידה מסתמכות על אלגוריתמים סטטיסטיים כדי לזהות תבניות ולקבל החלטות בהתבסס על חשיפה לנתונים, בניגוד למערכות מבוססות כללים. קטגוריה זו כוללת למידה מפוקחת, למידה לא מפוקחת ולמידת חיזוק.</p>עלות נמוכהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/low_cost/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/low_cost/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית בעלות נמוכה מתמקדת ביעילות, במטרה להפחית את מחסומי הכניסה וההוצאות התפעוליות הקשורות למיכון למידה. זה כולל טכניקות כמו דחיסת מודלים, כימות (Quantization) וניקוי ענפים (Pruning).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר פתרונות בינה מלאכותית הממזערים הוצאות חישוביות, כספיות או אנרגטיות תוך שמירה על פונקציונליות.</p>אמין גבוה (High-Fidelity)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_fidelity/Sat, 18 Jul 2026 15:32:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_fidelity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;אמין גבוה&rsquo; מתאר פלט ממודלים גנרטיביים שהם בלתי ניתנים להבחנה או דומים מאוד לנתונים אותנטיים. ביצירת תמונות, זה אומר מרקמים ותאורה מציאותיים; בaudio, זה אומר דיוק גבוה בתדרים ובצלילים. מטרה זו היא לשחזר את המורכבות והניואנסים של המציאות בצורה הטובה ביותר האפשרית.</p>נתוני שמירה (Held-out)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/held_out/Sat, 18 Jul 2026 15:32:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/held_out/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ערכת נתונים &lsquo;held-out&rsquo; (שמורה) מורכבת מדוגמאות שהוצאו בכוונה מתהליך האימון של מודל למידת מכונה. תת-קבוצה זו משמשת להערכת יכולת הכללה של המודל לנתונים שלא ראה בעבר, ומספקת הערכה אובייקטיבית יותר של הביצועים בהשוואה לשימוש באותם נתונים לאימון.</p>סדר ראשוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/first_order/Sat, 18 Jul 2026 15:32:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/first_order/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית ובמתמטיקה, המונח &lsquo;סדר ראשון&rsquo; מתאר בדרך כלל מערכות או פעולות הכוללות קשרים ישירים וליניאריים ללא אינטראקציות מסדר גבוה יותר. באופטימיזציה, זה מתייחס לשיטות המשתמשות במידע על הנטייה (גרדיאנט) של הפונקציה כדי למצוא מינימום מקומי, תוך התעלמות מנגזרות שניות או עקמומיות.</p>רב-ממדיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_dimensional/Sat, 18 Jul 2026 15:32:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_dimensional/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;רב-ממדי&rsquo; מתייחס לערכות נתונים או למרחבים וקטוריים המכילים מספר עצום של מאפיינים או תכונות. בבינה מלאכותית, זה נפוץ בהטמעות טקסט (Embeddings), פיקסלים בתמונות או נתוני ביטוי גנטי. בעוד שמרחבים אלו עשירים במידע, הם מתמודדים עם &lsquo;קללת הממדים&rsquo;, שבה נפח המרחב גדל באופן אקספוננציאלי, מה שמקשה על איסוף דגימות מספיקות והחישובים הופכים יקרים יותר.</p>רמה גבוההhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_level/Sat, 18 Jul 2026 15:32:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/high_level/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, &lsquo;רמה גבוהה&rsquo; מציינת מופשטויות שמפשטות תהליכים מורכבים. שפות תכנות ברמה גבוהה (כמו פייתון) או ממשקי API מאפשרים למפתחים לבנות מודלים ללא צורך בניהול זיכרון או פרטים חומרה ספציפיים. זה מאפשר התמקדות בלוגיקה העסקית או האלגוריתמית במקום בפרטים טכניים נמוכים.</p>Few-Shot (לימוד במספר דוגמאות מועטות)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/few_shot/Sat, 18 Jul 2026 15:32:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/few_shot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לימוד Few-Shot מאפשר למודלי למידת מכונה להתכלל ממגבלת נתונים קיצונית, בדרך כלל בין דוגמה אחת לעשר דוגמאות לכל מחלקה. בניגוד ללימוד מפוקח מסורתי הדורש אלפי דוגמאות, גישה זו מסתמכת על יכולת הכללה גבוהה ולעיתים קרובות משלבת אימון מקדים (Pre-training) על משימות כלליות.</p>דק-גרגר / Fine-Grainedhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine_grained/Sat, 18 Jul 2026 15:32:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine_grained/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ניתוח Fine-Grained כולל זיהוי ומיון של אובייקטים או מושגים ברמת תת-מחלקה (Sub-class) ולא רק במחלקה הראשית. לדוגמה, ההבחנה בין גזעים ספציפיים של כלבים או בין סוגי ציפורים שונים, במקום רק לזהות &lsquo;כלב&rsquo; או &lsquo;ציפור&rsquo; באופן כללי.</p>מבוסס דיפוזיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusion_based/Sat, 18 Jul 2026 15:32:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusion_based/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלים מבוססי דיפוזיה הם מחלקה של בינה מלאכותית גנרטיבית היוצרת דגימות נתונים חדשות על ידי הסרה איטרטיבית של רעש מהתפלגות אקראית. התהליך מתחיל בשלב קדימה שמוסיף לאט רעש גאוסי לנתונים, ולאחר מכן בשלב אחורה שבו המודל לומד להפוך את התהליך ולשחזר את הנתונים המקוריים.</p>עדין-כוונון / Fine-Tunedhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine_tuned/Sat, 18 Jul 2026 15:32:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine_tuned/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כוונון עדין (Fine-Tuning) כולל לקיחת מודל שכבר אומן על ערכת נתונים גדולה וכללית, והמשך האימון שלו על ערכת נתונים קטנה יותר הספציפית למשימה. טכניקה זו מנצלת את התכונות הכלליות של המודל כדי לשפר ביצועים במשימות יעד ללא צורך באימון מאפס.</p>קבלת החלטותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision_making/Sat, 18 Jul 2026 15:32:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision_making/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, קבלת החלטות מתייחסת לתהליך האלגוריתמי שבו מערכת מעריכה פעולות פוטנציאליות מול קריטריונים או יעדים ספציפיים כדי לבחור בתוצאה האופטימלית. תהליך זה כולל הערכת מצבים, בחירת פעולות ואופטימיזציה של תועלת.</p>ווסרשטייןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/wasserstein/Sat, 18 Jul 2026 15:32:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/wasserstein/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מרחק ווסרשטיין, הידוע גם כמרחק מעבד האדמה, מדכא את השוני בין שתי התפלגויות הסתברות על ידי חישוב ה&rsquo;עבודה&rsquo; המינימלית הנדרשת להזזת מסה מהתפלגות אחת לאחרת.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדד המודד את המרחק בין התפלגויות הסתברות על בסיס העלות המינימלית להמרה של אחת לשנייה.</p>זמן רציףhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continuous_time/Sat, 18 Jul 2026 15:32:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/continuous_time/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דגמי זמן רציף מתארים דינמיקה של מערכת באמצעות משוואות דיפרנציאליות, המאפשרות התפתחות חלקה של מצבים לאורך זמן. ב-AI, הדבר בא לידי ביטוי במשוואות דיפרנציאליות רגילות נוירונליות (Neural ODEs).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>גישה לדגמים שבה משתנים משתנים בצורה חלקה לאורך תחום רציף ולא בשלבים בדידים.</p>חצי-מודאלי (Cross-modal)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cross_modal/Sat, 18 Jul 2026 15:32:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cross_modal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית חצי-מודאלית כוללת עיבוד והתאמה של נתונים ממודליות שונות, כגון שילוב קלטים ויזואליים, שמיעתיים וטקסטואליים. מערכות אלו לומשות ייצוגים משותפים כדי להבין קשרים בין סוגי מידע שונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקות המשלבות ועובדות מידע מסוגי נתונים חושיים שונים, כמו טקסט ותמונות.</p>מערכת עם משוב (Closed-loop)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/closed_loop/Sat, 18 Jul 2026 15:32:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/closed_loop/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות עם משוב (Closed-loop) ב-AI משתמשות במשוב בזמן אמת מהסביבה כדי להתאים דינמית את ההתנהגות או הפרמטרים שלהן. זה מנוגד למערכות ללא משוב (Open-loop) המבצעות רצפים מוגדרים מראש ללא התאמה.</p>קופסה שחורהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/black_box/Sat, 18 Jul 2026 15:32:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/black_box/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, מודל קופסה שחורה מתייחס למערכות מורכבות כמו רשתות נוירונים עמוקות, שבהן לוגיקת קבלת ההחלטות הפנימית אטומה וקשה לפירוש על ידי בני אדם. בעוד שמודלים אלו לעיתים קרובות משיגים ביצועים גבוהים&hellip;</p>ויזואלי / חזותיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/visual/Sat, 18 Jul 2026 15:31:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/visual/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;ויזואלי&rsquo; ב-AI מתייחס בעיקר לראיית מחשב (Computer Vision), התחום המוקדש לאפשר למכונות לחלץ מידע משמעותי מתמונות דיגיטליות, סרטונים וקלטים חזותיים אחרים. זה כולל זיהוי דפוסים, עצמים ופנים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הקשור לראייה או לדמיון, לרוב מתייחס למשימות ראיית מחשב העוסקות בעיבוד ופרשנות של נתונים חזותיים כמו תמונות וסרטונים.</p>כלי (Vehicle)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vehicle/Sat, 18 Jul 2026 15:31:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vehicle/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעוד שמשמעותו המסורתית היא תחבורה, בטרמינולוגיה של AI, &lsquo;כלי&rsquo; יכול לתאר מטפורית את מנגנון ההפצה לשירותים חכמים, כגון אפליקציות ניידות, ממשקי אינטרנט או מערכות משובצות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, &lsquo;כלי&rsquo; מתייחס לעיתים קרובות לפלטפורמה או האמצעי דרכם מודלי AI מופעלים או מוזרמים למשתמשים הקצה.</p>לא דומה (Not Like)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/unlike/Sat, 18 Jul 2026 15:31:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/unlike/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בשאילתות מסדי נתונים ולוגיקה, המונח &lsquo;לא דומה&rsquo; מתייחס בדרך כלל לאופרטור NOT LIKE, המבצע התאמת תבניות הפוכה. הוא מחזיר ערך אמת עבור שורות בהן עמודה אינה מתאימה לתבנית שצוינה.</p>מסד נתונים וקטוריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vector_database/Sat, 18 Jul 2026 15:31:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/vector_database/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מסדי נתונים וקטוריים מייעלים את האחסון והחילוץ של נתונים לא מבניים על ידי המרתם להטמעות מספריות (Embeddings). הם משתמשים באלגוריתמים כמו שכנים קרובים משוערים (ANN) כדי למצוא ביעילות דמיון בין וקטורים.</p>תצוגה (View)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/view/Sat, 18 Jul 2026 15:31:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/view/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניהול מסדי נתונים, תצוגה פועלת כשאילתת SQL שמורה המתנהגת כמו טבלה אך אינה מכילה נתונים בפני עצמה. היא מספקת פרספקטיבה מפושטת או מותאמת של הנתונים הבסיסיים, ומשפרת את האבטחה ואת נוחות השימוש.</p>Transformers (ספריית Hugging Face)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transformers/Sat, 18 Jul 2026 15:31:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transformers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;Transformers&rsquo; מתייחס לעיתים קרובות לספריית הפיתרון הנפוצה המתוחזקת על ידי Hugging Face. הספרייה מספקת ממשקים נוחים להורדה, אימון ופריסה של מודלים מאומנים מראש, ומפשטת את השימוש בארכיטקטורות מודרניות.