Hosted By
בפרק זה נדבר על כל ה-Multi's וננסה לעשות סדר במושגים שנוטים לבלבל: multi class classification, multi label classification, multi task learning, Multi objective, Multiple modality. נגדיר כל מושג, ניתן דוגמאות ונדון בסוגיות ומימושים סביב כל מושג. קישורים רלוונטיים: https://ruder.io/multi-task/ ...
בפרק זה נדבר על מהי Active Learning, כמה זה נפוץ ומתי ניתן לעשות זאת. נדבר על קריטריוני החלטה (Query Strategies): Least Confidence ,Margin Sampling ,Entropy Sampling ונזכיר את ההבדלים במתודולוגיות:Membership Query Synthesis, Stream-Based Selective Sampling, Pool-Based Sampling. לסיום נדון ב-Active Learning כבעיית Reinforcement Learning. קישורים רלוונטים\שהזכרנו: modAL Snorkel Prodigy Active Learning Tutorial REINFORCED ACTIVE LEARNING FOR IMAGE SEGMENTATION ...
בפרק זה, נארח את אופיר יוקטן - שמתעסק בניבוי התאמה של קורות חיים. אופיר יציג כיצד הוא מתמודד עם מודלים מפלים על רקע מגדרי\גזעני. נעסוק בשיטות להתמודדות עם הבעיה הזו: העלמת או הינדוס פיצ'רים, אימון עם Database מאוזן, ושיטת Gradient reversal layer. קישורים: "What is Adverse Impact? And Why Measuring It Matters." 26 Mar. 2018, https://www.hirevue.com/blog/hiring/what-is-adverse-impact-and-why-measuring-it-matters. Accessed 15 Dec. 2020. "Bias in Natural Language Processing (NLP): A Dangerous But ...." 1 Sep. 2020, https://towardsdatascience.com/bias-in-natural-language-processing-nlp-a-dangerous-but-fixable-problem-7d01a12cf0f7. Accessed 15 Dec. 2020. "Adversarial Removal of Demographic Attributes from Text Data." 20 Aug. 2018, https://arxiv.org/abs/1808.06640. "Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation." 26 Sep. 2014, https://arxiv.org/abs/1409.7495. ...
