21 episodes

אורי גורן ותמיר נווה מדברים על
Machine Learning
ואתגרים בתעשייה עם מומחים מהתחום.

ExplAInable Tamir Nave & Uri Goren

    • Science

אורי גורן ותמיר נווה מדברים על
Machine Learning
ואתגרים בתעשייה עם מומחים מהתחום.

    Novel Class Discovery זיו פרוינד על

    Novel Class Discovery זיו פרוינד על

    בפרק זה אירחנו את זיו פרוינד שהכיר לנו מונח חדש לבעיה נפוצה.

    מכירים את זה שאימנתם מודל שעובד מעולה כשמסווגים 10 מחלקות, אבל פתאום כשמגיעים לשטח מגלים שיש עוד 12 מחלקות שלא חשבתם עליהם ומבלבלות את המודל ?

    זיו יספר על נסיונו בסיווג סיגנלים באלביט, ויספר על גישות לפתרון הבעיה.

    נשמע לכם כמו קלאסטרינג ? גם לנו - נדבר על ההבדלים ועל שימוש בשיטות כמו

    Contrastive

    ללמידת ייצוגים מוכוונת לבעיית הקלאסיפיקציה שתבוא בהמשך.

     

     

     

     

     

    לקריאה נוספת

    [1]Hassen, Mehadi and Philip K. Chan. “Learning a Neural-network-based Representation for Open Set Recognition.” ArXiv abs/1802.04365 (2020): n. pag.

     

    [1]Hassen, Mehadi and Philip K. Chan. “Learning a Neural-network-based Representation for Open Set Recognition.” ArXiv abs/1802.04365 (2020): n. pag.

     

    [1]Hsu, Yen-Chang, ZhaoyangLv, and Zsolt Kira. "Learning to cluster in order to transfer across domains and tasks.” ICLR 2018

     

    [1]Yang, Bo, et al. "Towards k-means-friendly spaces: Simultaneous deep learning and clustering." international conference on machine learning. PMLR, 2017.

     

    [1]Geng, Chuanxing, Sheng-jun Huang, and Songcan Chen. "Recent advances in open set recognition: A survey." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 43.10 (2020): 3614-3631.

     

    [1]Min, Erxue, et al. "A survey of clustering with deep learning: From the perspective of network architecture." IEEE Access 6 (2018): 39501-39514.

     

    • 22 min
    Multi-Task Learning עם איתי מרגולין

    Multi-Task Learning עם איתי מרגולין

    בפרק זה נראיין את איתי מרגולין על אחת הטכניקות הפרקטיות בתעשייה שכל עסקן דיפ לרנינג חייב להכיר.

    מולטי-טאסק זו למידה של מספר משימות במקביל, ולמרות שהמונח קיים כבר עשרות שנים, הוא זכה להכרה מחדש עם פרוץ דיפ לחיינו.

    נדבר על מתי למידה של מספר משימות מועילה, מתי היא מזיקה ?

    מה ההבדל מול
    Transfer learning ?
    ואיך משלבים כמה מטרות לפונקציית לוס אחת

    • 18 min
    מערכות המלצה בטאבולה עם דנה קנר

    מערכות המלצה בטאבולה עם דנה קנר

    כמשתמשים אנחנו נחפשים למערכות המלצה כל הזמן, בין אם זה בסופר בקניות או בגלילת סרטים בנטפליקס.

    בפרק זה נדבר עם דנה, על איך טאבולה, ענקית ההמלצות העולמית ממליצה לנו על כתבות דומות כשאנחנו גולשים באינטרנט.

    נדבר על המלצות מבוססות תוכן בלבד

    content filtering

    המלצות מבוססות אינטראקציות בלבד, בהשראת פרס נטפליקס 2009

    collaborative filtering

    ונדבר על מימושים כגון וריאציות על

    matrix factorization

    ו

    factorization machines

    כדי לשלב גם תכנים וגם התנהגות משתמשים להמלצה אחת.

    כמו כן נדבר על איך טאבולה עושים

    Transfer learning

    כשיש טראפיק מועט, או כשיש תלות גדולה בין אתרים.

    • 35 min
    זיהוי אובייקטים עם אברהם רביב

    זיהוי אובייקטים עם אברהם רביב

    בפרק זה נדבר על זיהוי אובייקטים בתמונה, ונארח את אברהם רביב - דוקטורנט בתחום בבר אילן ופעיל מאוד בקהילה עם הסקירות המעולות שלו.

    נדבר על בעיות בראיה ממוחשבת, מקלאסיפיקציה, דרך זיהוי אובייקטים ועד סגמנטציה - ועל הקושי בתיוג.

    זיהוי אובייקטים יכול להיות ממודל או כבעיה דו שלבית, הכוללת שלב נקודות עניין ואז קלאסיפיקציה או יחדיו - ונזכיר את

    YOLO

    שהיה מודל חלוצי בתחום.

    נדבר על המעבר מרשתות

    CNN

    לטרנספורמרים, ועל המודל

    DETR

     

     

    סקירה של אברהם רביב על דיטר:

    https://github.com/AvrahamRaviv/Deep-Learning-in-Hebrew/blob/main/deepnightleaners%20reviews/DETR.pdf

    • 24 min
    Defusion Denoising Models עם מייק ארליכסון

    Defusion Denoising Models עם מייק ארליכסון

    ראיון מיוחד עם מייק ארליכסון האחד והיחיד על מודל גנרטיבי "חדש".

    Diffusion Models
    הם שיטה חדש לפעפוע רעש, ואימון מודל להפוך רעש  על ידי סדרה של מודלים לתמונות סופר איכותיות.

    נדבר על המאמר:

    Diffusion models beat gans on image synthesis

    שמראה שמודלי דיפוזיה מצליחים להביס מודלים קודמים כגון

    GANs.
    ונסקור את המטריקות לאיכות תמונה שנבדקו, כמו כן נדבר על החסרונות של
    DDPM
    לעומת
    VAE & GANsץ

    • 29 min
    MLOps עם אורן רזון

    MLOps עם אורן רזון

    בפרק זה נדבר עם אורן רזון שמוביל את

    superwise

    על שלושת השלבים של דיפלוימנט של מודלי למידת מכונה.

    נדבר על מה יכול להשתבש בפרודקשן כשמודל מתיישן והעולם מתיישן, ואיך ניתן להיות עם יד על הדופק עם
    Monitoring

     

    קישורים רלוונטים:

    Building your MLOps roadmap

    Build or buy? Choosing the right strategy for your model observability
    Superwise Community Edition 
     

    • 29 min

Top Podcasts In Science

Hidden Brain
Alie Ward
Bloomberg
Neil deGrasse Tyson
Sam Harris
NPR

You Might Also Like

כאן | Kan
רשת עושים היסטוריה
ראם שרמן ודורון ניר
mako מאקו
רשת עושים היסטוריה
רשת עושים היסטוריה