</p>הבנהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/understanding/Sat, 18 Jul 2026 15:31:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/understanding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הבנה ב-AI עוברת מעבר למתאם סטטיסטי כדי לפרש את המשמעות הבסיסית של הנתונים. עבור מודלי שפה, זה כולל הבנת תחביר, סמנטיקה ופרגמטיקה כדי לייצר תגובות עקביות ומשמעותיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בינה מלאכותית, היכולת של מודל להבין משמעות סמנטית, הקשר וכוונה בתוך הנתונים הקלטים, ולא רק להתאים דפוסים.</p>טרנספורמרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transformer/Sat, 18 Jul 2026 15:31:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transformer/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הארכיטקטורה הטרנספורמר, שהוצגה במאמר &lsquo;Attention Is All You Need&rsquo;, שינתה פנים בתחום העיבוד השפה הטבעית ומעבר לו. היא משתמשת בקשב עצמי רב-ראשי כדי לתת משקל חשיבות שונה לחלקים שונים בקלט, מה שמאפשר הבנה עמוקה של הקשר.</p>כוונוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:31:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כוונון כולל השבחת מודל למידת מכונה כדי להשיג דיוק או יעילות טובים יותר. הוא יכול להתייחס לכוונון פרמטרים היפר (כגון קצב למידה או גודל אצווה) או לכוונון עדין של משקלי המודל עצמו.</p>למידה בהעברהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transfer_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:31:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/transfer_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה בהעברה מנצלת מודלים מאומנים מראש כדי לשפר ביצועים ולהפחית את זמן האימון במשימות חדשות וקשורות. במקום לאמן מההתחלה, מפתחים מדקים את המשקלים הקיימים, מה שמאפשר ניצול יעיל יותר של נתונים ומשאבים.</p>זמןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/time/Sat, 18 Jul 2026 15:31:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/time/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זמן הוא מושג יסוד בבינה מלאכותית, במיוחד במודלים רציפיים ובמערכות בזמן אמת. הוא משמש כציר לאורךו נקודות הנתונים מסודרות, מה שמאפשר למודלים כמו רשתות נוירונים רציפות (RNNs) ולמידה מבוססת זמן לפעול בצורה יעילה.</p>טוקן (יחידת טקסט)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/token/Sat, 18 Jul 2026 15:31:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/token/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טוקנים הם אבני הבניין היסודיות של נתוני קלט בעיבוד שפה טבעית (NLP), המייצגים בדרך כלל מילים, חלקי מילים או תווים. מודלי שפה גדולים (LLMs) מעבדים טקסט על ידי המרתו לטוקנים, אשר מהווים את הבסיס לחישובים.</p>טוקניזציהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/tokenization/Sat, 18 Jul 2026 15:31:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/tokenization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טוקניזציה היא שלב קריטי בעיבוד מקדים בעיבוד שפה טבעית (NLP), הממיר טקסט לא מובנה לנתונים מובנים המתאימים לקליטה על ידי מודל. התהליך כולל שבירת משפטים וטקסטים ליחידות בסיסיות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טוקניזציה היא התהליך של פיצול טקסט גולמי ליחידות קטנות יותר הנקראות טוקנים, שניתן לעבד באמצעות אלגוריתמי למידת מכונה.</p>יחד / שיתוף פעולהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/together/Sat, 18 Jul 2026 15:31:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/together/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אף על פי שאינו מונח טכני מדויק, בהקשר של בינה מלאכותית &lsquo;יחד&rsquo; לרוב מרמז על שיתוף פעולה, כגון מערכות רב-סוכניות הפועלות לכיוון מטרה משותפת או למידה קבוצתית שבה מספר מודלים משלבים את תוצאותיהם.</p>כלפי / כיווןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/towards/Sat, 18 Jul 2026 15:31:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/towards/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בפיתוח בינה מלאכותית, &lsquo;כלפי&rsquo; מתאר לעיתים קרובות את המסלול של תהליכי אופטימיזציה, כגון ירידה במדרגה (Gradient Descent) המזזה משקלים לכיוון ערך אובדן מינימלי. כמו כן, הוא מסמן כיווני מחקר.</p>בדיקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/test/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/test/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קבוצת הבדיקה היא חלק מהנתונים שהושארו בצד במהלך תהליך האימון כדי להעריך את יכולת הכללה של המודל הסופי. בניגוד לקבוצות אימות המשמשות לכוונון היפר-פרמטרים, קבוצת הבדיקה מספקת הערכה אובייקטיבית&hellip;</p>דרך / דרך מעברhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/through/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/through/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למונח &lsquo;Through&rsquo; אין הגדרה עצמאית בטרמינולוגיה של בינה מלאכותית. הוא משמש לעיתים קרובות בביטויים כמו &lsquo;Throughput&rsquo; (קצב עיבוד) או בהקשר של שכבות ברשת נוירונים שבהן אותות עוברים דרך צמתים. ללא&hellip;</p>טמפורליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/temporal/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/temporal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושגים טמפורליים בבינה מלאכותית כוללים ניתוח נקודות נתונים המסודרות בזמן, כמו מחירי מניות, קריאות חיישנים או משפטים בשפה טבעית. מודלים המטפלים בנתונים טמפורליים חייבים לקחת בחשבון את סדר הרצף&hellip;</p>סימבלhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/symbal/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/symbal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אין הגדרה מקובלת למונח &lsquo;סימבל&rsquo; בהקשר של טרמינולוגיה של בינה מלאכותית. ייתכן שמדובר בטעות הקלדה של המילה &lsquo;סמלי&rsquo; (Symbolic), המתייחסת לבינה מלאכותית סמלית, או במונח חדש שאינו סטנדרטי. בהקשר טכני מדויק&hellip;</p>סינתטיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/synthetic/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/synthetic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, נתונים סינתטיים הם מידע שנוצר באופן מלאכותי ומחקה נתוני עולם אמיתי, אך אינו מכיל רשומות אישיות או רגישות אמיתיות. נתונים אלו קריטיים לאימון מודלים למידת מכונה כאשר אין גישה לנתונים&hellip;</p>באופן ספציפיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/specifically/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/specifically/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>במונחים של בינה מלאכותית, &lsquo;באופן ספציפי&rsquo; מציינת דיוק בהגדרת מודלים, נקודות נתונים או פעולות. היא מבחינה בין פרמטרים מדויקים לקטגוריות כלליות, ובכך מבטיחה בהירות במסמכים טכניים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס לפרטים מדויקים, ייחודיים או ספציפיים בתוך הקשר רחב יותר.</p>מבניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/structural/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/structural/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>היבטים מבניים מגדירים כיצד נתונים או שכבות ברשת עצבית מאורגנים. ברשתות עצביות גרפיות, המבנה מתייחס לחיבורי הצמתים; בלמידה עמוקה, הוא מתייחס לטופולוגיה של השכבות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הקשור לארגון הבסיסי, הארכיטקטורה או הסידור של רכיבים בתוך מערכת.</p>מפוקחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/supervised/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/supervised/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה מפוקחת כרוכה בהזנת אלגוריתם עם נתונים הכוללים גם קלטים וגם תשובות נכונות (תוויות). המודל לומד למפות קלטים לפלטים על ידי מזעור שגיאות חיזוי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פרדיגמה בלמידת מכונה שבה מודלים מאומנים על זוגות קלט-פלט מסומנים.</p>מצבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/state/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/state/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מצב מייצג את כל המידע הרלוונטי הדרוש לקביעת ההתנהגות העתידית במערכות כמו תהליכי החלטת מרקוב (MDP). בלמידה מחוזקת, המצב כולל את מידע הסביבה הנוכחי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התצורה המלאה של מערכת או סוכן ברגע נתון.</p>סטוכסטיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/stochastic/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/stochastic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אלמנטים סטוכסטיים מביאים משתנות למערכות בינה מלאכותית, כגון רעש בנתונים או התחלה אקראית של משקולות. בניגוד למודלים דטרמיניסטיים, מודלים סטוכסטיים לוקחים בחשבון אי-ודאות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר תהליכים או מודלים המערבים אקראיות והסתברות במקום תוצאות דטרמיניסטיות.</p>אבטחהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/security/Sat, 18 Jul 2026 15:30:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/security/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אבטחת AI כוללת אמצעים המיועדים להגן על מודלים של למידת מכונה, צינורות נתונים ותשתיות הפריסה מפני איומים כמו התקפות אדוורסריות, הרעלת נתונים ופגיעה בשלמות המודל.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התרגול של הגנה על מערכות בינה מלאכותית מפני גישה בלתי מורשית, שימוש לרע ותקיפות זדוניות.</p>מקורhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/source/Sat, 18 Jul 2026 15:30:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/source/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשרי AI, &lsquo;מקור&rsquo; מציין בדרך כלל את מוצא ערכות האימון, ספריות קוד פתוח או משקלות של מודלים מוכנים מראש. מעקב אחר מקורות קריטי לשם שקיפות, התאמה לרישיון ושחזור.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס למוצא של נתונים, קוד או מודלים המשמשים בפיתוח ובפריסת AI.</p>סמנטיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/semantic/Sat, 18 Jul 2026 15:30:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/semantic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ניתוח סמנטי ב-AI מתמקד בהבנת המשמעות הבסיסית של הקלטים במקום רק הדפוסים שלהם ברמת השטח. זה כולל מיפוי מילים או סמלים לקונספטים ולכידת יחסים ביניהם.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הקשור למשמעות בשפה או בנתונים, מבדיל אותה ממבנה תחבירי או צורה.</p>עצמיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self/Sat, 18 Jul 2026 15:30:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעוד ש-AI נוכחי חסר הכרה, המונח &lsquo;עצמי&rsquo; מתאר לעיתים קרובות יכולות מטא-קוגניטיביות שבהן מודל מנתח את הפלט שלו, רמות הביטחון או מצבים פנימיים. הוא מופיע בהקשרים של בקרה עצמית.</p>תשומת לב עצמיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self_attention/Sat, 18 Jul 2026 15:30:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/self_attention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תשומת לב עצמית מאפשרת למודלים לתפוס תלות בין כל המיקומים ברצף בו זמנית, ללא קשר למרחק. על ידי חישוב ציוני תשומת לב בין כל זוג טוקנים, היא מאפשרת הבחנה בהקשר.</p>התאמה לגודל (Scaling)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/scaling/Sat, 18 Jul 2026 15:30:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/scaling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התאמה לגודל היא המתודולוגיה הפעילה של הרחבת מערכות בינה מלאכותית על ידי הוספת שכבות, נוירונים או דוגמאות אימון נוספות. היא כוללת טכניקות כמו אימון מפוזר על גבי כרטיסי GPU מרובים כדי להתמודד עם העלייה במורכבות ובנפח הנתונים.