ExplAInable

בפרק זה אירחנו את מיכאל ארליכסון לדבר על self supervised learning.
דיברנו על בעיית דלילות הסיגנל, ועלות התיוג.
למידה self supervised מתמקדת בלמידת היצוג הוקטורי על ידי משימות שלא דורשות תיוג.
לדוגמא, אם לקחנו תמונה ו הרעשנו אותה (או סיבוב, שיקוף, זום) נצפה שוקטור היצוג יהיה דומה.
דיברנו על טכניקות שונות ללמידת יצוגים, כגון רשתות סיאמיות, למידה ניגודית ואוגמנטציות.
וכמובן, האתגר הגדול ביותר של התחום - מציאת דוגמאות שליליות חזקות.

יש הרבה עיסוק בסכנות הכרוכות בהדלפה של פרטים מזהים בדאטאסטים או בתוך משקולות של מודלים מאומנים.
בפרק זה משה שנפלד, חוקר בתחום, יספר לנו כמה זה מורכב להפוך דאטאסט אנונימי ונדבר על כמה פדיחות שקרו בתחום.
נדבר על האתגרים של אימון מודלים בצורה פרטית, והאם מדובר בסוג חדש של רגולרזיציה.
נכסה אלגוריתמים כמו k-annonimity ונדבר על Differential privacy שהיא הסטנדרט היום בתחום.

הרעיון המרכזי בפרטיות דיפרנציאלית הוא הכנסת רעש מבוקר, כזה שיפריע לזהות אינדיבידואלית אבל לא יפריע למודל להתאמן.
נדבר על שיטות כמו DP-SGD שמכניסים את הרעיון הזה לתוך צעדי הגרדיאנט באימון רשתות.

קישורים:

בפרק זה חן מרגלית סיפר על פיתוח
SEC by LSports

הבוט שמתמצת ועונה על שאלות על משחקי ספורט. הבעיה העיקרית היא שרוב מודלי השפה אומנו על ויקיפדיה, כתבות ואתרי שאלות ותשובות - ולא שפה השגורה במגרשי הכדורגל.
חן יספר על התהליך של יצירת הדאטא, פיינטון וכמובן שרשרת המודלים ליצירת התחזיות שקדמה למענה של הצ׳טבוט.

נהוג להסתכל על מערכת המלצה כאל בעיית אופטימיזציה, איזה סרטון לנגן כך שיהיו הכי הרבה צפיות בהתחשב בהיסטוריית הלקוח.

אבל אם לוקחים צעד אחורה, מגלים שאנחנו בשוק מסחר תלת צדדי. לסרטונים יש יוצרים, ולפלטפורמה יש בעלי מניות, וכמובן - אנחנו הצופים.
כמובן שאם הפלטפורמה לא תהיה רווחית, תהיה בעיה בטווח המיידי - אבל גם אם יוצרי התוכן לא יזכו לחשיפה הם ינטשו את הפלטפורמה ותהיה בעיה בטווח הרחוק.

 

דרך אחרת להסתכל על מערכת המלצה, היא בעיניים של תורת המשחקים.

בפרק עומר סיפר על סוגים של שיווי משקל, ועל תמריצי השחקנים.

ודיברנו על הסוגיה של יצירת העדפות, ויציבות המערכת כשיש הרבה נישות

 

רשתות נוירונים על שלל סוגיהן זוכות להרבה אטנשן - אבל בפועל, הרבה פרויקטים לא זקוקים לרשתות נוירונים.

מודליים עציים הם בדרך כלל הפתרון הפשוט והיעיל לדאטא טבלאי.

בפרק קצרצר זה, נסקור את עצי החלטה, תהליך אימונם ובעיית הOverfit.

נדבר על שתי ההרחבות הנפוצות:

Random Forest & Gradient Boosted Trees
והיתרונות שיש בשימוש במודלים ותיקים בסביבת פרודקשן

נדירים המקרים בהם שני תחומים כ״כ רחוקים במדעי המחשב נפגשים, ועוד זוכים להגיע לפרודקשן.
אימות פורמלי הוא תחום העוסק בוידוא מתמטי שתוכנית אמורה לרוץ בלי תקלות, והוכחה שהתוכנית מקיימת תכונות מסוימות.
בדרך כלל רואים אימות פורמלי בתחומים כמו קומפילציה או לוגיקה, ולכן היה מרתק לשמוע איך שיטות תאורטיות כאלו מצאו את עצמן בישום אצל חברת אלביט המפתחת רשתות נוירונים.
בפרק זה איתי (מאלישרא) וגיא (אוניברסיטה העברית) יספרו על שיתוף הפעולה, והישום בשטח.

עולם מודלי השפה מושתת על ארכיטקטורת הטרנספורמר שמכילה בעיה מובנית בתוכה - סיבוכיות ריבועית בקלט, ולאחרונה אלטרנטיבות מעניינות לטרנספורמר הגיחו לחיינו.
פרק זה הינו פרק שני בסדרה, והוא סיכום מנהלים על עקרון הדואליות, מוטיבציה ותחזיות להמשך.
מייק ואני נדבר על איך דואליות משפיעה על אימון יעיל והוזלה של עלויות, על ארכיטקטורות חומרה והתאמתן לטרנספורמרים.