↓ הכתבות הכי חדשות ↓

קהילת ה-Machine learning בארץ הולכת וגדלה מידי יום ובכל שבוע ישנם מספר אירועים העוסקים בתחום. בכדי לעשות סדר בכל האירועים פתחתי יומן משותף לחברי הקהילה בו הם יוכלו להתעדכן בנוגע לאירועים עתידיים הרלוונטיים אליהם. ניתן לצפות ביומן דרך התצוגה המקדימה באתר או לצרף את היומן לשאר היומנים שלכם (ממולץ). ניתן לצרף היומן על ידי לחיצה על כפתור ה- "+" שנמצא בתחתית היומן. כמו כן, היומן זמין גם בקישור הבא.

בהזדמנות זו אני אשמח לפנות לכל מארגני האירועים/כנסים/מיטאפים המעוניינים להוסיף את האירוע שלהם ולבקש מהם לשלוח לי הודעה כדי שאוכל להעניק להם הרשאות להוספת אירועים ליומן.

בתאריך ה-25.4 קיימנו את המפגש השני של Machine Learning Israel Seminar אשר עסק ב-NLP. המפגש הנוכחי, וכך גם שאר המפגשים בעתיד, בנוי משתי הרצאות: אחת מטעם חוקר מהאקדמיה והשנייה מטעם גורם מהתעשייה (סטארטאפ או חברה). כפי שהבטחתי אני מצרף כאן את המצגות של שני המרצים. בהזדמנות זו אני מציע לכם להירשם לניוזלטר של הקהילה ובכך לא לפספס את ההרשמה לאירוע הבא.

הרצאה ראשונה:

שם המרצה: Roee Aharoni
חברה: Bar Ilan University's NLP Lab
תפקיד: Phd Candidate at Bar Ilan University's NLP Lab
לצפייה במצגת לחצו כאן.

תיאור ההרצאה:

 

לכתבה המלאה >>

בתאריך ה-2.3 קיימנו את המפגש הראשון של Machine Learning Israel Seminar אשר עסק ב-Computer Vision. המפגש הראשון, וכך גם שאר המפגשים בעתיד, בנוי משתי הרצאות: אחת מטעם חוקר מהאקדמיה והשנייה מטעם גורם מהתעשייה (סטארטאפ או חברה). כפי שהבטחתי אני מצרף כאן את המצגות של שני המרצים. בהזדמנות זו אני מציע לכם להירשם לניוזלטר של הקהילה ובכך לא לפספס את ההרשמה לאירוע הבא.

הרצאה ראשונה:

שם המרצה: Dotan Kaufman
חברה: Tel Aviv University, Deep Learning Lab
תפקיד: Deep Learning researcher
לצפייה במצגת לחצו כאן.

 

לכתבה המלאה >>

לפני קרוב לחודשיים פרסמתי כאן פוסט הקורא למומחים העוסקים במתן ייעוץ בנושאי Machine Learning להצטרף לרשימה שאני מארגן, המאגדת את מי שעוסק בתחום. מטרתה של הרשימה הייתה לאפשר חיבור טוב יותר בין חברות טכנולוגיה ובין יועצים חיצוניים ובכך לעזור לקהילה לגדול ולאפשר לעוד חברות להטמיע פתרונות מבוססי Machine Learning במוצריהם.

נכון לכתיבת שורות אלה, ישנם קרוב ל-30 מומחים וחברות ייעוץ אשר הצטרפו לרשימה. חברי הרשימה עוסקים במגוון רחב של תחומים: ראיה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית וכו'. מרבית המומחים פירטו בצורה נרחבת על הידע והניסיון שלהם וחלקם הגדול אף כלל רשימה של לקוחות קודמים עמם עבדו. בכדי ליצור אחוזי התאמה גבוהים יותר, ישנו גם חלק יעודי ללקוחות עתידיים עמם המומחים ירצו לעבוד ואופי החברות הרלוונטיות אליהם.

מחפשים משרה בתחום? היכנסו ללוח המשרות שלנו.

בעקבות בקשות רבות מחברי הקהילה ואלו שמחוצה לה, אני פותח את הרשימה לקהל הרחב ומאפשר לכל אחד לפנות לאותם מומחים, ולצד זאת להוסיף את עצמו לרשימה כמומחה. במידה ואכן תמצאו מומחה העונה לדרישות שלכם, תוכלו לפנות אליו במספר אמצעי ההתקשרות הזמינים ברשימה (אימייל, אתר, לינקדאיין, טלפון ועוד). במידה ואתם מומחים בעצמכם, אתם מוזמנים למלא את כל הפרטים ולהוסיף את שמכם למאגר. ככל שתמלאו את הפרטים בצורה מלאה יותר כך יגדל הסיכוי שחברות אכן יפנו אליכם לכתבה המלאה >>

עריכה: הרשימה זמינה לקהל הרחב בפוסט הבא. אין צורך לפנות יותר לבוט אלא ניתן פשוט לגשת לרשימה ולבחור את המומחים הרלוונטים.

