פודקאסט בינה מלאכותית ולמידת מכונה
…
continue reading
בפרק זה, התארחנו ב weel.com, ואירחנו את יגאל ויינברגר, שדיבר איתנו על AlgoTrading. שוחחנו על סוגי אלגוטריידינג (Sell side, Buy side, HFT), ועל גישות האלגוריתמים בתחום: כלים סטטיסטיים סטנדרטיים, LSTM, Reinforcement Learning. בנוסף, הצגנו כיצד אפשר להיכנס לתחום, ויגאל אפילו נתן לנו אלגוריתם baseline להתחיל לשחק איתו. האותיות הקטנות של האזהרה: כן לנסו…
…
continue reading
בפרק זה, נארח את אופיר יוקטן - שמתעסק בניבוי התאמה של קורות חיים. אופיר יציג כיצד הוא מתמודד עם מודלים מפלים על רקע מגדרי\גזעני. נעסוק בשיטות להתמודדות עם הבעיה הזו: העלמת או הינדוס פיצ'רים, אימון עם Database מאוזן, ושיטת Gradient reversal layer. קישורים: "What is Adverse Impact? And Why Measuring It Matters." 26 Mar. 2018, https://www.hirevue.com/…
…
continue reading
1
Episode 16: GAN - Generative Adversarial Networks
15:47
15:47
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
15:47
בפרק זה, נדבר על מודלים ג'נרטיביים, ובפרט על מהפכת ה-GAN=Generative Adversarial Networks. איך עובד הקסם? תחרות בין מודלים - האחד שמזייף, והשני שמגלה זיופים. וקצת על כל הנגזרות של האלגוריתם, שבאו כפטריות אחרי הגשם. קישורים: מאמר מקורי GAN DCGAN המתמטיקה של GAN WGAN INFOGAN BIGAN StyleGANبقلم Marketech
…
continue reading
1
Episode 15: Transformers - האבולוציה של ניתוח סדרות בזמן
19:31
19:31
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
19:31
בפרק זה, נסקור את ההשתלשלות של ניתוח סדרות בזמן החל מ-RNN, דרך Attention Models ועד ל-Transformers. נדבר על Self Attention, Multi Headed Attention, LSTM, RNN, GRU, Transformers ו-DeTR. קישורים רלוונטיים: Attention Models הסבר טוב בוידאו על Transformers Talk to Transformer The Illustrated Transformer End-to-End Object Detection with Transformers…
…
continue reading
1
Episode 14: Graph Neural Nets - שיכון גרפים
17:04
17:04
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
17:04
בפרק זה נארח את אלה בור, שתספר לנו על מהם גרפים (קשתות וצמתים), על בעיות המיוצגות ע"י גרפים ועל שיכון גרפים במרחב אוקלידי (GNN, Node2Vec). קישורים: Node2vec - https://arxiv.org/pdf/1607.00653.pdf, https://towardsdatascience.com/node2vec-embeddings-for-graph-data-32a866340fef GNN - https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdf Graph embeddings - https://towa…
…
continue reading
בפרק זה אנו נארח את פיטר נפתליאב הבלוגר ומנהל קהילת /r/2D3DAI שידבר איתנו על עולם התלת מימד. נעסוק ביישומים ובסוגי הבעיות בתחום. נסקור ייצוגים של DATA תלת מימדי: Cad, Mesh, Voxel, Points Cloud. קישורים רלוונטיים: /r/2D3DAI 3D Reconstruction Points Cloud Marching cubesبقلم Marketech
…
continue reading
1
Episode 12: Gaussian process regression/ Kriging
15:13
15:13
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
15:13
בפרק זה נדבר על שיטת רגרסיה, שנקראת Kriging או Gaussian process regression - שיטה בייסיאנית שהחלה במטרה לאתר מכרות זהב. נדבר על מושגי מבוא, כמו: משתנה אקראי גאוסי ותהליך אקראי גאוסי, ועל משפט הגאוסיאני המותנה. קישורים רלוונטיים: https://www.math.univ-toulouse.fr/~fbachoc/LRC_Manon_2014.pdf Pydata nyc workshop on GPR Conjugate prior…
…
continue reading
1
Episode 11: Curriculum Learning - תכניות אימון למודלים
14:42
14:42
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
14:42
בפרק זה נעסוק בתחום ה-Curriculum Learning - מה זה ולמה זה טוב? איך מסדרים בסדר מוצלח יותר את דוגמאות האימון ולפי אילו מדדים? בשיחה, נדבר על המרכיבים המקובלים - scoring ו-pacing, ועל מתודולוגית Teacher-Student. קישורים רלוונטיים: Curriculum learning מאמר ראשון בנושא (Elman) Curriculum for Reinforcement Learning Teacher-Student Curriculum Learning On…
…
continue reading
1
Episode 10: Fourier Transform - אינטרו לפורייה
14:12
14:12
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
14:12
בפרק זה, נשוחח על מהי התמרת פורייה. מוטיבציות, שימושים, Time Series והקשר ללמידה עמוקה. קישורים רלוונטיים: But what is the Fourier Transform? A visual introduction Fourier Convolutional Neural Networksبقلم Marketech
…
continue reading
1
Episode 9: Adversarial Training - איך לבלבל מודלים?
