↓ הכתבות הכי חדשות ↓

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: 

DETReg: Unsupervised Pretraining with Region Priors for Object Detection


פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: חובה לעוסקים בזיהוי אובייקטים בתמונות.

           בהירות כתיבה: גבוהה.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרשת היכרות עם DeTR, שיטות למידת ייצוג בצורה unsupervised וטרנספורמרים.

        יישומים פרקטיים אפשריים: pretraining של מודל לזיהוי אובייקטים בדומיינים עם כמות מועטה של דאטה מתויג.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: זמין כאן.

      פורסם בתאריך: 08.06.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: טרם ידוע.


תחומי מאמר:

  • זיהוי אובייקטים בתמונה (Object Detection)

ידע מוקדם:

מבוא: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אנו סוקרים מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותבים גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמנו, 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 נבחר לסקירה המאמר שנקרא:

Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold

פינת הסוקר:

המלצת קריאה מאופיר: קריאה מרתקת, במיוחד למי שמתעניין גם בביואינפורמטיקה. כמות המשאבים שהושקעו במחקר והתוצאות שלו מסחררות. מעבר לחידושים עבור הבעיה הספציפית, מוצגות טכניקות חדשות באופן כללי.

בהירות קריאה: בינונית-גבוהה.

רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת המאמר: נדרשת היכרות עם למידה עמוקה. בנוסף, מומלצת מאוד היכרות עם מושגים ביואינפורמטיים.

יישומים פרקטיים אפשריים: מדובר בכלי החזק ביותר כיום לניבוי מבנה של חלבונים, והוא צפוי לשמש רבות לקידום מחקר החלבונים בעולם, בין אם למדע בסיסי ובין אם לתחומים כמו הנדסת חלבונים. בנוגע לשימושים מסחריים – DeepMind שחררה את המודל והמשקולות, אך השימוש במשקולות אסור לשימוש מסחרי.


פרטי מאמר:

לינק למאמר: זמין כאן 

לינק לקוד: זמין להורדה 

פורסם בתאריך: 15/07/2021

הוצג בכתב העת: Nature

תחומי מאמר:

  • ניבוי מבנה תלת מימדי של חלבונים.

כלים מתמטיים, טכניקות, מושגים וסימונים:

  • רשתות נוירונים גרפיות (GNNs).
  • Attention.
  • Skip-connections.

מבוא והסבר כללי על תחום המאמר: לכתבה המלאה >>

Deep Dive: Pecan.AI

מאת ענבר דולינקו, 8 באוגוסט 2021

לקראת כנס ה-AutoML הראשון שלנו, רצינו להכיר את השותפים שלנו לאירוע קצת יותר טוב ולהבין מה הם חושבים על העתיד של טכנולוגיית ה-AutoML. בכתבה הבאה נזכה לשמוע על הפעילות של Pecan.AI מצמד המייסדים שלה, ד"ר זוהר ברונפמן, המנכ"ל, ומד"ר נועם ברזיס, סמנכ"ל טכנולוגיות בחברה, שיחלקו איתנו תובנות מעניינות על הצמיחה של התחום. 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: 

Alias-Free Generative Adversarial Networks


פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: חובה לעוסקים במודלים גנרטיביים של הראייה הממוחשבת, לכל האחרים מומלץ מאוד.

           בהירות כתיבה:  גבוהה מינוס.

          רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרות עם עקרונות של GAN-ים, הבנה של טכניקות דגימה (downsampling, upsampling) ושחזור אות רציף מדגימותיו (משפט דגימה של נייקוויסטנוסחת שנון-וויטקר).

        יישומים פרקטיים אפשריים: יצירה של תמונות equivariant להזזה ולסיבוב ממרחב לטנטי של GAN.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: הגיט אומר שיצא בספטמבר.

      פורסם בתאריך: 23.06.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: טרם ידוע.