בתור מייסד קהילת ה-Machine learning בארץ הרבה חברות/אנשים פונים אלי כדי לקבל המלצה על יועצים או חברות המעניקים פתרונות ושירותים בתחום הלמידה החישובית. עד כה הייתי מחבר בין אותם הגורמים לחברי הקהילה השונים שידעתי שעוסקים בתחום וכך שני הצדדים היו מרוויחים. עכשיו אני רוצה לעשות את התהליך כולו למסודר יותר ובכך לעזור לחברי הקהילה ולחברות השונות שמחפשות מומחים בנושא.

בכדי להפוך את התהליך כולו ליעיל יותר, יצרתי עמוד הרשמה מיוחד שבו יועצים או חברות המספקים שירותי ייעוץ בתחום ה-ML יכולים למלא את פרטיהם ולהצטרף לרשימה מיוחדת של מומחים בתחום. כעת, לאחר פחות משבוע, הרשימה מונה 22 מומחים המגיעים ממגוון רחב של תחומי פעילות (NLP, ראייה ממוחשבת ועוד). כל אותם מומחים מגיעים עם ניסיון עשיר ורזומה הכולל עבודה עם מספר רב של חברות טכנולוגיה. במידה ואתם רוצים להצטרף לרשימה, נא מלאו את טופס ההרשמה בקישור הבא. לכתבה המלאה >>

בתקופה האחרונה אנחנו עדים להתעניינות הולכת וגוברת בכל הקשור לתחום ה-Natural Language Processing (עיבוד שפה טבעית). פייסבוק השקיעה רבות במנוע עיבוד שפה בשם Deeptext לו היא מייעדת תפקידים אסטרטגים רבים כמעט בכל חטיבה בחברה, גוגל פתחה לקהל הרחב את Cloud Natural Language API ו-Cloud Speech API המעניקים את יכולות ה-NLP למפתחים באשר הם ואמזון משפרת את היכולות של Amazon Echo והופכת את אלכסה, העוזרת האישית של החברה, לחכמה יותר מרגע לרגע.

בין אם להתאמת פרסומות למשתמש ספציפי, ניהול שיחה קולחת יותר עם בוט או אפילו ניתוח של ביקורות גולשים – הבנת שפה הפכה להיות אחד מהאתגרים המדוברים והמסקרנים ביותר בקרב ענקיות הטכנולוגיה. אם כך נשאלת השאלה, היכן אנחנו נמצאים במסע לעבר הבנת אוטומטית של שפה וטקסט? ועד כמה אנחנו רחוקים מהיום בו מערכות מבוססות בינה מלאכותית באמת יוכלו לשוחח עמנו ברמה אנושית? לכתבה המלאה >>

לפני מספר שבועות פרסמתי מאמר שמרכז את כל הקורסים המובילים בנושאי Machine learning ו-Deep learning שהתבסס על המלצות חברי הקהילה הישראלית. בעקבות ההצלחה של המאמר הקודם, החלטתי לרכז את כל הספרים הממולצים ביותר בתחום ולאגד אותם לכדי רשימה אחת מסודרת. חשוב להדגיש כי גם הפעם סדר הופעת הספרים נגזר באופן ישיר מהצבעות חברי הקהילה. עבור כל ספר אני מצרף קישור לרכישה באמזון ולצד זאת גרסה דיגיטלית לשימוש אישי.

1. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

הספר הראשון שזכה למרבית הקולות הוא Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. הספר נכתב על ידי פרופסור שי שליו-שוורץ מהאוניברסיטה העברית בירושלים ופרופסור שי בן-דוד מאוניברסיטת ווטרלו שבקנדה. הספר יצא לאור בשנת 2014 על ידי אוניברסיטת קיימברידג' (Cambridge University Press). על פי תיאור הספר מטרתו היא להציג לקורא את תחום ה-Machine learning ואת האלגוריתמים הנפוצים בנושא. ניתן להתרשם מהתיאור המלא של הספר: לכתבה המלאה >>

גוגל השיקה אתמול בערב (ד') שני שירותים חדשים, Cloud Natural Language API ו-Cloud Speech API, אשר יצטרפו לארסנל הכלים שמציעה החברה כחלק מ-Google Cloud Platform. כפי שניתן להבין משמם, שני ה-API-ים החדשים סובבים בעיקר סביב אלמנטים בתחום השפה ועתידים לסייע לחברות ליצור אינטראקציות מבוססות שיחה בצורה טובה יותר.

