Hosted By
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:
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 בתחום ה-Curriculum Learning - מה זה ולמה זה טוב? איך מסדרים בסדר מוצלח יותר את דוגמאות האימון ולפי אילו מדדים? בשיחה,...
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...