כתבות בנושא Machine Learning

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners# עם סקירה של מאמר מבית אמזון בתחום הלמידה העמוקה. המאמר הנסקר היום: 

GAN-Control: Explicitly Controllable GANs

פינת הסוקר: 

המלצת קריאה ממייק: חובה לאוהבי גאנים.

בהירות כתיבה: טובה מאוד.

רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרשת הבנה טובה בארכיטקטורות עכשוויות של הגאנים (StyleGAN2) וידע בסיסי בנושא אימון של הגאנים. בנוסף נדרשת הבנה בסיסית של עקרונות הלמידה המנוגדת.

יישומים פרקטיים אפשריים:  יצירה של תמונות פוטוריאליסטיות בעלות מכלול מוגדר של פיצ'רים ויזואליים כגון גיל, תנוחת ראש, צבע שיער וכדומה בכמה דומיינים כמו תמונות פנים מצוירות ותמונות פרצופים של חיות. 


פרטי מאמר: 

לינק למאמר: זמין כאן

לינק לקוד: לא שותף בארקיב

פורסם בתאריך: 07.01.21, בארקיב

הוצג בכנס: לא ידוע


תחומי מאמר:

  • גאנים (GANs).

כלים מתמטיים, טכניקות, מושגים וסימונים:

 

מבוא והסבר כללי על תחום המאמר: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

AVAE: Adversarial Variational AutoEncoder

תאריך פרסום: 21.12.2020

הוצג בכנס: טרם ידוע

תחומי מאמר:

כלים מתמטיים, טכניקות, מושגים וסימונים:


בהירות כתיבה: בינונית מינוס 

רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרשת הבנה עמוקה ב- VAE, גאנים ותכונותיהם בשביל להבין לעומק את הרעיון הבסיסי של המאמר. שליטה בכלים מתמטיים מתחום ההסתברות והסטטיסטיקה נחוצה להבנת המאמר.

יישומים פרקטיים אפשריים: גינרוט תמונות באיכות גבוהה עם VAE (סוג של 😀 ).

המלצת קריאת ממייק: מומלץ לבעלי ידע עמוק ב- VAE, גאנים ובעלי ידע מוצק בהסתברות בתור אתגר. לכתבה המלאה >>

אני כמעט תמיד מתעצבן כשיש עבודה שטוענת שהיא "מגדירה את ה-Resnet מחדש". בדרך כלל מדובר באיזשהי אקטיבציה חדשה (מישהו שמע מ-Mish?) אבל לרוב יש לעבודות האלה אחת משלוש בעיות:

  1. החוקרים ניסו לאמן רק על משימה אחת (בדרך כלל קלסיפיקציה של תמונות)
  2. יש איזשהו טריידאוף שהוא לא תמיד ברור (האימון נהיה מהיר יותר, אבל התוצאות פחות טובות)
  3. אין קוד פתוח.

הבעיה השלישית היא כמובן הכי חמורה, כי כדי שאני אנסה להטמיע מאמר בתוך פרוייקט שאני עובד עליו כדאי שזה יהיה משהו קל להטמעה. בעיה מספר אחת גם חמורה כי אני רוצה לדעת שגם אם אני כבר השקעתי את הזמן להשתמש בטריק אז שהסיכויים גבוהים שזה באמת יעזור.

אז עם הפתיח הזה, בואו נדבר על:

ReZero is All You Need: Fast Convergence at Large Depth

Bachlechner, B. Majumder, H. Mao, G. Cottrell, J. McAuley (UC San Diego, 2020)

לכתבה המלאה >>

פוסט זה נכתב על ידי עומר קורן, מנכ״ל Webiks

בחודשים האחרונים הייתי חבר בצוות שפעל מטעם מפא"ת ובחן את השימושיות של טכנולוגיות בינה מלאכותית בהתמודדות של גופים שונים בישראל עם משבר הקורונה. העבודה שלי התבססה על דאטה פתוח מהארץ ומהעולם. אני חושב שהייתה לי פרספקטיבה מעניינת על המפגש בין "הקהילה" שלנו, קהילת הדאטה-סיינס, למידת המכונה והבינה המלאכותית בישראל, לבין "המדינה" – משרד הבריאות, משרדי ממשלה ומוסדות נוספים.

