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 ...

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   ...

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 ...

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 ...

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/ ...

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 ...