תחומי מאמר:

  • גאנים
  • מניעת פיקסלים ״קפואים״ (דבוקים) למקום בתמונות מגונרטות.
  • הקטנה של aliasing בתמונות המגונרטות באמצעות גאנים.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

מבוא: לכתבה המלאה >>

אני שמח להזמין אתכם לאירוע השני שלנו בסדרת ML Advanced Methods שנעשים בשיתוף עם Mobileye. בכל אירוע מסוג זה, נסקור מספר עבודות בנושאים מתקדמים בתחום ה-ML ונציג פרקטיקות נפוצות לשימוש במודלים שונים. הפעם יש לנו שני דוברים שידברו על נושאים מרתקים במיוחד בתחום הראייה הממוחשבת -פרטים נוספים בהמשך הכתבה. האירוע יתקיים ב-21.7 בשעה 18:00.

ההרשמה מתבצעת דרך הלינק הזה.

לכתבה המלאה >>

כפי שהובטח, אנו מארגנים גרסה מקומית של כנס ACLi בו יציגו דוברים ישראליים את העבודות אותן הם יציגו בכנס ACL עצמו. השנה, לאור בקשות מהקהל החלטנו לשלב באירוע גם דוברים שהתקבלו ל-NAACL, ועל כן מדובר באירוע משולב.

נתחיל ונציין שאין קשר רשמי לכנסי ACL ו-NAACL העולמיים וכי מדובר על יוזמה קהילתית מקומית שמטרתה לאפשר לחוקרים ישראליים להציג את עבודותיהם בפני הקהילה שלנו. כל הרצאה באירוע תהיה בת 12 דקות ותכלול את הנושאים העיקריים במחקרים.

אנחנו שמחים לראות שמספר החוקרים הישראליים שהתקבלו לאירוע הולך וגדל, ולכן כמו באירועים מקומיים אחרים שארגנו, נפצל את האירוע לשני מועדים שונים. האירוע הראשון יתקיים בתאריך ה-25/07/2020, בשעה 13:00 עד 15:00 (להרשמה לחצו כאן) והאירוע השני יתקיים בתאריך ה-26/07/2020, בשעה 13:00 עד 15:00 (להרשמה לחצו כאן).

תודה רבה לספונסרים שלנו שמלווים את האירוע ויקחו בו חלק: Taboola.

כמו תמיד, מצגות הדוברים וההקלטה של האירוע יהיו זמינים כאן, בערוץ הטלגרם ובערוץ היוטיוב שלנו. הם גם ישלחו בצורה מסודרת למנויים על הניוזלטר, אז אם טרם נרשמתם זו ההזדמנות.

לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אנו סוקרים מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותבים גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמנו, 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 נבחר לסקירה המאמר שנקרא:

DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNs


פינת הסוקר:

    המלצת קריאה מאופיר: לכל המתעניינים ברשתות נוירונים גרפיות, גם אם לא תחום העיסוק העיקרי שלהם – יתכן והמאמר יהיה שימושי גם לתחום הבעיה שלהם

    בהירות קריאה: גבוהה

    רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת המאמר: היכרות עם מושגי יסוד של DL, המאמר כולל מיני-סקירה על GNNs

    יישומים פרקטיים אפשריים: הטכניקות המוצגות במאמר מאפשרות שיפור והעמקה של רשתות נוירונים גרפיות באופן כללי, ואינן מוגבלות לארכיטקטורה ספציפית


פרטי מאמר:

    לינק למאמר: זמין להורדה.

    לינק לקוד: זמין להורדה.

    פורסם בתאריך: 13/6/20, בארקיב.

    הוצג בכנס: גרסה מוקדמת של המאמר הוצגה בעל פה ב-ICCV2019.


תחומי מאמר:

  • רשתות נוירונים גרפיות (GNNs)

כלים מתמטיים, טכניקות, מושגים וסימונים

  • פונקציות אגרגציה (Aggregation functions)
  • קשרים שיוריים (Residual connections)
  • נורמליזציית הודעה (Message normalization)

קישורים להסברים טובים על מושגי יסוד במאמר:

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:

Unsupervised Discovery of Interpretable Directions in the GAN Latent Space


פינת הסוקר:        

       המלצת קריאה ממייק: מומלץ לעוסקים ב-GANs לשאר רק אם יש זמן פנוי.