Cloud Natural Language API

הכלי החדש, ואולי המסקרן ביותר מבין השניים, הוא Cloud Natural Language API המאפשר למפתחים להבין בצורה עמוקה יותר את הטקסט אותו הם בוחנים ואף לגזור את המשמעויות הנסתרות העולות ממנו. גוגל ציידה את ה-API החדש בכמה יכולות מעניינות במיוחד שיכולות כבר עכשיו להועיל ללא מעט עסקים וחברות טכנולוגיה שונות.

Sentiment Analysis: הבנה כללית של המשמעות הנרחבת של הטקסט שהוזן. אפשרות זו תעניק למפתחים הבנה מהירה, אך יחסית שטחית, של הנושאים הכללים בפסקה כזו או אחרת. מידע זה יכול לעזור להם בסיווג הטקסט והקצאתו לגורמים רלוונטיים (טיפול בפניות, לידים בתחום המכירות ועוד). יתרה מכך, כפי שניתן לראות בהדגמה המצורפת, Sentiment Analysis אף תעניק ציון למידת החיוביות או השליליות של הטקסט מה שיאפשר קבלת החלטות מהירה יותר על ידי הגוף האמון על ניתוח הטקסט לכתבה המלאה >>

מידי כמה שבועות ישנה בקשה בקבוצה לקורסים מומלצים בתחום ה-Machine learning בכללי וה-Deep learning בפרט. בדיוק לשם כך החלטתי להרים את הכפפה ולהכין רשימה מסודרת של כל הקורסים המומלצים בתחום. את הרשימה הנוכחית דרגו חברי הקהילה וסדר הופעתם ברשימה נגזר מכמות המצביעים עבור כל קורס וקורס. בנוסף לכך הכנתי רשימה של ספרים מומלצים בנושא, עבור מי שרוצה להעמיק מעבר. נתחיל?

1. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

הקורס הראשון שקיבל הכי הרבה נקודות והומלץ על ידי מרבית חברי הקהילה הוא: "CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" של אוניברסיטת סטנפורד. כפי שאתם בוודאי יכולים להבין לפי השם, הקורס עוסק בעיקר בעיבוד תמונה וזיהוי אוביקטים באמצעות רשתות נוירונים. דרישות הבסיס של הקורס הוא הכרה עם שפת התכנות פייתון, רקע באלגברה לינארית, חדו"א ולקינוח שליטה בסטטיסטיקה והסתברות.

אתר הקורס – לחצו כאן.
סילבוס וחומרי עזר – לחצו כאן.
מצגות בלבד – לחצו כאן.
וידאו – לחצו כאן. (מצורף למטה) לכתבה המלאה >>

את חברת EMC אין צורך באמת להציג. מדובר על אחת החברות הגדולות ביותר בעולם המתמחה באספקת מוצרים, שירותים ופתרונות בתחום אחסון וניהול מידע. החברה, שהייתה מחלוצות פארק ההייטק בבאר שבע, הקימה במרכז המחקר והפיתוח הדרומי שלה צוות Data Science as a Service העמל על מגוון רחב של פיתוחים. צוות זה מיישם טכניקות רבות בתחום ה-Machine learning ואף רותם אותן בכדי לפתח מוצרים מסקרנים במיוחד. קיימתי ראיון עם אושרי בן הרוש, Senior Manager ו-Data Scientist בחברת EMC, שהסביר לי על הצוות כולו ועל האתגרים עמם הם מתמודדים.

"הקבוצה שלנו נקראת Data Science as a Service וכשמה כן היא. אנחנו בעצם מספקים שירותי Data Science ליחידות עסקיות שונות ב-EMC וגם ללקוחות חיצוניים. הקבוצה הוקמה לפני 4.5 שנים כסטארטאפ פנימי בתוך EMC עצמה. הרעיון היה ש-EMC כארגון, הדומה לכל הארגונים האחרים, מתמודד עם בעיות שהן Data driven שכדאי לשם עליהן דגש ולנסות לתת להן מענה." הסביר בן הרוש. "לכן, החלטנו להקים צוות שיספק את השירותים האלה תחילה פנימה: כלומר הצוות יתחיל לפתור את הבעיות העסקיות של EMC תחת ההבנה שבעיות עסקיות של EMC יעניינו מאוד את הלקוחות של EMC. לאחר מכן נוכל לשלב את הפתרונות האלה במסגרת המוצרים שאנחנו יכולים להציע ללקוחות." לכתבה המלאה >>

X