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:
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 נדבר על למידה חיזוקית - Reinforcement Learning. נדבר על מושגי היסוד בתחום (environment, state, policy, agent, reward), על סיווג של התחום הזה...
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,...