ExplAInable Tamir Nave & Uri Goren
-
- Science
אורי גורן ותמיר נווה מדברים על
Machine Learning
ואתגרים בתעשייה עם מומחים מהתחום.
-
Predictive mean matching and imputation - השלמת ערכים חסרים איטרטיבית
ערכים חסרים הם נחלתו של כל מי שעוסק בעיבוד מידע טבלאי, הפעם נתמקד בהשלמת ערכים רציפים עם Predictive mean matching.
אחת השיטות הנפוצות MICE, לא היתה זמינה עד לאחרונה למשתמש פייתון - וכעת נמצאת במודול הexperimental של scikit learn.נעשה סקירה קצרה על מתי כדאי להשלים ערכים חסרים ומתי לא, ונדבר על השיטות הנפוצות להשלמה. -
כאן - Kolmogorov Arnold network
הרבה מאיתנו שמעו בכותרות על KAN פה, KAN שם - ולא היה ברור מה המהומה.Kolmogorov Arnold networkזו ארכיטקטורה שמאיימת לשנות את איך שאנחנו חושבים על רשתות נוירונים, החל במבנה של נוירון ועד יכולת ההסבר.
בנוסף, לרשתות כאן יש פי עשר פחות פרמטרים והן דלילות יותר - נשמע מדהים.
אבל, הפוטנציאל הוא גדול אבל המציאות היא בפרטים הקטנים - אותם נכסה בפרק הזה -
רק לא ראג RAG
מי לא שמע על RAG, נראה שכולם מדברים, מממשים ומאפטמים ראגים לכל שימוש.
בפרק זה אורי שוטח את משנתו על ראגים, וטוען שהם בשימוש יתר בתעשייה (יש יגידו הייפ), ואלו הן הסיבות
1. אתם אחראיים (משפטית) על הפלט שלהם - אם אין בן אדם בלופ - יש בעיה
2. שאילתות סמנטיות לא מתאימות להמון מקרים, חיפוש וקטורי הוא לא התשובה לretrieval
3. זה נראה כאילו חיפוש וקטורי נועד לחסוך עלויות, אבל האם באמת LLM עדיין כ״כ יקרים שצריך אותו?
4. האם זו בעיית איחזור או בעית שאלה-תשובה? בהרבה מהמקרים פשוט לא צריך LLM בקצה
5. הסיבה ההנדסית - בראג יש שני מודלים שונים, שלא בטוח מדברים זה עם זה, צריך לוודא שיש תרומה הדדית -
חיפוש וקטורי עם מירב גרימברג
מירב גרימברג עוסקת למחייתה בפיתוח מנוע החיפוש הוקטורי של רדיס, הגיעה לספר לנו תובנות מבפנים.
לאחרונה רואים שיותר ויותר דאטאבייסים ״מסורתיים״ מוסיפים פונקציונאליות של חיפוש וקטורי, רדיס הוא אחד מהם.רדיס, הוא היום שירות ברירת המחדל לחיפוש key-value מהיר בזמן אמת. וגם מנוע חיפוש וקטורי המממש את אלגוריתם הhnsw לחיפוש וקטורי מקורב.מירב תספר לנו על האילוצים מעולם התוכנה כדי לגרום למנוע חיפוש וקטורי לעבוד ממש מהר, יחד עם יכולות פילטור ועדכון.על הטריידוף בין זכרון, מחיר ומהירות - וכמובן על שימושים בretrieval augmented generation יחד עם מודלי שפה. -
טרנספורמרים וסדרות עיתיות - ש.ח
עכשיו כשהעולם רועש סביב מודלי שפה גדולים וחזקים שאינם טרנספורמרים (מאמבה, rwkv) - הגיע הזמן להיזכר מה הוא הטרנספורמר ומה היו המוטיבציות ליצירתו.פרק זה הינו שידור חוזר של פרק מ2020, האזנה מרתקת לאזניים של 2024.
-
כישורים רכים למדעני נתונים - עם בוריס גורליק
בוריס גורליק, יועץ דאטא מנוסה עם רקע ניכר בדאטא טבלאי, ויזואליזציה וסדרות זמן - ידבר איתנו על דווקא על נושא אחר: Soft skills.
מדעני נתונים, הם לא רק אנשים טכניים שיודעים להריץ פייתון ולאפטם מודלים - הכוונה ב״כישורים רכים״ זה לכל יכולת התקשורת בארגון ובצוות, ובעבודה במשותף כחלק מאתגר גדול יותר.נדבר על אתגרים נפוצים בחיי הDS ועל איך נכון לבנות מצגת בצורה לא תשעמם את המאזינים.
בוריס הוא גם המנחה של הפודקאסט הפופולארי ״השבוע במזרח התיכון״, שם תוכלו להיווכח איך בוריס מיישם את התאוריה בפועל.
קישור לספר שבוריס הזכיר