ExplAInable פודקאסט: Variational Auto Encoders עם מייק ארליכסון
אורי אליאבייב, 12/01/2022
אנחנו שמחים להזמין אתכם לפרק השביעי של ExplAInable במתכונת החדשה שלו. הפודקאסט יעסוק במגוון רחב של נושאים בתחום ה-ML ובכל פרק נסקור נושא אחד ספציפי. את הפודקאסט מגישים אורי גורן ותמיר נווה – שנינו יועצים בתחום ה-ML אשר מגיעים מרקעים מגוונים ומעניינים. אם אתם רוצים לשמוע עוד קצת עלינו ועל הפודקאסט החדש, אתם יכולים להאזין לפרק 0 שהכנו שמסביר קצת עלינו ועל מאחורי הקלעים של היוזמה הזו.
אנחנו בימים אלו מתחילים להעלות את הפרקים לכל הפלטפורמות השונות ובינתיים אתם יכולים להגיע אלינו דרך RSS, ספוטיפי, אפל וגם ישירות דרך Podbean. אל תשכחו להירשם כמנויים כדי לא לפספס אף פרק שלנו.
על מה דברנו בפרק הזה?
הפרק הזה יש לנו אורח מיוחד: מייק ארליכסון. את מייק אתם בוודאים מכירים מכל סקירות המאמרים שהוא כותב באתר תחת היוזמה של deepnightlearners. היום מייק דיבר איתנו על אחד הנושאים הפופלארים בתחום של יצירת דאטה סינטטי – VAE (או בשם המלא : Variational Auto Encoders).
בפרק הזה שאלנו אותו מה הבסיס המתמטי ל-VAE, מה ההבדל בין VAE ל-GAN ומתי כדי להשתמש בכל אחד מהם. וכמובן מייק הסביר לנו בכלל מה ההבדל בין מודלים דיסקרימנטיביים לגנרטבים. פרק חובה עבור כל מי שרוצה להבין לעומק את התחום ורוצה לעשות לעצמו סדר בדרך ליצרית מודלים גנרטיבים.
אורי אליאבייב