</p>חיפוש (Search)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/search/Sat, 18 Jul 2026 15:30:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיפוש הוא פרדיגמה יסודית בבינה מלאכותית המשמשת לנווט במרחבי בעיות מורכבים, כגון משחקי אסטרטגיה או תכנון מסלולים. אלגוריתמים כמו A*, מינימקס או חיפוש עץ מונטה קרלו מעריכים תנועות אפשריות ומבצעים בחירה אופטימלית.</p>מדעיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/scientific/Sat, 18 Jul 2026 15:30:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/scientific/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הגישה המדעית בבינה מלאכותית מדגישה פיתוח ואימות מבוססי ראיות. היא כוללת ניסוח השערות לגבי התנהגות המודל, קיום ניסויים מבוקרים, וניתוח סטטיסטי כדי לוודא שהתוצאות אמינות וניתנות לחזרה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדעי בהקשר של בינה מלאכותית מתייחס ליישום של מתודולוגיה אמפירית קפדנית, בדיקת השערות ושימור תוצרים ניתנים לשחזור במחקר.</p>סקייל (היקף / גודל)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/scale/Sat, 18 Jul 2026 15:30:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/scale/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, סקייל (Scaling) כולל בדרך כלל הגדלת נפח הנתונים, מספר הפרמטרים במודל או עוצמת החישוב כדי לשפר את הביצועים. מושג זה הוא מרכזי בלמידה עמוקה, שבה גדלים משמעותיים של נתונים ופרמטרים מאפשרים ביצועים טובים יותר.</p>ציון (Score)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/score/Sat, 18 Jul 2026 15:30:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/score/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ציונים כמותיים את מידת הביצועים של מודל למידת מכונה מול מדדים ספציפיים כמו דיוק, תקינות או פרס. בלמידה מחזקת, ציונים מציינים פרסום מצטבר, בעוד שבמיון הם משקפים את הסתברות השייכות לקטגוריה מסוימת.</p>בטוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/safe/Sat, 18 Jul 2026 15:29:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/safe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בטיחות בבינה מלאכותית כוללת הטמעת אילוצים ואמצעי הגנה כדי להבטיח שמערכות אוטומטיות יתנהגו בצורה צפויה ולא יגרמו לתוצאות שליליות לא מכוונות. זה כולל אמצעים טכניים כמו הפסקת פעולה מיידית.</p>בטיחותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/safety/Sat, 18 Jul 2026 15:29:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/safety/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בטיחות בינה מלאכותית היא תחום רב-תחומי המתמקד במניעת תוצאות שליליות מבינה מלאכותית מתקדמת. הוא כולל אתגרים טכניים כמו יישור ערכים, ניתנות לפרשנות (Interpretability) ויציבות, לצד היבטים אתיים וחברתיים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הלימוד והפרקטיקה של הבטחה שמערכות בינה מלאכותית לא יגרמו לנזק פיזי, דיגיטלי או חברתי.</p>יציב (רובוסטי)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/robust/Sat, 18 Jul 2026 15:29:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/robust/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בתחום הבינה המלאכותית, יציבות (Robustness) מתייחסת לעמידות של מודל בפני התקפות עוינות, שינויים בהתפלגות הנתונים או קלטים רועשים. אלגוריתם יציב ימשיך לפעול כראוי גם בתנאים לא אידיאליים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר את היכולת של מודל או מערכת בינה מלאכותית לשמור על ביצועיה למרות רעשים, טעויות או קלטים לא צפויים.</p>רובוטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/robot/Sat, 18 Jul 2026 15:29:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/robot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רובוט הוא מכשיר מכני אוטונומי או חצי-אוטונומי המיועד לבצע משימות באופן עצמאי או תחת שליטה מרחוק. הוא מורכב בדרך כלל ממערכות חיישן לתפיסת הסביבה, ומערכות הנעה (actuators) לביצוע הפעולות הפיזיות.</p>רובוטיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/robots/Sat, 18 Jul 2026 15:29:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/robots/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רובוטים כוללים קבוצה מגוונת של מכונות המסווגות לפי יכולת תנועה, מבנה או תחום יישום. קטגוריה זו כוללת זרועות תעשייתיות, רובוטים ניידים אוטונומיים (AMRs), וכדורים מעופפים (דrones).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הצורה הרבים המתייחסת למספר מכונות מתוכנתות המיועדות לבצע משימות באופן עצמאי.</p>אלא / במקום זאתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rather/Sat, 18 Jul 2026 15:29:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rather/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;Rather&rsquo; הוא למעשה מילת תואר אנגלית סטנדרטית המציינת העדפה או ניגודיות. בתחום הספציפי של בינה מלאכותית ודגמי שפה גדולים (LLMs), הוא אינו מהווה מונח טכני נפרד, אלא משמש ככלי עזר בניסוח הנחיות למשתמש.</p>חיזוקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reinforcement/Sat, 18 Jul 2026 15:29:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reinforcement/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חיזוק הוא מנגנון פסיכולוגי וחישבני יסודי שבו פעולותיו של סוכן (Agent) מעוצבות על ידי ההשלכות שלהן. בלמידת מכונה, התהליך כולל מתן משוב חיובי (פרסים) עבור פעולות רצויות, ובכך עידוד הסוכן לחזור על התנהגויות אלו בעתיד.</p>יצירה מוגברת שאילהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rag/Sat, 18 Jul 2026 15:29:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rag/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יצירה מוגברת שאילה (RAG) משלבת את יתרונותיהם של מערכות בינה מלאכותית המבוססות על שאילה (Retrieval) ומערכות המבוססות על יצירה (Generation). במקום להסתמך אך ורק על הפרמטרים של מודל שפה מאומן מראש, מערכת RAG תשאיל תחילה מידע רלוונטי ממאגר נתונים חיצוני ותכלול אותו בהקשר לפני יצירת התשובה.</p>למידת חיזוקhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reinforcement_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:29:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/reinforcement_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת חיזוק (RL) היא ענף בלמידת מכונה המתמקד באופן שבו סוכנים חכמים צריכים לבצע פעולות בסביבה כדי למקסם את הצבירה הכוללת של פרסים. בניגוד ללמידה מפוקחת, הסוכן לומד באמצעות ניסוי וטעייה ומשוב מהסביבה.</p>למידת חיזוק מבוססת משוב אנושיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rlhf/Sat, 18 Jul 2026 15:29:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rlhf/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת חיזוק מבוססת משוב אנושי (RLHF) היא שיטה המשמשת לדיוק עדין (Fine-tuning) של דגמי שפה גדולים כך שפלטם יהיה מותאם יותר לערכים ולציפיות האנושיים. התהליך כולל בדרך כלל שלושה שלבים: אימון מודל פרס על בסיס העדפות אנושיות, ולאחר מכן שימוש בלמידת חיזוק כדי לשפר את הדגם הראשי.</p>אקראיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/random/Sat, 18 Jul 2026 15:29:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/random/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אקראיות היא יסודית בבינה מלאכותית לאתחול משקולות מודל, ערבוב ערכות נתונים והכנסת סטוכסטיות במהלך האימון כדי למנוע התאמת יתר. מכיוון שמחשבים הם דטרמיניסטיים, מערכות בינה מלאכותית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התכונה של היעדר דפוס צפוי, המדומה לעיתים קרובות בבינה מלאכותית באמצעות אלגוריתמים ליצירת מספרים אקראיים מזויפים.</p>פקודה (Prompt)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt/Sat, 18 Jul 2026 15:29:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פקודה משמשת כממשק הראשוני לתקשורת עם מודלי שפה גדולים ומערכות בינה מלאכותית יוצרות אחרות. היא מגדירה את ההקשר, הטון והאילוצים של פלט המודל. פקודה יעילה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קלט טקסט או הוראה המסופקים למודל בינה מלאכותית יוצרת כדי לעורר תגובה או התנהגות ספציפיים.</p>פרטיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/privacy/Sat, 18 Jul 2026 15:29:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/privacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, פרטיות מתייחסת להגנה על מידע רגיש של משתמשים מפני גישה לא מורשית או שימוש לרעה במהלך שלבי איסוף הנתונים, אימון המודל ושלבי ההסקה. היא כוללת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הזכות של יחידים לשלוט באופן איסוף, שימוש ושיתוף של הנתונים האישיים שלהם במערכות בינה מלאכותית.</p>קצבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rate/Sat, 18 Jul 2026 15:29:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/rate/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, &lsquo;קצב&rsquo; מתייחס לרוב לקצב הלמידה, פרמטר-על השולט בכמה יש לשנות את המודל כתגובה לשגיאה המשוערת בכל פעם שהמשקולות של המודל מתעדכנות. קצב</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מדידה של תדירות או מהירות, המתייחסת בדרך כלל לקצבי למידה באופטימיזציה או למהירויות יצירת טוקנים.</p>תהליךhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/process/Sat, 18 Jul 2026 15:29:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/process/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בתוך פיתוח בינה מלאכותית, תהליך מציין את זרימת העבודה השיטתית הנדרשת להמרת נתונים גולמיים לתובנות פעילות או מודלים. זה כולל שלבים כמו קליטת נתונים, עיבוד מקדים, תכונות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>סדרה מבנית של פעולות או צעדים הננקטים כדי להשיג מטרה חישובית ספציפית או תוצאה.</p>אפריוריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prior/Sat, 18 Jul 2026 15:29:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prior/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;אפריורי&rsquo; מייצג אמונות קיימות או נתונים היסטוריים בנוגע למשתנה לפני שילוב תצפיות חדשות. בסטטיסטיקה בייסיאנית, האפריורי משולב עם נראות הנתונים שנצפו&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בסטטיסטיקה בייסיאנית, התפלגות הסתברותית המביעה ידע או אמונה לגבי פרמטר לפני צפייה בראיה או נתונים חדשים.</p>הכשרה מקדימהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pre_training/Sat, 18 Jul 2026 15:29:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/pre_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הכשרה מקדימה היא טכניקה יסודית בלמידה עמוקה שבה מודל לומד תכונות ודפוסים רחבים מכמויות עצומות של נתונים, לרוב ללא תוויות. תהליך זה מאפשר למודל לפתח&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>השלב הראשוני של אימון מודל למידת מכונה על ערכת נתונים גדולה ולא מסומנת כדי ללמוד ייצוגים כלליים לפני דיוק (Fine-tuning) למשימות ספציפיות.</p>מדיניותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/policies/Sat, 18 Jul 2026 15:29:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/policies/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית וניהול טכנולוגיה, מדיניות מתייחסת למסגרות הרשמיות שקובעות כיצד יש לפתח, להטמיע ולנטר מערכות AI. מסמכים אלה&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קבוצת הנחיות, כללים או פרוטוקולים שנקבעו על ידי ארגון כדי לשלוט בהתנהגות, קבלת החלטות וסטנדרטים תפעוליים.</p>מדיניותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/policy/Sat, 18 Jul 2026 15:29:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/policy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למונח &lsquo;מדיניות&rsquo; יש משמעויות כפולות בהתאם להקשר. בניהול כללי, זוהי עקרון מנחה לקבלת החלטות. בלמידת חיזוק (RL), מדיניות היא רכיב ליבה של סוכן&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אסטרטגיה או תוכנית פעולה המיועדת להנחות החלטות ולהשיג תוצאות רציונליות, המשמשת לעיתים קרובות בלמידה חיזוקית כדי למפות מצבים לפעולות.