Amlek.AI: ML & AI Podcast

Amlek.AI: ML & AI Podcast

By MarketechScienceTechnologyPhysics
Download on the App Store

Amlek.AI: ML & AI Podcast episodes

  • Episode 8: הורדת מימדים

    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/
      • 24 min
    • Episode 7: Clustering from a bird eye view

      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:

      • Deep Learning Clustering
      • Clustering Metrics
      • Clustering assisted labeling
        • 15 min
      • Episode 06: (XAI) פרשנות מודלים

        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:

        • ספר אונלייני
        • Visualizing CNN
        • ZFNet - Visualizing and Understanding Convolutional Networks
        • DeepDream
        • Lime
        • GradCam
        • DeepLift
        • Shap
          • 23 min
        • Episode 05: NLPH (NLP In Hebrew)

          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, ונדבר על התחביר של עברית והתכונות הייחודיות של שפות שמיות.

          רעות צרפתי

          יואב גולדברג

          המעבדה לעיבוד שפה טבעית בעברית

          GPT

          YAAP

          17 min
        • Episode 04: All Multi's

          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/
            • 17 min
          • Episode 03: Active Learning
            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
              • 21 min
            • Episode 02: Reinforcement Learning - Introduction
              בפרק זה נדבר על למידה חיזוקית - Reinforcement Learning.
              נדבר על מושגי היסוד בתחום (environment, state, policy, agent, reward), על סיווג של התחום הזה ב-Machine Learning, על למה זה נהיה מאוד פופולארי, על הקשיים בתחום ועל דילמת ה-Exploration - Exploitation.

              קישורים שהוזכרו:

              שיתוף פעולה בין סוכנים במשחק המחבואים

              שיתוף פעולה בין סוכנים במשחק תפוס את הדגל

              סדרת הרצאות של David Silver

              Agent57 - מודל אחד שמשחק ברמה אנושית ב 57 משחקים

              BRETT- הרובוט שמרכיב לגו

              MuJoCo מנוע המדמה את חוקי הפיסיקה

              23 min
            • Episode 01: The Lottery Ticket Hypothesis

              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 
                • 21 min
              • Episode 00: Who are we and what do we want?
                זהו פרק מבוא קצרצר בו אנו מספרים מי הוא תמיר נווה ומי הוא אורי גורן, למה החלטנו להתחיל עם הפודקאסט, ומה היינו רוצים שיהיה בפרקים הבאים.
                7 min

              About Amlek.AI: ML & AI Podcast

              From the publisher's feed

              פודקאסט בינה מלאכותית ולמידת מכונה