       בהירות כתיבה: גבוהה.

       רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרות עם עקרונות של GANs מספיקה.

      יישומים פרקטיים אפשריים: מציאת כיוונים במרחב הלטנטי הגורמים לשינוי של מאפיין ויזואלי בודד של התמונה המגונרטת.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין כאן

      לינק לקוד: זמין כאן

      פורסם בתאריך: 24.06.2020, בארקיב

      הוצג בכנס: ICML 2020


תחום מאמר:

  • GANs 
  • חקר של המרחב הלטנטי של GANs

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • וקטור (כיוון) בר פירוש (interpretable direction).

תמצית מאמר:  לכתבה המלאה >>

הכתבה בשיתוף Y-Data

בזמן שתעשיית הדאטה בישראל רק הולכת ומתפתחת, יותר ויותר אנשים מחפשים את כרטיס הכניסה לתחום. קורסים והכשרות הם התשובה של רבים לכך, ואחד הקורסים שהצליחו לצבור לעצמם שם בקהילה שלנו הוא התכנית של Y-DATA, אותה אנו מלווים זו השנה השלישית. ההרשמה לקורס פתוחה עד התאריך 10.8.2021 וגם הפעם יש לנו קוד הנחה המקנה לכם 1000 ש"ח הנחה- ML2021. ניתן להשיג מידע נוסף ולהירשם דרך הלינק הזה.

למי שלא מכיר, Y-DATA מבית יאנדקס (Yandex) היא תכנית להכשרת מדעני נתונים, שפונה למי שיש להם ניסיון משמעותי בתכנות ורקע אקדמי רלוונטי המבקשים לעשות הסבה לתחום. המחזור השלישי של התכנית מתקרב לסיום, ובאוקטובר הקרוב יפתח המחזור הרביעי שיכלול כ-50 סטודנטים, שירכשו כלים ויכולות שיאפשרו להם להשתלב בתעשייה עם סיום ההכשרה (ולעתים, אפילו במהלכה). השנה, התכנית אף מפעילה אקסלרטור קריירה שמלווה את הסטודנטים בתהליך חיפוש העבודה ומקנה להם כלים לייעול התהליך.

אחרי שנה כה מטלטלת, רצינו לבדוק מקרוב איך הצליחו החבר'ה ב-Y-DATA להתמודד עם השלכות הקורונה, איך התפתחה התכנית שלהם לאורך השנים ולמה החליטו שלא להמשיך רק בלמידה מרחוק. מעבר לכך, חשוב היה לנו לשמוע מה חושבים הבוגרים של התכנית עליה, וכיצד היא תרמה להם.

הראיון הבא עם קוסטיה קילימניק, מנהל תוכנית Y-DATA בישראל, ישפוך קצת אור על הנושא. 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

Contrastive Learning Of Medical Visual Representations From Paired Images And Text


פינת הסוקר:        

       המלצת קריאה ממייק: חובה לעוסקים בתחום של צילום רפואי, לאחרים מומלץ מאוד.

       בהירות כתיבה: גבוהה.

       רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרות עם טכניקות בסיסיות של למידת ייצוג (representation learning) .

      יישומים פרקטיים אפשריים: שיפור איכות של pretraining של רשתות על דאטה מהדומיין הרפואי.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין כאן

      לינק לקוד: לא רשמי 1, לא רשמי 2

      פורסם בתאריך: 02.10.2020, בארקיב

      הוצג בכנס: ICLR 2021


תחום מאמר:

  •  למידת ייצוג (representation learning) לצילומים רפואיים

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • Noise Contrastive Estimation – NCE
  • Contrastive VIsual Representation Learning from Text – ConVIRT

תמצית מאמר:  לכתבה המלאה >>

X