</p>פוסטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/post/Sat, 18 Jul 2026 15:29:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/post/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בתקשורת דיגיטלית והקשרי נתוני AI, &lsquo;פוסט&rsquo; מתייחס ליחידת תוכן נפרדת המשותפת באינטרנט. הוא משמש כמקור ראשוני לאימון מודלים לעיבוד שפה טבעית, ניתוח רגשות&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פריט תוכן שפורסם, לרוב בבלוג, בפלטפורמת מדיה חברתית או בפורום, המייצג מידע או הערות שנוצרו על ידי המשתמשים.</p>אופטימליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/optimal/Sat, 18 Jul 2026 15:28:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/optimal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית ובתיאוריית האופטימיזציה, פתרון אופטימלי הוא כזה המשיג את מדד הביצועים הגבוה ביותר האפשרי, כגון מקסימום תגמול בלמידה חיזוקית או מינימום שגיאה ברגרסיה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אופטימלי מתייחס לפתרון או לפעולה הטובים ביותר האפשריים בתוך מערך נתון של אילוצים, תוך מקסום התגמולים או מינימום העלויות.</p>כולל / כלליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/overall/Sat, 18 Jul 2026 15:28:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/overall/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעת הערכת דגמי בינה מלאכותית, מדדים &lsquo;כוללים&rsquo; מספקים תמונה הוליסטית של ביצועי המערכת, במקום להתמקיד ברכיבים בודדים. זה כולל דיוק כולל, דיוק ממוצע ממוצע (mAP), או סך הכל.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מונח זה מתייחס לביצועים, לדיוק או להשפעה מצטברים של מערכת בינה מלאכותית על פני כל מקרי הבדיקה או תרחישי הפעולה.</p>נקודהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/point/Sat, 18 Jul 2026 15:28:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/point/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>נקודה בהקשרי בינה מלאכותית מציין בדרך כלל קואורדינטה דיסקרטית בתוך מרחב מאפיינים או וקטור הטמעה. לדוגמה, באלגוריתמי אשכול כמו K-Means, כל דגימת נתונים מתייחסת כנקודה במרחב.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>במתמטיקה של בינה מלאכותית, נקודה מייצגת מיקום ספציפי במרחב וקטורי רב-ממדי, המשמש לעיתים קרובות בהטמעות (embeddings) או במערכות צירים.</p>פתוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open/Sat, 18 Jul 2026 15:28:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/open/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;פתוח&rsquo; בהקשר של בינה מלאכותית מתאר לעיתים קרובות שני תחומים נפרדים: תוכנה בקוד פתוח, שבה משקולות הדגם והקוד זמינים לציבור לשינוי, ובעיות ללא סיום (open-ended problems) החסרות אילוצים ברורים או מרחב פתרונות מוגדר.</p>תפיסהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perception/Sat, 18 Jul 2026 15:28:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/perception/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תפיסה בבינה מלאכותית כוללת המרת נתוני חיישנים גולמיים למידע משמעותי שניתן לעבד על ידי מודולי היגיון ברמה גבוהה יותר. זה כולל ראייה ממוחשבת לפענוח סצנות חזותיות, ועיבוד שפה טבעית.</p>אובייקטhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/object/Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/object/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אובייקט הוא מושג יסוד במדעי המחשב, ובפרט בתכנות מונחה עצמים (OOP). הוא מייצג מופע של מחלקה, ומקפסל גם מצב (תכונות או נתונים) וגם התנהגות (שיטות).</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ישות נפרדת בתוכנה המכילה נתונים ושיטות לעיבודם, מרכזית בתכנות מונחה עצמים.</p>אונליין (למידה בזמן אמת)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/online/Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/online/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה אונליין היא פרדיגמה בלמידת מכונה שבה הדגם מתעדכן באופן איקרמנטלי כאשר מגיעים נקודות נתונים חדשות, במקום להיות מאומן על גוש נתונים סטטי בבת אחת. גישה זו קריטית ליישומים הדורשים התאמה מיידית.</p>מספריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/numerical/Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/numerical/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית ומדעי הנתונים, מספרי מתייחס לסוגי נתונים או שיטות הכוללות ערכים כמותיים, כמו שלמים, עשרוניים ושברים. בניגוד לנתונים קטגוריאליים או טקסטואליים, נתונים מספריים ניתנים לפעולות מתמטיות.</p>עיבוד שפה טבעיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/natural_language_processing/Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/natural_language_processing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא תת-תחום של בינה מלאכותית המשלב לינגוויסטיקה חישובית עם מודלים סטטיסטיים, למידת מכונה ולמידה עמוקה. הוא מאפשר למכונות להבין ולהפיק טקסט אנושי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום בבינה מלאכותית המתמקד באפשרות למחשבים להבין, לפרש ולייצר שפה אנושית.</p>רשת נוירוניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:28:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשת נוירונים היא סדרה של אלגוריתמים השואפים לזהות קשרים מתחת לפני השטח בקבוצת נתונים בתהליך החוזר על פעולת המוח האנושי. היא מורכבת משכבות של נוירונים מלאכותיים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת מחשוב המושפעת ממוח הביולוגי, המורכבת מצמתים או נוירונים מקושרים המאורגנים בשכבות.</p>יתרה מזאתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moreover/Sat, 18 Jul 2026 15:27:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/moreover/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של תיעוד בינה מלאכותית וכתיבה טכנית, &lsquo;Moreover&rsquo; משמש כסמן דיסקורסיבי המציין הוספת ראיות תומכות או נקודה נוספת המחזקת את הדיון הנוכחי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מילת מעבר המשמשת להצגת מידע נוסף או חיזוק טיעון קודם.</p>נאשhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nash/Sat, 18 Jul 2026 15:27:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/nash/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, ובפרט במערכות רב-סוכנים ולמידה בחיזוק, שיווי משקל נאש מתאר מצב יציב שבו האסטרטגיה של כל סוכן היא האופטימלית בהינתן האסטרטגיות של כל שאר הסוכנים. אין לסוכן בודד מוטיבציה לסטות מהאסטרטגיה.</p>רב- / מולטי-https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi/Sat, 18 Jul 2026 15:27:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הקידומת &lsquo;multi-&rsquo; משמשת לעיתים קרובות בבינה מלאכותית כדי לתאר ארכיטקטורות או תהליכים הכוללים מספר רכיבים מקבילים. דוגמאות כוללות &lsquo;Multi-Head Attention&rsquo;, המאפשרת למודלים להתמקד בהיבטים שונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קידומת המציינת נוכחות של מספר מקרים, ראשים או מודליות בתוך מערכת או מודל.</p>תנועהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/motion/Sat, 18 Jul 2026 15:27:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/motion/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בתחום הראייה הממוחשבת והרובוטיקה, תנועה מתייחסת לגילוי וניתוח של תנועה בתוך נתונים חזותיים או מערכות פיזיות. אלגוריתמים כמו זרימה אופטית (Optical Flow) מעריכים את דפוס התנועה הנראית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>השינוי המתמיד במיקום של אובייקט ביחס לזמן ולמערכת ייחוס.</p>תשומת ראשים מרובהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_head_attention/Sat, 18 Jul 2026 15:27:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/multi_head_attention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תשומת ראשים מרובה מרחיבה את מנגנון התשומה הסטנדרטי על ידי הרצאה שלו מספר פעמים במקביל עם הטלות ליניאריות נלמדות שונות. הדבר מאפשר למודל להתמקד יחדיו במידע ממקורות שונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מנגנון במודלי טרנספורמר המאפשר למודל להתמקד במידע ממרחבי ייצוג שונים בו-זמנית.</p>התאמהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/matching/Sat, 18 Jul 2026 15:27:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/matching/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>התאמה היא טכניקה קריטית בלמידת מכונה המשמשת להקמת קשרים בין ישויות נתונים שונות. בראייה ממוחשבת, התאמת תכונות מזהה נקודות מתאימות בין תמונות שונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התאמה כוללת יישור של שני קבוצות של נקודות נתונים או תכונות כדי לזהות התאמות, דמיון או זיווגים אופטימליים ביניהן.</p>מאמבהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mamba/Sat, 18 Jul 2026 15:27:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/mamba/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מאמבה מייצגת התקדמות משמעותית במודלי רצף על ידי הצגת מודל מרחב מצבים סלקטיבי המותאם לחומרה. בניגוד לטרנספורמרים מסורתיים שמתכווננים בצורה ריבועית ביחס לאורך הרצף, מאמבה מאפשרת יעילות חישובית גבוהה יותר.</p>מודלינגhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/modeling/Sat, 18 Jul 2026 15:27:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/modeling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלינג בבינה מלאכותית כולל את כל זרימת העבודה של עיצוב, אימון ותיקוף אלגוריתמים הלומדים תבניות מהנתונים. זה כולל בחירת ארכיטקטורות מתאימות, הגדרת פונקציות אובדן ואופטימיזציה של פרמטרים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודלינג הוא תהליך יצירת ייצוגים מופשטים של מערכות מהעולם האמיתי או התפלגויות נתונים כדי לאפשר ניבוי, סימולציה או קבלת החלטות.</p>מונטהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/monte/Sat, 18 Jul 2026 15:27:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/monte/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>טכניקות מונטה קרלו הן מחלקה של אלגוריתמים חישוביים המתבססים על דגימה אקראית חוזרת כדי להעריך גדלים מתמטיים. הן שימושיות במיוחד באינטגרציה רב-ממדית ובסימולציות מורכבות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מונטה מתייחס לשיטות מונטה קרלו, המשתמשות בדגימה אקראית חוזרת כדי לקבל תוצאות מספריות לבעיות שהן דטרמיניסטיות באופן עקרוני אך מורכבות מדי לפתרון אנליטי.</p>מרקובhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/markov/Sat, 18 Jul 2026 15:27:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/markov/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית ותורת ההסתברות, תהליכי מרקוב הם מודלים בסיסיים המשמשים לתיאור מערכות העוברות בין מצבים באופן אקראי. העיקרון המרכזי הוא תכונת מרקוב, הקובעת כי העתיד תלוי בעבר רק דרך ההווה.</p>ארוךhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long/Sat, 18 Jul 2026 15:27:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/long/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, המונח &lsquo;ארוך&rsquo; מתאר לעיתים קרובות את היכולת לעבד קלטים נרחבים, כגון מסמכים ארוכים או סטרימי וידאו ארוכים. עבור מודלי שפה גדולים, הדבר כולל ניהול הקשר</p>לולאהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/loop/Sat, 18 Jul 2026 15:27:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/loop/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מבנה זרימת בקרה יסודי במדעי המחשב ובפיתוח בינה מלאכותית, לולאה מאפשרת לאלגוריתמים לחזור על דגימות נתונים, לבצע חישובים חוזרים או להריץ אפוסות אימון. סוגים נפוצים כוללים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מבנה תכנותי החוזר על בלוק קוד מספר פעמים עד שתנאי מסוים מתקיים.