Hosted By
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. ...
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 היוצר של MIT. במאמר זה, מציעים דרך מעניינת לקצץ רשת גדולה במעל 80% מהמשקלים שלה בצורה כזו שהביצועים (ה-accuracy) לא ייפגעו. קישורים שהוזכרו בפרק: THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE, TRAINABLE NEURAL NETWORKS Deconstructing Lottery Tickets: Zeros, Signs, and the Supermask ...
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 האלגוריתמים בתחום: כלים סטטיסטיים סטנדרטיים, LSTM, Reinforcement Learning. בנוסף, הצגנו כיצד אפשר להיכנס לתחום, ויגאל אפילו נתן לנו אלגוריתם baseline להתחיל לשחק איתו. האותיות הקטנות של האזהרה: כן לנסות את זה בבית, אבל לא כ"כ מהר על כסף אמיתי! קישורים רלוונטיים: The_Hummingbird_Project 2010_flash_crash QuantConnect Algorithmic Trading Strategies ...
