פודקאסט בינה מלאכותית ולמידת מכונה
…
continue reading
Psicologia e crescita personale a cura dello psicoterapeuta dott. Amleto Petrarca
…
continue reading
Nel corso del laboratorio artistico espressivo del Master Koinè di Palermo, ABBIAMO operato Una "rilettura" dei cinque Atti della Famosa opera di Shakespeare. Buon ascolto.
…
continue reading
1
Episode 18: AlgoTrading
21:19
21:19
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
21:19
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 לנסו…
…
continue reading
1
Episode 17: Models Discrimination
16:22
16:22
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
16:22
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/…
…
continue reading
1
Episode 16: GAN - Generative Adversarial Networks
15:47
15:47
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
15:47
בפרק זה, נדבר על מודלים ג'נרטיביים, ובפרט על מהפכת ה-GAN=Generative Adversarial Networks. איך עובד הקסם? תחרות בין מודלים - האחד שמזייף, והשני שמגלה זיופים. וקצת על כל הנגזרות של האלגוריתם, שבאו כפטריות אחרי הגשם. קישורים: מאמר מקורי GAN DCGAN המתמטיקה של GAN WGAN INFOGAN BIGAN StyleGANMarketech
…
continue reading
1
Episode 15: Transformers - האבולוציה של ניתוח סדרות בזמן
19:31
19:31
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
19:31
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, GRU, Transformers ו-DeTR. קישורים רלוונטיים: Attention Models הסבר טוב בוידאו על Transformers Talk to Transformer The Illustrated Transformer End-to-End Object Detection with Transformers…
…
continue reading
1
Episode 14: Graph Neural Nets - שיכון גרפים
17:04
17:04
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
17:04
בפרק זה נארח את אלה בור, שתספר לנו על מהם גרפים (קשתות וצמתים), על בעיות המיוצגות ע"י גרפים ועל שיכון גרפים במרחב אוקלידי (GNN, Node2Vec). קישורים: Node2vec - https://arxiv.org/pdf/1607.00653.pdf, https://towardsdatascience.com/node2vec-embeddings-for-graph-data-32a866340fef GNN - https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdf Graph embeddings - https://towa…
…
continue reading
בפרק זה אנו נארח את פיטר נפתליאב הבלוגר ומנהל קהילת /r/2D3DAI שידבר איתנו על עולם התלת מימד. נעסוק ביישומים ובסוגי הבעיות בתחום. נסקור ייצוגים של DATA תלת מימדי: Cad, Mesh, Voxel, Points Cloud. קישורים רלוונטיים: /r/2D3DAI 3D Reconstruction Points Cloud Marching cubesMarketech
…
continue reading
1
Episode 12: Gaussian process regression/ Kriging
15:13
15:13
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
15:13
בפרק זה נדבר על שיטת רגרסיה, שנקראת Kriging או Gaussian process regression - שיטה בייסיאנית שהחלה במטרה לאתר מכרות זהב. נדבר על מושגי מבוא, כמו: משתנה אקראי גאוסי ותהליך אקראי גאוסי, ועל משפט הגאוסיאני המותנה. קישורים רלוונטיים: https://www.math.univ-toulouse.fr/~fbachoc/LRC_Manon_2014.pdf Pydata nyc workshop on GPR Conjugate prior…
…
continue reading
1
Episode 11: Curriculum Learning - תכניות אימון למודלים
14:42
14:42
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
14:42
בפרק זה נעסוק בתחום ה-Curriculum Learning - מה זה ולמה זה טוב? איך מסדרים בסדר מוצלח יותר את דוגמאות האימון ולפי אילו מדדים? בשיחה, נדבר על המרכיבים המקובלים - scoring ו-pacing, ועל מתודולוגית Teacher-Student. קישורים רלוונטיים: Curriculum learning מאמר ראשון בנושא (Elman) Curriculum for Reinforcement Learning Teacher-Student Curriculum Learning On…
…
continue reading
1
Episode 10: Fourier Transform - אינטרו לפורייה
14:12
14:12
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
14:12
בפרק זה, נשוחח על מהי התמרת פורייה. מוטיבציות, שימושים, Time Series והקשר ללמידה עמוקה. קישורים רלוונטיים: But what is the Fourier Transform? A visual introduction Fourier Convolutional Neural NetworksMarketech
…
continue reading
1
Episode 9: Adversarial Training - איך לבלבל מודלים?