</p>למידת מכונהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:27:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידת מכונה (ML) מאפשרת למחשבים ללמוד תבניות מנתונים היסטוריים ולקבל החלטות או לתחזות על נתונים חדשים ולא נראים בעבר. היא כוללת מגוון טכניקות הכוללות למידה מפוקחת, למידה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תת-תחום של הבינה המלאכותית המתמקד בבניית מערכות הלומדות מנתונים כדי לשפר ביצועים ללא תכנות מפורש.</p>מקומיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/local/Sat, 18 Jul 2026 15:27:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/local/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, המונח &lsquo;מקומי&rsquo; מתייחס בדרך כלל לפעולות המבוצעות ישירות בחומרה של המשתמש, כגון מחשב נייד או טלפון חכם, ללא תלות בשרתים מרוחקים. גישה זו משפרת את הפרטיות של הנתונים</p>פונקציית הפסדhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/loss/Sat, 18 Jul 2026 15:27:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/loss/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פונקציות הפסד, המוכרות גם כפונקציות עלות, מודדות עד כמה התחזיות של מודל למידת מכונה תואמות למציאות (Ground Truth) במהלך האימון. מטרת אלגוריתם האופטימיזציה היא למזער ערך זה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ערך מספרי המכמת את השגיאה בין התחזיות של המודל לערכי המטרה האמיתיים.</p>LoRAhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lora/Sat, 18 Jul 2026 15:26:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/lora/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>LoRA מקפיאה את משקלי המודל המאומנים מראש ומכניסה מטריצות פירוק ניתנות לאימון לכל שכבה בארכיטקטורת הטרנספורמר. על ידי אופטימיזציה רק של מטריצות הדרגה הנמוכה הללו, LoRA מפחיתה משמעותית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הסתגלות דרגה נמוכה היא שיטת עיבוד עדין חסכונית בפרמטרים המחדירה מטריצות פירוק דרגה ניתנות לאימון לתוך משקלי המודל הקיימים.</p>ליניאריhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linear/Sat, 18 Jul 2026 15:26:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/linear/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>פעולות ליניאריות כוללות כפל וחיסור ללא פעולות אי-ליניאריות. ברשתות נוירונים, שכבות ליניאריות (או שכבות צפופות) מפעילות טרנספורמציה של מטריצת משקלים על וקטורי קלט. בעוד ש-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר פעולות או קשרים שבהם הפלט נמצא ביחס ישר לקלט, מהווה את הבסיס לטרנספורמציות אפיניות בשכבות נוירונים.</p>מודל שפה גדולhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llm/Sat, 18 Jul 2026 15:26:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/llm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלי שפה גדולים (LLMs) הם מערכות בינה מלאכותית מתקדמות המבוססות על ארכיטקטורות טרנספורמר, המאומנות על ערכות נתונים עצומות של טקסט וקוד. הן לומדות דפוסים סטטיסטיים בשפה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודל למידה עמוקה המאומן על אוצרות טקסט עצומים כדי להבין ולייצר שפה הדומה לשפת אדם.</p>מודלי שפה גדוליםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/large_language_models/Sat, 18 Jul 2026 15:26:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/large_language_models/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח זה מתייחס לפרדיגמת היישום הרחבה יותר שבה מודלים עם מיליארדי פרמטרים מנוצלים ללמידה באפס-שוט או מעט-שוט במשימות לשוניות מגוונות. בניגוד למודלים מיוחדים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הפרדיגמה של שימוש ברשתות נוירונים בקנה מידה גדול למשימות הבנה וייצור של שפה טבעית במגוון רחב.</p>נסתרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/latent/Sat, 18 Jul 2026 15:26:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/latent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידת מכונה, משתנים נסתרים הם גורמים בלתי נצפים המשפיעים על נתונים נצפים. ברשתות נוירונים, ובפרט באוטואנקודרים ובמודלי דיפוזיה, מרחבים נסתרים מייצגים דחיסה, מופשט</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס למשתנים או ייצוגים נסתרים ותחתונים בתוך המרחב הפנימי של המודל התופסים מאפיינים חיוניים של הנתונים.</p>במקום זאתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instead/Sat, 18 Jul 2026 15:26:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instead/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אף על פי שאינו מונח אלגוריתמי טכני בבינה מלאכותית, &lsquo;במקום זאת&rsquo; קריטי בהנדסת הנחיות (Prompt Engineering) והבנת שפה טבעית. הוא מסמן יחס של ניגוד או החלפה בין משפטים. בהכשרת מודלים לשוניים גדולים (LLMs), הבנת מילה זו חיונית לזיהוי כוונות ולעמידה באילוצים שליליים.</p>ידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge/Sat, 18 Jul 2026 15:26:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/knowledge/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, ידע מתייחס לעיתים קרובות למידע מפורש האגור במאגרי נתונים, אונטולוגיות או משקלות של רשתות נוירונים המאפשרות היגיון והסקת מסקנות. הוא נמצא מעל המידע בהיררכיית DIKW (נתונים, מידע, ידע, חוכמה).</p>כוונון הנחיותhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instruction_tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:26:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/instruction_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תהליך זה גשר את הפער בין אימון כללי לבין ביצוע משימות ספציפיות. על ידי חשיפת המודל לזוגות מגוונים של הנחיה-תגובה, הוא לומד להכליל משימות שלא ראה בעבר ללא צורך באימון נוסף לכל משימה בנפרד.</p>לנג'וויןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/langevin/Sat, 18 Jul 2026 15:26:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/langevin/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>דינמיקת לנג&rsquo;ווין משלבת רעש אקראי וכוחות ריסון כדי לחקור נוף אנרגיה ביעילות. בבינה מלאכותית, היא משמשת בעיקר בשיטות דגימה כמו מונטה קרלו המילטוני או גרדיאנט סטוכסטי, ובאופטימיזציה של פרמטרים.</p>מידעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/information/Sat, 18 Jul 2026 15:26:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/information/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית ומדעי המחשב, מידע שונה מנתונים גולמיים. הוא מייצג נתונים שאורגנו, הובנו או פוענחו כדי להיות בעלי חשיבות ושימושיות. מידע נוצר כאשר נתונים מקבלים תוכן סמנטי.</p>היררכיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical/Sat, 18 Jul 2026 15:26:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hierarchical/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מערכות בינה מלאכותית היררכיות מארגנות מידע או בקרה למבנה דמוי עץ של שכבות מקוננות. בלמידה מחזקת, למידה מחזקת היררכית מפצלת משימות מורכבות למטרות משנה המנוהלות על ידי רמות&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס לארכיטקטורות בינה מלאכותית או אסטרטגיות למידה המאורגנות במספר רמות של מופשטות, כאשר הרמות הגבוהות שולטות ברמות הנמוכות.</p>המילטוניאןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hamiltonian/Sat, 18 Jul 2026 15:26:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hamiltonian/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הממילטוניאן, הנובע ממכניקה קלאסית, מייצג את סכום האנרגיה הקינטית והפוטנציאלית במערכת. בבינה מלאכותית, רשתות נוירונים הממילטוניאניות (HNNs) משלבות מושג זה כדי ללמוד דינמיקה&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>פונקציה המייצגת את האנרגיה הכוללת של מערכת, המשמשת במודלי בינה מלאכותית בהשראת הפיזיקה לדמנמיקה ולשמירה על אנרגיה.</p>חבורהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/group/Sat, 18 Jul 2026 15:26:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/group/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>במתמטיקה ובמדעי המחשב התיאורטיים, חבורה היא קבוצה G יחד עם פעולה דו-ארגומנטית העומדת בארבעה אקסיומות: סגירות, אסוציאטיביות, זהות והפיכות. בבינה מלאכותית, תורת החבורות משמשת&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מבנה מתמטי בסיסי המורכב מקבוצה מצוידת בפעולה המשלבת כל שני איברים ליצירת איבר שלישי.</p>מונחהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/guided/Sat, 18 Jul 2026 15:26:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/guided/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;מונחה&rsquo; בבינה מלאכותית מתייחס בדרך כלל לטכניקות בהן התנהגות המודל מונעת על ידי מידע נוסף מעבר לקלט הראשי. דוגמאות נפוצות כוללות דיפוזיה מונחה, שבה מחלקה&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר תהליכי בינה מלאכותית או שיטות יצירה המוגבלות או מכוונות על ידי אותות חיצוניים ספציפיים, אילוצים או מטרות ביניים.</p>מיוסדhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grounded/Sat, 18 Jul 2026 15:26:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/grounded/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, המונח &lsquo;מיוסד&rsquo; מתאר את התהליך של חיבור ייצוגים סמליים, כגון מילים או הצעות לוגיות, לרפרנטים האמיתיים שלהם בעולם הפיזי או בחוויה החושית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס למערכות בינה מלאכותית המקשרות בין סמלים או שפה מופשטים לבין נתונים חושיים מהעולם האמיתי או פעולות פיזיות.</p>גלובליhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/global/Sat, 18 Jul 2026 15:25:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/global/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;גלובלי&rsquo; בבינה מלאכותית מנוגד בדרך כלל ל&rsquo;מקומי&rsquo;, ומתייחס להיבטים המכסים את המערכת כולה. באופטימיזציה, מינימום גלובלי מייצג את הפתרון הטוב ביותר האפשרי לאורך כל נוף הפונקציה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר מאפיינים, אופטימיזציות או היקפים החלים על כל המודל או ערכת הנתונים ולא רק על תת-קבוצות מקומיות.</p>גרףhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graph/Sat, 18 Jul 2026 15:25:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graph/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גרף הוא מבנה נתונים יסודי בבינה מלאכותית המורכב מקודקודים (צמתים) וקשתות (חיבורים) המציינים קשרים. רשתות עצביות גרפיות (GNNs) משתמשות במבנה זה כדי לבצע למידה על נתונים שאינם אוקלידיים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מבנה מתמטי המורכב מצמתים המחוברים על ידי קשתות, המשמש לייצוג קשרים בין ישויות.</p>גרפיםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graphs/Sat, 18 Jul 2026 15:25:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/graphs/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעוד שהגרף הבודד מתייחס למבנה הנתונים המופשט, &lsquo;גרפים&rsquo; מתייחס לעיתים קרובות גם למספר מופעים נפרדים של גרפים וגם לגרפים חזותיים המשמשים בניטור בלמידת מכונה, כמו גרפי קווים או עמודות.</p>יצירהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generation/Sat, 18 Jul 2026 15:25:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, יצירה מתייחסת ליכולתם של מודלים, ובפרט רשתות גנרטיביות מתחרות (GANs) ו-LMs מבוססי מתמרים, לייצר תוכן חדשני כמו טקסט או תמונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>התהליך שבו מודלים יוצרים דוגמאות נתונים חדשות הדומות להתפלגות האימונים.</p>נתוןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/given/Sat, 18 Jul 2026 15:25:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/given/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשרים של בינה מלאכותית ומדעי המחשב, &lsquo;נתון&rsquo; מתייחס למצב ההתחלתי, לערכת הנתונים או לפרמטרים המסופקים למודל או לפונקציה לפני תחילת החישוב, ומגדיר את תנאי הגבול.