18:06
18:06
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
18:06
בפרק זה, נדבר על Adversarial Attacks, על איך מייצרים Adversarial Examples בשיטת FGSM, על התקפות White or Black box models ונזכיר Certifiable Robustness. FGSM A Survey of Adversarial Machine Learning in Cyber Warfare no need to worry about adversarial examples in object detection in autonomous vehicles…
…
continue reading
בפרק זה נדבר על הורדת מימדים - Dimensionality reduction. נעסוק במוטיבציות (קללת המימדים), ובאלגוריתמים PCA, T-SNE, AutoEncoders, SOM. קישורים רלוונטיים: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat505/lesson/11 https://distill.pub/2016/misread-tsne/بقلم Marketech
…
continue reading
1
Episode 7: Clustering from a bird eye view
14:45
14:45
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
14:45
בפרק זה נעסוק בבעיה הכי שכיחה בעולם unsupervised, הרי היא בעיית ה-clustering - ניתוח אשכולות. נדבר על משפחות אלגוריתמים (top down - bottom up, soft-hard, metric/ graph/ distribution based), ונעסוק במדדי הצלחה קלאסיים (silhouette, dunn index, DB index, Rand index) ובמדדי הצלחה תלויי בעיה. קישורים רלוונטיים: Deep Learning Clustering Clustering Metric…
…
continue reading
בפרק זה נעסוק באיך מפרשים מודלים ואיך מבינים את ההחלטות שלהם. תחום רחב זה נקרא Explainable artificial intelligence או Interpretable machine learning. בפרק נעסוק בטכניקות השונות שיש בתחום ובפרט ב ZF-NET, DeepDream, GradCam, Lime, Shap. קישורים רלוונטיים: ספר אונלייני Visualizing CNN ZFNet - Visualizing and Understanding Convolutional Networks DeepDr…
…
continue reading
בפרק זה נדבר על עיבוד טקסט בעברית, ונציג כיצד הוא שונה משפות אחרות, ובפרט מאנגלית. נשוחח על ה-NLP Pipeline ועל למה הוא שבור בעברית, ונדבר על התחביר של עברית והתכונות הייחודיות של שפות שמיות. רעות צרפתי יואב גולדברג המעבדה לעיבוד שפה טבעית בעברית GPT YAAPبقلم Marketech
…
continue reading
בפרק זה נדבר על כל ה-Multi's וננסה לעשות סדר במושגים שנוטים לבלבל: multi class classification, multi label classification, multi task learning, Multi objective, Multiple modality. נגדיר כל מושג, ניתן דוגמאות ונדון בסוגיות ומימושים סביב כל מושג. קישורים רלוונטיים: https://ruder.io/multi-task/بقلم Marketech
…
continue reading
בפרק זה נדבר על מהי Active Learning, כמה זה נפוץ ומתי ניתן לעשות זאת. נדבר על קריטריוני החלטה (Query Strategies): Least Confidence ,Margin Sampling ,Entropy Sampling ונזכיר את ההבדלים במתודולוגיות: Membership Query Synthesis, Stream-Based Selective Sampling, Pool-Based Sampling. לסיום נדון ב-Active Learning כבעיית Reinforcement Learning. קישורים רל…
…
continue reading
1
Episode 02: Reinforcement Learning - Introduction
22:34
22:34
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
22:34
בפרק זה נדבר על למידה חיזוקית - Reinforcement Learning. נדבר על מושגי היסוד בתחום (environment, state, policy, agent, reward), על סיווג של התחום הזה ב-Machine Learning, על למה זה נהיה מאוד פופולארי, על הקשיים בתחום ועל דילמת ה-Exploration - Exploitation. קישורים שהוזכרו: שיתוף פעולה בין סוכנים במשחק המחבואים שיתוף פעולה בין סוכנים במשחק תפוס את הדג…
…
continue reading
1
Episode 01: The Lottery Ticket Hypothesis
21:00
21:00
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
21:00
בפרק זה, נעסוק ב-Neural Network Pruning, כאשר נתקמד בפרט במאמר פורץ דרך מ2019, שנקרא "THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE TRAINABLE NEURAL NETWORKS", מבית היוצר של MIT. במאמר זה, מציעים דרך מעניינת לקצץ רשת גדולה במעל 80% מהמשקלים שלה בצורה כזו שהביצועים (ה-accuracy) לא ייפגעו. קישורים שהוזכרו בפרק: THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING …
…
continue reading
1
Episode 00: Who are we and what do we want?
6:09
6:09
التشغيل لاحقا
التشغيل لاحقا
قوائم
إعجاب
احب
6:09
זהו פרק מבוא קצרצר בו אנו מספרים מי הוא תמיר נווה ומי הוא אורי גורן, למה החלטנו להתחיל עם הפודקאסט, ומה היינו רוצים שיהיה בפרקים הבאים.بقلم Marketech
…
continue reading