18:06
18:06
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
18:06
בפרק זה, נדבר על Adversarial Attacks, על איך מייצרים Adversarial Examples בשיטת FGSM, על התקפות White or Black box models ונזכיר Certifiable Robustness. FGSM A Survey of Adversarial Machine Learning in Cyber Warfare no need to worry about adversarial examples in object detection in autonomous vehicles…
…
continue reading
1
Episode 8: הורדת מימדים
23:57
23:57
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
23:57
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/Marketech
…
continue reading
1
Episode 7: Clustering from a bird eye view
14:45
14:45
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
14:45
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 Metric…
…
continue reading
1
Episode 06: (XAI) פרשנות מודלים
22:22
22:22
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
22:22
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 DeepDr…
…
continue reading
1
Episode 05: NLPH (NLP In Hebrew)
16:55
16:55
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
16:55
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 YAAPMarketech
…
continue reading
1
Episode 04: All Multi's
16:39
16:39
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
16:39
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/Marketech
…
continue reading
1
Episode 03: Active Learning
20:22
20:22
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
20:22
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 רל…
…
continue reading
1
Episode 02: Reinforcement Learning - Introduction
22:34
22:34
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
22:34
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 הדג…
…
continue reading
1
Episode 01: The Lottery Ticket Hypothesis
21:00
21:00
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
21:00
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 …
…
continue reading
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.Marketech
…
continue reading
Ansia sociale . Breve podcast su cos' è sulle cause e piccoli rimedi.Amleto Petrarca Paladini
…
continue reading
Attacchi di panico notturniAmleto Petrarca Paladini
…
continue reading
Esercizio di rilassamento pre-training autogenoAmleto Petrarca Paladini
…
continue reading
Ridurre l 'ansia in pochi minuti. Alcuni suggerimentiAmleto Petrarca Paladini
…
continue reading
Amleto Petrarca Paladini
…
continue reading
Amleto Petrarca Paladini
…
continue reading
Amleto Petrarca Paladini
…
continue reading
Un rifacimento del Quinto atto dell'Amleto di Shakespeare. Il lavoro è stato realizzato durante il laboratorio artistico - espressivo del Master Koinè di Palermo.Liborio Lillo Cali
…
continue reading
Un rifacimento del Quarto atto dell'Amleto di Shakespeare. Il lavoro è stato realizzato durante il laboratorio artistico - espressivo del Master Koinè di Palermo.Liborio Lillo Cali
…
continue reading
La parodia del famosissimo monologo "essere o non essere" è stata fatta a scopo didattico per dimostrare quanto l'Amleto di Shakespeare sia presente nella cultura pop moderna. Abbiamo "contaminato" il monologo con i Simpson, Caparezza, Mel Brooks ed altro ancora. Giudicate voi il risultato e speriamo che Shakespeare ci perdoni…
…
continue reading
Un rifacimento del Secondo atto dell'Amleto di Shakespeare. Il lavoro è stato realizzato durante il laboratorio artistico - espressivo del Master Koinè di Palermo. Da notare l'accompagnamento musicale allo svolgimento degli eventiLiborio Lillo Cali
…
continue reading
Un rifacimento divertente del Primo atto dell'Amleto di Shakespeare. Il lavoro è stato realizzato durante il laboratorio artistico - espressivo del Master Koinè di PalermoLiborio Lillo Cali
…
continue reading