Hosted By
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, GRU, Transformers ו-DeTR.
קישורים רלוונטיים:
בפרק זה נדבר על למידה חיזוקית - Reinforcement Learning. נדבר על מושגי היסוד בתחום (environment, state, policy, agent, reward), על סיווג של התחום הזה...
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 נדבר על מהי Active Learning, כמה זה נפוץ ומתי ניתן לעשות זאת. נדבר על קריטריוני החלטה (Query Strategies): Least Confidence ,Margin Sampling...