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מונח המציין נתונים, אילוצים או הקשר קיימים המסופקים כקלט לתהליך אלגוריתמי.</p>גאוסיאניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gaussian/Sat, 18 Jul 2026 15:25:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/gaussian/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מונח &lsquo;גאוסיאני&rsquo; מתייחס להתפלגות נורמלית, התפלגות הסתברותית רציפה האופיינית לממוצע ולשונות שלה. בבינה מלאכותית, היא משמשת באופן נרחב במודלים הסתברותיים, הסקה בייסיאנית ו</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הקשור להתפלגות נורמלית, עקומה בצורת פעמון מהותית לסטטיסטיקה ולמודלי רעש בבינה מלאכותית.</p>חינם / פתוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/free/Sat, 18 Jul 2026 15:25:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/free/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, &lsquo;חינם&rsquo; מתייחס בדרך כלל למודלים, אוגדני נתונים או כלים בקוד פתוח שאפשר לגשת אליהם, לשנות אותם ולהפיץ ללא תשלום דמי רישוי. זה שונה מפתרונות סגורים</p>יתרה מכךhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/furthermore/Sat, 18 Jul 2026 15:25:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/furthermore/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למרות שאינו אלגוריתם טכני, &lsquo;יתרה מכך&rsquo; הוא כלי לשוני קריטי במסמכי בינה מלאכותית וניירות מחקר. הוא משמש לחיבור רעיונות, ומציין שההצהרה הבאה מוסיפה משקל או</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מילת חיבור המשמשת להכנסת מידע נוסף או חיזוק טיעון קודם בכתיבה טכנית.</p>מודל יסודhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/foundation/Sat, 18 Jul 2026 15:25:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/foundation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, מודל יסוד מתייחס למודל למידת מכונה בקנה מידה גדול, המאומן על נתונים רחבים ומגוונים, כגון תמונות, טקסט או אודיו. מודלים אלו מתוכננים להיות גמישים וניתנים להתאמה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מודל מאומן מראש על אוגדני נתונים עצומים כדי לשמש בסיס למגוון משימות נגזרות.</p>נוצר / מיוצרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generated/Sat, 18 Jul 2026 15:25:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/generated/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;נוצר&rsquo; מתאר פלט המיוצר על ידי מודלי בינה מלאכותית יוצרת, כגון טקסט, תמונות, אודיו או קוד. בניגוד למערכות המבוססות על שליפה המביאות נתונים קיימים, מודלים יוצרים מסנתזים חדש</p>זרימהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/flow/Sat, 18 Jul 2026 15:25:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/flow/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זרימת נתונים כוללת את המסלול שהנתונים עוברים מרגע הקליטה ועד לפלט הסופי במערכת בינה מלאכותית, לרבות עיבוד מקדים, חילוץ תכונות, מסקנות של מודל ועיבוד לאחר מכן. ניהול יעיל של זרימת נתונים הוא קריטי.</p>לבסוף / סיוםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/finally/Sat, 18 Jul 2026 15:25:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/finally/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הרעיון של &lsquo;לבסוף&rsquo; מייצג את השלב הטורמינלי (הסופי) בצינור העיבוד של בינה מלאכותית, שבו הנתונים המעובדים מניבים תוצאה סופית, כגון תחזית, מיון או טקסט שנוצר. זה מסמן את סוף החישוב.</p>מהירhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fast/Sat, 18 Jul 2026 15:25:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fast/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;מהיר&rsquo; מתאר יעילות חישובית במודלים של בינה מלאכותית, תוך דגש על זמני מסקנה מהירים ויכולות עיבוד נתונים קצרות. מדובר בגורם קריטי ליישומים בזמן אמת.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בבינה מלאכותית, המונח &lsquo;מהיר&rsquo; מתייחס למערכות או אלגוריתמים המותאמים לזמן תגובה נמוך וקצב עיבוד גבוה.</p>משובhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feedback/Sat, 18 Jul 2026 15:25:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/feedback/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מנגנוני משוב מאפשרים למערכות בינה מלאכותית ללמוד מהאינטראקציות שלהן עם משתמשים או סביבה, ובכך לשכלל תחזיות או פעולות עתידיות. הדבר כולל אותות של למידה מחזקת ומשוב אנושי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>משוב כולל שימוש בתוצרי הפלט כדי להתאים ולשפר את הביצועים של מודל או מערכת בינה מלאכותית באופן איטרטיבי.</p>עדין (Fine-tuning)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine/Sat, 18 Jul 2026 15:25:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כוונון עדין כולל לקיחת מודל כללי שהוכשר על גבי datasets גדולים והכשרה נוספת שלו על dataset קטן יותר ומומחה, כדי לשפר ביצועים במשימות ספציפיות. טכניקה זו מנצלת ידע קודם.</p>מתפתחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evolving/Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evolving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;מתפתח&rsquo; מאפיין מודלי בינה מלאכותית דינמיים העוברים למידה והתאמה מתמשכות, במקום להישאר סטטיים לאחר האימון ההתחלתי. קונספט זה מרכזי בלמידה לכל החיים ובמערכות המגיבות לשינויים בסביבה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר מערכות או אלגוריתמי בינה מלאכותית המסתגלים ומשתפרים באופן רציף לאורך זמן באמצעות נתונים חדשים או משוב.</p>ניסוייםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/experiments/Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/experiments/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ניסויים בבינה מלאכותית כוללים בדיקה שיטתית של משתנים כדי להבין קשרי סיבתיות בתוך מודלי למידת מכונה. הליכים אלו מאפשרים למפתחים להשוות בין פרמטרים שונים ולוודא את אמינות התוצאות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הליכים מבוקרים המבוצעים כדי לבדוק השערות, להעריך ביצועי מודל או לגלות יכולות בינה מלאכותית חדשות.</p>ניסיוניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/experimental/Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/experimental/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;ניסיוני&rsquo; מתאר רכיבי בינה מלאכותית הנבדקים, נחקרים או מודלים לפני השגת יציבות או אימוץ נרחב. מערכות אלו לרוב משתמשות בארכיטקטורות חדשניות או בשיטות טרם נבחנות היטב.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס לטכנולוגיות, מודלים או שיטות בינה מלאכותית הנמצאים בשלבי פיתוח מוקדמים ועדיין לא מאומתים במלואם לייצור.</p>נרחבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/extensive/Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/extensive/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;נרחב&rsquo; מתייחס לקנה המידה והמעמיות של פעולות בינה מלאכותית, כגון datasets בקנה מידה גדול, ערכות הערכה רחבות או עומסי חישוב כבדים. dataset נרחב מבטיח כלליות טובה יותר של המודל.</p>ראיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evidence/Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evidence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, ראיה מתייחסת לנתונים אמפיריים, תוצאות סטטיסטיות או תוצרים נצפים המאששים טענות לגבי התנהגות המודל, דיוקו או יעילותו. היא משמשת כבסיס להוכחת תקפות המודל.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>נתונים או מידע המשמשים לתמוך בהשערה או לאמת את ביצועיו של מודל בינה מלאכותית.</p>אנגליתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/english/Sat, 18 Jul 2026 15:24:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/english/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעוד שאנגלית היא בעיקר שפה אנושית, בהקשרי AI היא מייצגת את התחום הלשוני הנפוץ ביותר במחקר NLP בשל השפע של נתוני טקסט דיגיטלי. רוב המודלים הבסיסיים (כגון BERT או GPT) מאומנים תחילה על נתונים באנגלית, מה שמוביל לעיתים לקיפאון אוטומטי או הטיות בנתונים.</p>אנרגיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/energy/Sat, 18 Jul 2026 15:24:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/energy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>לאנרגיה שני משמעויות עיקריות ב-AI. ראשית, היא מציינת את הכוח החשמלי הנדרש להפעלת חומרה, דאגה גוברת לקיימות ככל שהמודלים מתרחבים. שנית, במודלים המושפעים ממכניקה סטטיסטית (כגון מודלים מבוססי אנרגיה), אנרגיה היא פונקציה המתארת את הסבירות של מצב מערכת.</p>גוף-מודע / מולבשhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embodied/Sat, 18 Jul 2026 15:24:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embodied/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית גוף-מודעת טוענת שחוכמה נובעת מהאינטראקציה בין הצורה הפיזית של סוכן לבין הסביבה שלו. בניגוד לבינה מלאכותית לא-גוף-מודעת שעובדת עם נתונים מופשטים, סוכנים גוף-מודעים משתמשים בחיישנים ובפעולות פיזיות כדי לתפוס את המציאות.</p>הערכהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evaluation/Sat, 18 Jul 2026 15:24:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/evaluation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הערכה כוללת מדידה שיטתית של ביצועי מודל AI במשימות ספציפיות באמצעות מדדים כמותיים (כגון דיוק, ציון F1, BLEU) והערכות איכותניות. היא כוללת תקפות, בדיקת כלליזציה (התאמה למצבים חדשים) ובחינת הטיה.</p>יעילhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/efficient/Sat, 18 Jul 2026 15:24:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/efficient/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יעילות היא מדד קריטי בבינה מלאכותית המודד עד כמה מודל או אלגוריתם מנצלים משאבים זמינים ביעילות. היא כוללת יעילות חישובית (מהירות הסקה/אימון) ויעילות אנרגטית.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>בינה מלאכותית, יעילות מתייחסת להשגת ביצועים אופטימליים עם צריכת משאבים מינימלית, כגון זמן, זיכרון או כוח חישובי.</p>דומיין (תחום)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/domain/Sat, 18 Jul 2026 15:24:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/domain/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בלמידת מכונה, ובפרט בלמידה בהעברה, דומיין מוגדר על ידי שני רכיבים: מרחב התכונות (קבוצת כל הקלטים האפשריים) וההתפלגות ההסתברותית השולית של קלטים אלו.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דומיין מייצג הקשר ספציפי או התפלגות נתונים המאופיינת במרחב התכונות ובהתפלגות ההסתברותית הבסיסית שלו.</p>דינמיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dynamic/Sat, 18 Jul 2026 15:24:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/dynamic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בניגוד למערכות סטטיות עם ארכיטקטורות קבועות או מסלולי ביצוע מראש, מערכות בינה מלאכותית דינמיות יכולות לשנות את פעולותיהן במהלך הרצת התוכנה. בלמידה עמוקה, גרפים חישוביים דינמיים מאפשרים בנייה גמישה.</p>דיסטילציהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/distillation/Sat, 18 Jul 2026 15:24:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/distillation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>תהליך זה כולל העברת ידע מרשת נוירונים מורכבת ובעלת ביצועים גבוהים (&lsquo;מורה&rsquo;) לרשת פשוטה ויעילה יותר (&lsquo;סטודנט&rsquo;). הסטודנט לומד לא רק מתוויות קשות אלא גם מההסתברויות הרכות המופקות על ידי המורה.