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:
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...
בפרק זה, נדבר על Adversarial Attacks, על איך מייצרים Adversarial Examples בשיטת FGSM, על התקפות White or Black box models ונזכיר Certifiable Robustness. FGSM...
בפרק זה, התארחנו ב weel.com, ואירחנו את יגאל ויינברגר, שדיבר איתנו על AlgoTrading. שוחחנו על סוגי אלגוטריידינג (Sell side, Buy side, HFT), ועל גישות...