Hosted By
בפרק זה נעסוק באיך מפרשים מודלים ואיך מבינים את ההחלטות שלהם. תחום רחב זה נקרא Explainable artificial intelligence או Interpretable machine learning. בפרק נעסוק בטכניקות השונות שיש בתחום ובפרט ב ZF-NET, DeepDream, GradCam, Lime, Shap.
קישורים רלוונטיים:
בפרק זה נדבר על הורדת מימדים - Dimensionality reduction. נעסוק במוטיבציות (קללת המימדים), ובאלגוריתמים PCA, T-SNE, AutoEncoders, SOM. קישורים רלוונטיים: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat505/lesson/11 https://distill.pub/2016/misread-tsne/
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,...
בפרק זה נדבר על עיבוד טקסט בעברית, ונציג כיצד הוא שונה משפות אחרות, ובפרט מאנגלית. נשוחח על ה-NLP Pipeline ועל למה הוא שבור בעברית,...