</p>מונחה (Driven)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/driven/Sat, 18 Jul 2026 15:24:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/driven/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>המונח &lsquo;מונחה&rsquo; משמש לעיתים קרובות כסיומת כדי לציין את הכוח או המנגנון הראשי מאחורי גישת בינה מלאכותית. לדוגמה, &lsquo;מונחה נתונים&rsquo; משמעו שההחלטות מתבססות על דפוסים סטטיסטיים בנתונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מונחה מתאר מערכות או מתודולוגיות של בינה מלאכותית שבה קבלת החלטות או ארכיטקטורת המודל מונחות בעיקר על ידי סוג קלט ספציפי, כמו נתונים או מטרות.</p>סטייה (Divergence)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/divergence/Sat, 18 Jul 2026 15:24:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/divergence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של אופטימיזציה, סטייה מתרחשת כאשר פרמטרי המודל מתעדכנים בצורה הגורמת לעלייה באובדן במקום ירידה, לעיתים קרובות תוך יצירת ערכי NaN או גרדיאנטים אינסופיים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>סטייה מתייחסת לכישלון של אלגוריתם למידת מכונה להפחית את פונקציית האובדן שלו במהלך האימון, מה שמוביל לביצועים לא יציבים או מחמירים.</p>בקרהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/control/Sat, 18 Jul 2026 15:24:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, בקרה מתייחסת למנגנונים ולאלגוריתמים המשמשים להנחיית פעולות המערכת בהתבסס על מצבים נוכחיים ומטרות. היא כוללת לולאות משוב שבהן הפלט נצפה ומותאם כדי לשמור על יציבות ודיוק.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך ניהול, הפניה או ויסות ההתנהגות והמצב של מערכת כדי להשיג תוצאות רצויות.</p>דיפוזיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusion/Sat, 18 Jul 2026 15:24:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/diffusion/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מודלי דיפוזיה הם סוג של בינה מלאכותית יוצרת שלומדת להפוך תהליך סטוכסטי של הוספת רעש לנתונים. על ידי אימון רשת עצבית לחזות ולהסיר את הרעש שלב אחר שלב, הם יכולים לייצר נתונים חדשים ואיכותיים.</p>החלטהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision/Sat, 18 Jul 2026 15:24:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/decision/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>קבלת החלטות בבינה מלאכותית כוללת בחירת הפעולה האופטימלית מתוך קבוצת אפשרויות בהתבסס על נתונים, מודלים ומטרות מוגדרות מראש. היא יכולה להיות דטרמיניסטית, תוך מעקב אחר כללים מחמירים, או הסתברותית.</p>זיהוי (Detection)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/detection/Sat, 18 Jul 2026 15:24:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>זיהוי הוא משימה ליבה בעינת מחשב ובתהליך אותות, שבה מודל בינה מלאכותית מזהה את נוכחותו ומיקומם של ישויות רלוונטיות. בניגוד לסיווג שמקצה תווית, זיהוי מספק גם מיקום מרחבי.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>זיהוי ומיקום של אובייקטים, אירועים או חריגים ספציפיים בתוך מערך נתונים או סביבה.</p>ישירhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/direct/Sat, 18 Jul 2026 15:24:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/direct/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשרי בינה מלאכותית, &lsquo;ישיר&rsquo; מתאר לעיתים קרובות ארכיטקטורות או מסלולי הסקה שעוקפות שכבות ניכור ביניים, כמו אופטימיזציה ישירה של מדיניות בלמידה חיזוקית או מיפוי ישיר במערכות בקרה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס לשיטות או מסלולים הממפים קלטים ישירות לפלטים ללא טרנספורמציות ביניים מורכבות או ייצוגים latent.</p>הקשרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/context/Sat, 18 Jul 2026 15:23:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/context/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בעיבוד שפה טבעית, ההקשר קריטי לפתרון אי-בהירות, כגון הבנת כינויים או ביטויים סלנגיים בהתבסס על משפטים קודמים. ארכיטקטורות מודרניות כמו טרנספורמרים משתמשות במנגנוני תשומת לב כדי לנצל הקשר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>הקשר מתייחס למידע הסובב או לסביבה העוזרים למודל בינה מלאכותית לפרש נתוני קלט בצורה מדויקת ולהפיק תגובות רלוונטיות.</p>ניגודיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/contrastive/Sat, 18 Jul 2026 15:23:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/contrastive/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטה זו מעודדת את המודל לקרב הטמעות (Embeddings) של זוגות חיוביים (פריטים דומים) זה לזה, ולדחות זוגות שליליים (פריטים שונים) זה מזה במרחב הזיכרון. היא נפוצה מאוד בייצוג נתונים.</p>סיבתיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/causal/Sat, 18 Jul 2026 15:23:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/causal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, מודלים סיבתיים שואפים להבין כיצד התערבות במשתנה אחד משפיעה על משנה אחר. בניגוד למודלים חיזויים המסתמכים על תבניות שנצפו, בינה סיבתית משתמשת במבנים מתמטיים כדי לנתח השפעות.</p>ענןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cloud/Sat, 18 Jul 2026 15:23:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/cloud/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>עיבוד ענני מספק תשתית ניתנת להרחבה לעומסי עבודה של בינה מלאכותית, ומאפשר למפתחים לגשת לכוחות עיבוד חזקים (כגון GPU) ואחסון ללא צורך בתחזוקת מרכזי נתונים פיזיים. הוא תומך במגוון מודלי שירות.</p>שילובhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/combining/Sat, 18 Jul 2026 15:23:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/combining/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מושג זה כולל שיטות כמו למידה קבוצתית (Ensemble Learning), שבה תחזיות ממספר מודלים מצטברות כדי להפחית שונות או הטיה. הוא כולל גם מיזוג רב-מודאלי, שבו סוגים שונים של נתונים משולבים.</p>בדיקת ביצועים (Benchmarking)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/benchmarking/Sat, 18 Jul 2026 15:23:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/benchmarking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בדיקת ביצועים היא הפעולה האקטיבית של ביצוע ניסויים למדידת היטב מודל בינה מלאכותית מבצע במשימות ספציפיות באמצעות מדדים מוגדרים מראש. תהליך זה כוללת הרצת מודלים דרך סביבות מבחן תקניות.</p>בנייה (Building)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/building/Sat, 18 Jul 2026 15:23:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/building/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בנייה מתייחסת לתהליך ההנדסה המקיף של יצירת פתרונות בינה מלאכותית, הכולל איסוף נתונים, בחירת מודל, אימון, אימות ופריסה. זה כולל את התשתית הטכנית הנדרשת להפעלת המערכות הללו בסביבת ייצור.</p>מדד ביצועים (Benchmark)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/benchmark/Sat, 18 Jul 2026 15:23:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/benchmark/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, מדד ביצועים הוא ערכת מבחנים או מאגר נתונים סטנדרטיים המיועד למדידת יכולותיהם של מודלי למידת מכונה. הוא מספק מסגרת עקבית להשוואת מודלים שונים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>נקודת ייחוס או מדד סטנדרטי המשמש להערכת הביצועים של מודלי בינה מלאכותית מול בסיסים מקובלים.</p>מעבר (Beyond)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/beyond/Sat, 18 Jul 2026 15:23:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/beyond/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של טרמינולוגיית בינה מלאכותית, &lsquo;מעבר&rsquo; מתאר לעיתים קרובות פרדיגמות צומחות או כיוונים עתידיים החורגים מיכולות נוכחיות, כמו בינה מלאכותית כללית (AGI) או חישובים מועצקי קוונטים.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מונח קונספטואלי המתייחס להתקדמויות או יישומים החורגים ממגבלות הטכנולוגיה הנוכחיות או הגבולות המסורתיים של בינה מלאכותית.</p>קרלו (Carlo)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/carlo/Sat, 18 Jul 2026 15:23:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/carlo/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>שיטות מונטה קרלו הן טכניקות חיוניות בבינה מלאכותית ובסטטיסטיקה לקירוב בעיות מתמטיות מורכבות שקשה לפתור אנליטית. על ידי יצירת אלפי או מיליוני דגימות אקראיות, ניתן להעריך תוצאות מורכבות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס לשיטות מונטה קרלו, מחלקה של אלגוריתמים חישוביים הסתמכים על דגימה אקראית חוזרת כדי לקבל תוצאות נומריות.</p>אוטומטיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated/Sat, 18 Jul 2026 15:23:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/automated/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אוטומציה בבינה מלאכותית כוללת שימוש באלגוריתמים ובמערכות לביצוע משימות הדורשות בעבר מאמץ אנושי. היא מתמקדת ביעילות, עקביות ומהירות על ידי ביצוע כללים מוגדרים מראש או למידה&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתייחס לתהליכים המבוצעים על ידי מכונות או תוכנה עם התערבות אנושית מינימלית.</p>אוטונומיhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/autonomous/Sat, 18 Jul 2026 15:23:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/autonomous/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אוטונומיה בבינה מלאכותית מתייחסת ליכולת של מערכת להפיק את סביבתה, לקבל החלטות ולבצע פעולות ללא בקרה אנושית ישירה. בניגוד לאוטומציה פשוטה, מערכות אוטונומיות מסתגלות לשינויים&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מתאר מערכות מסוגלות לקבל החלטות ולפעול באופן עצמאי בסביבות דינמיות.</p>בייסיאניhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian/Sat, 18 Jul 2026 15:23:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bayesian/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>גישה בייסיאנית בבינה מלאכותית משתמשת בתורת ההסתברות כדי לעדכן את הסיכויים של השערות כאשר זמינות יותר ראיות. שיטה זו מאפשרת למודלים לכמת אי-ודאות ולשפר תחזיות באופן דינמי&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קשור לשיטות סטטיסטיות המבוססות על משפט בייס לעדכון הסתברויות עם ראיות חדשות.</p>בנץ' (מדד תקן)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bench/Sat, 18 Jul 2026 15:23:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bench/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מדד תקן (Benchmark) משמש כנקודת ייחוס סטנדרטית להשוואת יכולותיהן של מערכות בינה מלאכותית או אלגוריתמים שונים. הוא בדרך כלל כולל ערכת נתונים מפוקחת ומדדי הערכה ספציפיים כמו&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>קיצור של Benchmark, ערכת מבחנים או מדד תקני המשמש להערכת ביצועי מודל בינה מלאכותית.</p>מודעhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aware/Sat, 18 Jul 2026 15:23:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/aware/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, &lsquo;מודע&rsquo; מתייחס בדרך כלל למודעות מצבית או הקשרית, שבה מערכת מזהה גורמים רלוונטיים בסביבה או במצב המשתמש. זה לא מרמז על הכרה עצמית, אלא על&hellip;</p>Adamhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adam/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adam/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Adam (Adaptive Moment Estimation) הוא אלגוריתם אופטימיזציה פופולרי המבוסס על גרדיאנט מסדר ראשון, המשמש באימון רשתות נוירונים עמוקות. הוא משלב את היתרונות של שני הרחבות אחרות של סטוכסטית</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>אלגוריתם אופטימיזציה המחשב קצבי למידה אדפטיביים לכל פרמטר.