- Listen on:
- Spotify
- Apple
- Pocketcasts
- Stitcher
- Castro
- Google Podcasts
Latest Episodes
12

Episode 12: Gaussian process regression/ Kriging
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 ...
11

Episode 11: Curriculum Learning - תכניות אימון למודלים
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 The Power of Curriculum Learning in Training Deep Networks ...
10

Episode 10: Fourier Transform - אינטרו לפורייה
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 Networks ...
9

Episode 9: Adversarial Training - איך לבלבל מודלים?
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 ...
8

Episode 8: הורדת מימדים
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/ ...
7

Episode 7: Clustering from a bird eye view
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 Metrics Clustering assisted labeling ...