מהפרספקטיבה הזו אני מרשה לעצמי לומר שאני חושב שפספסנו כאן הזדמנות אדירה להביא חדשנות פתוחה ושימושית מתוך המפגש הזה. במבחן התוצאה, אנחנו, בתור קהילה, לדעתי, נכשלנו. לא תרמנו תרומה משמעותית להתמודדות של מדינת ישראל עם משבר הקורונה.

זה לא פוסט של הלקאה עצמית. זה גם לא פוסט של ריסוס האשמות כלפי אחרים. זה פוסט של הסתכלות ביקורתית על העבר מתוך תקווה ללמוד ולהשתפר בעתיד. צעד אחד קטן של Backpropagation, אם תרצו.

נהוג לומר בימים אלו "הקורונה כאן כדי להישאר" ו"אנחנו צריכים ללמוד לחזור לשגרה בנוכחות קורונה" – וברוח זו אני חושב שעדיין לא מאוחר לתקן טעויות שעשינו. בניגוד לאחרים אני לא חושב שהבעיה היא בעיה מהותית, שמסיבה אינטרינזית כזו או אחרת דאטה-סיינס פשוט לא יכול לעזור להתמודדות עם פנדמיות. להיפך, אני חושב שהבעיה היא בעיה של התנהלות ושל דינמיקה, ואת אלו אפשר ואפילו קל, אולי, לשנות ולשפר.

אתחיל מלתאר שתי דוגמאות ל"פספוסים". שני נושאים שבהם הקהילה שלנו, לדעתי, יכלה לתרום תרומה משמעותית להתמודדות של מדינת ישראל עם המשבר. אחרי הדוגמאות לפספוסים אנסה להציע קצת הסברים.  לכתבה המלאה >>

נכתב על ידי עמית מנדלבוים, Director, Mellanox AI @ Nvidia, כפוסט בקבוצה MDLI (ממליץ להיכנס לקרוא גם את התגובות).

——————————————-

בצורה קצת יותר מפורטת. למה לעשות תואר שני, איך לעשות תואר שני, וכל הסיבות למה אתם לא עושים או רוצים לעשות תואר שני ולמה הן לא רלוונטיות. אזהרה: פוסט ארוך!

קצת רקע, ראיינתי בשנתיים וחצי האחרונות למעלה מ150 מועמדים לתפקידי דאטה סאיינטיסט. אני שומר על ראש פתוח ולכן ראיינתי כמעט כל סוג אפשרי

1. אנשים ותיקים מאוד בהיי-טק שלאחרונה נכנסו לתחום.

2. אנשים שעשו תואר ראשון (ואולי גם שני ושלישי) ואז עשו קורס של אחת המכללות למיניהן (בלי להזכיר שמות) כולל תוכניות מאוד אינטנסיביות שחלק כאן מכירים.

3. אנשים כמעט בלי רקע בתחום אבל עם רקע מתמטי\מדעי חזק מאוד.

4. אנשים שעובדים כבר כמה שנים בתחום.

5. אנשים שסיימו עכשיו תואר שני בתחום.

6. אנשים שסיימו תואר ראשון ולקחו כמה קורסים + פרויקט.

בלי להיכנס כרגע להכללות ובלי לפגוע באף אחד, ותוך הסתייגות שתמיד תמיד יש יוצאי דופן, להפתעתי (שוב, כי אני מנסה לשמור על ראש פתוח), מי שהפגינו את היכולות הטובות ביותר בראיונות היו אלו שעשו תואר שני בתחום (או לכל הפחות קרוב לתחום) עם סטייה קלה לאנשים שעשו תואר שני או שלישי אחר (למשל פיזיקה, ביולוגיה, מתמטיקה) עם רקע של הצטיינות ונכנסו לתחום לאחרונה דרך המחקר שלהם, עבודה שלהם, או עצמאית. כמובן שאלה שעשו תואר שני וכבר עובדים כמה שנים בתחום היו טובים, אבל אלה למרבה הצער נדירים ביותר.

קצת רקע נוסף שלא תחשבו שאני סתם איזה מתנשא שזורק עליכם "תעשו תואר שני" בלי שיש לכם אפשרות, אז אני התחלתי תואר שני במדעי המחשב, בגיל 30, כשהייתי עם שני ילדים, אחרי שנתיים בתעשייה ועם תואר ראשון בהנדסה (כלומר הרבה השלמות לתואר השני) ועם זה שהייתי צריך גם לעבוד במקביל לחלק מהתואר. וכן, היו אתי בתואר השני לא מעט אנשים כאלה (פחות או יותר), כולם סיימו וכולם עובדים היום בתחום.