</p>אדפטיבי (מותאם)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adaptive/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/adaptive/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, המונח &lsquo;אדפטיבי&rsquo; מתאר מערכות או אלגוריתמים שיכולים להתאים את מצבים פנימיים, פרמטרים או אסטרטגיות שלהם דינמית בהתבסס על נתונים חדשים או משוב מהסביבה. יכולת זו מאפשרת למודל</p>ניתוחhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/analysis/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בהקשר של בינה מלאכותית, ניתוח מתייחס לבדיקה שיטתית של נתונים, תחזיות של מודל או התנהגויות של מערכת כדי להבין דפוסים בסיסיים, לאבחן בעיות או להפיק תובנות פעילות. ה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך בדיקת נתונים או פלט של מודל כדי לחלץ תובנות ודפוסים משמעותיים.</p>סוכניםhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agents/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agents/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>סוכני בינה מלאכותית הם תוכנות או מערכות היכולות לתפוס את סביבתן דרך חיישנים (קלטים), לעבד מידע ולבצע פעולות באמצעות מפעילים (פלט) כדי להשיג יעדים מוגדרים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ישויות אוטונומיות התופסות את סביבתן ומבצעות פעולות להשגת יעדים ספציפיים.</p>פעולהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/action/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/action/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית וברובוטיקה, פעולה מתייחסת לצעד או החלטה ספציפית שננקטת על ידי סוכן חכם כדי ליצור אינטראקציה עם הסביבה שלו. הפעולות נבחרות בהתבסס על המצב הנוכחי</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך שבו סוכן מבצע פעולה כדי להשפיע על הסביבה שלו.</p>הזיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hallucination/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/hallucination/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הזיות מתרחשות כאשר מודלי יצור מייצרים פלט שנראה סביר אך חסר בסיס במציאות או בנתוני המקור. זוהי אתגר משמעותי ביישומים הדורשים דיוק גבוה</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>כאשר מודל בינה מלאכותית מייצר מידע לא אמין או חסר משמעות, אך מציג זאת בביטחון.</p>הטמעהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embedding/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/embedding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הטמעות הן ייצוגים וקטוריים צפופים של נתונים שבהם קשרים סמנטיים נשמרים במרחב גיאומטרי. על ידי המרת קלטים קטגוריאליים או בעלי ממדים גבוהים לווקטורים באורך קבוע, המודל</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה הממפה אובייקטים בדידים, כמו מילים או תמונות, למרחבים וקטוריים רציפים.</p>הסקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inference/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הסקה מתייחסת לשלב הפריסה שבו מודל סופי משמש לקבלת החלטות או תחזיות על נתונים שלא נראו בעבר. בניגוד לאימון, שמעדכן משקלים, הסקה צורכת משאבים חישוביים</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>השלב שבו מודל מאומן מעבד נתונים חדשים כדי ליצור תחזיות או פלט.</p>כוונון עדיןhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine_tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/fine_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>כוונון עדין כולל לקיחת מודל שכבר אומן על מערך נתונים גדול וכללי והמשך אימונו על מערך נתונים מיוחד. זה מאפשר למודל לשמור על ידע כללי תוך רכישת יכולת</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תהליך של התאמת מודל מאומן מראש למשימה ספציפית באמצעות מערך נתונים קטן יותר.</p>למידה בהקשרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/in_context_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/in_context_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>למידה בהקשר (ICL) מאפשרת למודלי שפה גדולים להסתגל למשימות חדשות ללא עדכון המשקלים שלהם. על ידי מתן זוגות קלט-פלט בתוך הקשר ההנחיה, המודל מסיק את הדפוס ו-</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה שבה מודלים לומדים לבצע משימות על ידי התבוננות בדוגמאות המסופרות בהנחיה.</p>חלון הקשרhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/context_window/Sat, 18 Jul 2026 15:22:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/context_window/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>חלון ההקשר מגדיר את הגבול התפעולי של הזיכרון של מודל בינה מלאכותית לאינטראקציה בודדת. הוא קובע כמה מהיסטוריית השיחה הקודמת, טקסט מסמך או נתוני קלט המודל יכול להתמקד בהם.</p>יצירת קודhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/code_generation/Sat, 18 Jul 2026 15:22:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/code_generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יצירת קוד מנצלת מודלים שפתיים גדולים (LLMs) שאומנו על מאגרי נתונים עצומים של שפות תכנות כדי לייצר ארטיפקטים תוכנה פונקציונליים. היא מפרשת הנחיות הקריאות לאדם, כגון הערות קוד, וממירה אותן לקוד ביצועי.</p>למידה עמוקהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:22:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/deep_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>אלגוריתמי למידה עמוקה מנסים לחקות את תהליכי הניתוח והלמידה של המוח האנושי. על ידי הצבת שכבות מרובות של צמתים מקושרים, מודלים אלו יכולים ללמוד תכונות היררכיות ממאגרי נתונים גדולים ומורכבים.</p>ראייה ממוחשבתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computer_vision/Sat, 18 Jul 2026 15:22:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/computer_vision/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ראייה ממוחשבת מתמקדת בהעתקת יכולות הראייה האנושיות באמצעות תהליכים חישוביים. היא כוללת ניתוח ופרשנות של נתונים חזותיים כדי לזהות אובייקטים, לזהות דפוסים ולהבין סצנות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום בבינה מלאכותית המאפשר למחשבים לחלץ מידע משמעותי מתמונות דיגיטליות, סרטונים וקלטים חזותיים אחרים.</p>רשת נוירונים קונבולוציוניתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/convolutional_neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:22:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/convolutional_neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNNs) תוכננו ללמוד באופן אוטומטי והתאמה של היררכיות תכונות מרחביות מקלטים חזותיים. הן משתמשות בשכבות קונבולוציה המיישמות סינונים כדי לזהות תכונות כמו קצוות וטקסטורות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מחלקה מיוחדת של רשתות נוירונים עמוקות המשמשת בעיקר לעיבוד נתונים ברשת (כגון תמונות) באמצעות סינונים קונבולוציוניים.</p>בינה מלאכותיתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:22:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בינה מלאכותית (AI) מתייחסת ליכולתן של מחשבים דיגיטליים או רובוטים הנשלטים על ידי מחשב לבצע משימות הקשורות בדרך כלל לישויות חכמות. היא כוללת מגוון תחומי משנה.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>סימולציה של תהליכי אינטליגנציה אנוחית על ידי מערכות מחשב.</p>הטיהhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bias/Sat, 18 Jul 2026 15:22:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/bias/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>באתיקה של AI, הטיה מתייחסת לتمييز שיטתי ולא הוגן בקבלת החלטות אלגוריתמית, לעיתים קרובות כתוצאה מנתוני אימון מעוותים או עיצוב מודל לקוי. הדבר יכול להוביל להשפעות שליליות על</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>דעה קדומה שיטתית במודלי AI המובילה לתוצאות לא הוגנות כלפי קבוצות או אנשים מסוימים.</p>הפצה לאחורhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/backpropagation/Sat, 18 Jul 2026 15:22:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/backpropagation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הפצה לאחור (Backpropagation), קיצור של הפצה לאחור של שגיאות, היא שיטה המשמשת ברשתות נוירונים מלאכותיות לחישוב הגרדיאנט של פונקציית ההפסד ביחס למשקולות. היא פועלת על ידי העברת השגיאה אחורה.</p>מנגנון תשומת לבhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/attention_mechanism/Sat, 18 Jul 2026 15:22:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/attention_mechanism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>מנגנון תשומת לב מאפשר למודל לשקול את חשיבותם של אלמנטים שונים בתוך רצף קלט באופן דינמי. במקום להתייחס לכל נתוני הקלט באותה מידה, הוא מקצה רמות משקל שונות.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקה המאפשרת לרשתות נוירונים להתמקד בחלקים ספציפיים של נתוני הקלט בעת יצירת פלט.</p>שרשרת מחשבתhttps://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chain_of_thought/Sat, 18 Jul 2026 15:22:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/chain_of_thought/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הנחיה מסוג שרשרת מחשבת (CoT) היא אסטרטגיה שבה מודלי שפה גדולים מונחים לייצר הסברים שלב-אחר-שלב של ההיגיון לפני הגעה לתשובה סופית. על ידי פירוק בעיות מורכבות</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>טכניקת הנחיה המעודדת מודלי שפה גדולים (LLMs) לייצר שלבי היגיון ביניים לפני מתן התשובה.</p>בטיחות בינה מלאכותית (AI Safety)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_safety/Sat, 18 Jul 2026 15:22:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/ai_safety/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בטיחות בינה מלאכותית כוללת מחקר ומעשים המכוונים להבטיח שמערכות אוטונומיות יתנהגו בדרכים המועילות ולא מזיקות לאנושות. התחום עוסק בסיכונים כמו הטיה, מידע כוזב, ואבטחת סייבר.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>תחום מחקר המתמקד במניעת השלכות מזיקות לא מתוכננות ממערכי בינה מלאכותית מתקדמים.</p>הנדסת הנחיות (Prompt Engineering)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt_engineering/Sat, 18 Jul 2026 15:22:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/prompt_engineering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>הנדסת הנחיות כוללת ניסוח קלטים ספציפיים, המכונים &lsquo;הנחיות&rsquo; (Prompts), כדי להפיק תגובות מדויקות, רלוונטיות ובעלות איכות גבוהה ממודלי בינה מלאכותית יוצרת. הדבר דורש הבנה כיצד המודלים מפרשים את הקשר.</p>יישור (Alignment)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/alignment/Sat, 18 Jul 2026 15:22:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/alignment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>יישור מתמקד בהבטחה שמערכות בינה מלאכותית יעשו מה שאנשים באמת רוצים, ולא רק מה שנאמר להן מילולית. זה כולל טכניקות כמו למידה חיזוקית ממשוב אנושי (RLHF) כדי להתאים את ההתנהגות.</p>ממשק תכנות יישומים (API)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/api/Sat, 18 Jul 2026 15:22:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/api/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>API מגדיר סט של פרוטוקולים וכלים לבניית תוכניות ויישומים. בתחום הבינה המלאכותית, APIs מאפשרים למפתחים לגשת למודלים חזקים כמו LLMs או יוצרי תמונות ללא צורך באחסון מקומי שלהם.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ממשק תכנות יישומים המאפשר למערכות תוכנה שונות לתקשר ולחלף נתונים ביניהן.</p>סוכן (Agent)https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agent/Sat, 18 Jul 2026 15:22:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/he/terms/agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>בבינה מלאכותית, סוכן הוא ישות הפועלת בשם משתמש או מערכת כדי להשלים משימות. בניגוד למודלים פסיביים המגיבים רק להנחיות, סוכנים יכולים לתכנן, להשתמש בכלים ולבצע איטרציות על פעולותיהם.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>מערכת בינה מלאכותית המסוגלת לתפוס את הסביבה שלה, לחשוב ולנקוט פעולות כדי להשיג יעדים ספציפיים באופן עצמאי.</p>