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 נעסוק בבעיה הכי שכיחה בעולם unsupervised, הרי היא בעיית ה-clustering - ניתוח אשכולות. נדבר על משפחות אלגוריתמים (top down - bottom up,...
בפרק זה, נסקור את ההשתלשלות של ניתוח סדרות בזמן החל מ-RNN, דרך Attention Models ועד ל-Transformers.נדבר על Self Attention, Multi Headed Attention, LSTM, RNN,...
בפרק זה נעסוק בתחום ה-Curriculum Learning - מה זה ולמה זה טוב? איך מסדרים בסדר מוצלח יותר את דוגמאות האימון ולפי אילו מדדים? בשיחה,...