אז נתחיל משאלת השאלות, למה בכלל לעשות תואר שני?

לכתבה המלאה >>

תחום ה-Data Science צבר תאוצה רבה בשנה האחרונה ונראה שישנם עוד ועוד אנשים שרוצים לסלול את דרכם פנימה לעולם זה. מגמה זו הובילה אותי בשנה שעברה ליצור שיתוף פעולה עם Y-DATA – תוכנית ההכשרה של יאנדקס. כפועל יוצא משיתוף פעולה זה הכנתי כתבה מקיפה על התוכנית הלימודית של Y-DATA בה צללנו לעומק של הסילבוס ולמדנו להכיר לראשונה את המהות של התכנית והדגש הרב שהיא שמה על התכנים האקדמיים. שנה שלמה עברה מאז ויאנדקס ממשיכה בכל הכוח ופותחת מחזור נוסף לתכנית ההכשרה שלה שכוללת הפעם תכנים רבים נוספים. ומעל כל זאת, החידוש האמיתי של המחזור הנוכחי הוא האפשרות להשתתף בתכנית במודל "לימודים מבוססי הצלחה" ולשלם על הקורס רק במידה ואכן הצלחתם למצוא עבודה בתחום.

לפני שאנחנו צוללים פנימה לשינויים, נסביר קצת מה היא תכנית Y-DATA ומה עומד מאחוריה. מי שירצה לקרוא על כך בהרחבה מוזמן כמובן לעיין בכתבה שהכנתי בשנה שעברה אשר מופיעה בפסקה הקודמת. Y-DATA היא בעצם תוכנית הכשרה בתחומי הדאטה אשר פונה למועמדים בעלי רקע אקדמי עשיר ו\או נסיון של כמה שנים לפחות בכתיבת קוד אשר רוצים לעשות הסבה לתחום ה-Data Science. התכנית היא שלוחה של בית הספר למדעי הנתונים של חברת יאנדקס (YSDA), הפעיל מזה מעל לעשור במספר ערים ברוסיה. התכנית חרטה על דגלה להכשיר את הסטודנטים שלה לשוק העבודה ולספק להם כלים של ממש, כאלה שיאפשרו להם למצוא עבודה במהרה בסיום הקורס. בשנה שעברה המחזור הראשון של התוכנית בארץ הפך במהרה להצלחה רצינית – בין היתר בזכות פרויקטי הגמר המרשימים שעליהם עוד נדבר בהמשך. כפי שציינתי, השנה התכנית עברה מקצה שדרוגים רחב והתאימה את עצמה לשוק הדינמי הישראלי.

כדי להכיר לעומק את כל השינויים שנעשו בתוכנית, ולכדי לשמוע מידע נוסף על תוכנית המלגות החדשה, קיימתי ראיון עם קוסטיה קילימניק, מנהל תוכנית Y-DATA בישראל. כמו כן, חשוב לי לציין כי בדומה לשנה שעברה, גם השנה אנחנו מקיימים שיתוף פעולה עם יאנדקס, מה שמקנה לכם 1,000 שקל הנחה בשימוש בקוד MDLI. באתר ההרשמה.

תשלום מבוסס הצלחה

לכתבה המלאה >>

נכתב במקור כפוסט בקבוצת Machine & Deep learning Israel

אני רואה שיש פה לאחרונה הרבה דיונים על פרוייקטים ומה כדאי לעשות. הקדשתי לנושא הזה הרבה מחשבה לאחרונה לקראת הקורס שאני מתחיל ללמד באונ' ת"א ואני רוצה לחלוק פה את המחשבות שלי בתקווה שיעזרו לכמה אנשים למקד את המאמצים שלהם. הפוסט הזה מביע את דעתי האישית בלבד, ואין לי דאטא שיתמוך בה אז כל אחד מוזמן לפרש לפי ראות עיניו.

“If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine.” -Jim Barkdale

אז קודם כל למה שתקשיבו לי בכלל?

חוץ מזה שאני ד"ר בתחום (חשמל בת"א חקרתי קבלת החלטות דינמית), אני גם בתעשייה כבר 4 וחצי שנים, הייתי מוביל טכנולוגי, הקמתי צוות ובדרך להקים עוד אחד (ובדרך ריאיינתי לפחות עשרות אנשים), ואם אתם אוהבים את גאמפא אז גם הייתי שנתיים במיקרוסופט ועבודות שלי הוצגו בכנסים פנימיים של החברה בנוסף לכנסים אקדמיים ולמוצרים מאד מצליחים. אפילו פרצתי דרך בתחום או שניים, אבל זה כבר נושא לפוסט אחר (וחלק מזה בכלל אסור לי לספר).

