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:
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,...
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....
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...