חוקרים וחוקרות שואלים שאלות מרתקות ומתגלגלים מהן אל שאלות רבות אחרות, תחומי ידע נפגשים עם תחומים אחרים, ולעתים גם נמצאת תשובה. בכל תכנית רונה גרשון תלמי תצלול עם החוקרים לעומקם של התהליכים המורכבים שמשפיעים על חיינו
…
continue reading
תוכן מסופק על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
על למידה מונחית עצמית עם מייק ארליכסון Self Supervised
MP3•בית הפרקים
Manage episode 416725034 series 2995782
תוכן מסופק על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
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.
…
continue reading
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.
103 פרקים
MP3•בית הפרקים
Manage episode 416725034 series 2995782
תוכן מסופק על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
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.
…
continue reading
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.
103 פרקים
כל הפרקים
×ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.