אז עכשיו אחרי שחפרתי מספיק על הניסיון שלי, מה אני מציע?

לכתבה המלאה >>

בתקופה האחרונה אנחנו שומעים לא מעט על תחום ה-DeepFake ועל יכולתם של אלגורתמים מסוימים לזייף קטעי וידאו ברמת דיוק גבוהה למדי, ולמעשה ליצור תוכן שלא הוסרט מעולם. תוסיפו לכך את העובדה ש"חסמי הכניסה" ירדו באופן משמעותי (היום לא צריך צוות של חוקרים מומחים ועלויות הפיתוח זניחות יחסית) ותקבלו קרקע פוריה ללא מעט זיופים.

ההתקדמות הטכנולוגית הזו גרמה ללא מעט גופים וחברות ברחבי העולם להבין כי חוקי המשחק השתנו. כל אותם גופים הבינו כי עליהם למצוא פתרונות טכנולוגיים שיוכלו לסייע להם בתהליך אימות המידע שמגיע אליהם – משימה קשה הרבה יותר מאשר "רק" ליצור את התוכן המזויף. לכתבה המלאה >>

כפי שצוין בפוסט, אנחנו מארגנים גרסה מקומית של כנס NeurIPSi בו יציגו דוברים ישראליים את העבודות אותן הם הולכים להציג בכנס NeurIPS עצמו. נתחיל ונציין כי אין קשר רשמי לכנס NeurIPS העולמי וכי מדובר על יוזמה קהילתית מקומית שמטרתה היא לאפשר לאלו שלא ייקחו חלק בכנס ליהנות מתכנים והרצאות ברמה המקצועית הגבוהה ביותר. האירוע יתקיים בתאריך ה28/11/2019, בשעה 18:00, במשרדי Akamai (תוצרת הארץ 8, תל אביב – בניין ToHa קומה 17) ויכלול הרצאות בנות 12 דקות בהן כל מרצה יציג את הנושאים העיקריים בעבודה שלו. כמו כן, לאחר האירוע אשלח את כל החומרים בצורה מסודרת בניוזלטר של הקהילה וגם אעדכן את העמוד הזה (הירשמו לניוזלטר כדי להישאר מעודכנים).

בנוסף להרצאות של NeurIPS, תהייה לנו גם הופעת אורח של תמר רוט שחם שתציג את המאמר: "SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image" שזכה ל-Best paper ב-ICCV. המאמר נכתב בשיתוף טלי דקל ותומר מיכאלי.

ההרשמה לאירוע מתבצעת דרך הטופס הזה.

רשימת דוברים (מתעדכן): לכתבה המלאה >>

עריכה:
ההרשמה כבר הגיעה למספר מאוד גבוה של אנשים ולכן אני פותח רשימת המתנה עבור כל מי שלא הספיק להירשם: http://bit.ly/2ktLogQ

כפי שהובטח, אני עושה פיילוט ראשוני ומארגן גרסה מקומית של כנס ICCV בו יציגו דוברים ישראליים את העבודות אותן הם הולכים להציג בכנס ICCV עצמו. בכנס הנ"ל יוצגו גם שתי עבודות מכנס IJAIC. נתחיל ונציין כי אין קשר רשמי לכנס ICCVI או IJAIC העולמי וכי מדובר על יוזמה קהילתית מקומית שמטרתה היא לאפשר לאלו שלא ייקחו חלק בכנס ליהנות מתכנים והרצאות ברמה המקצועית הגבוהה ביותר. האירוע יתקיים בתאריך ה25/09/2019, בשעה 18:00, במיקרוסופט ריאקטור ויכלול כ-14 הרצאות בנות 12 דקות בהן כל מרצה יציג את הנושאים העיקריים בעבודה שלו. כמו כן, לאחר האירוע אשלח את כל החומרים בצורה מסודרת בניוזלטר של הקהילה וגם אעדכן את העמוד הזה (הירשמו לניוזלטר כדי להישאר מעודכנים). ההרשמה לאירוע מתבצעת דרך הטופס הזה.

רשימת דוברים (מתעדכן):

לכתבה המלאה >>

X