כתבות עם התגית computer vision

כפי שהובטח, אני עושה פיילוט ראשוני ומארגן גרסה מקומית של כנס CVPR בו יציגו דוברים ישראליים את העבודות אותן הם הולכים להציג בכנס CVPR עצמו. נתחיל ונציין כי אין קשר רשמי לכנס CVPR העולמית וכי מדובר על יוזמה קהילתית מקומית שמטרתה היא לאפשר לאלו שלא ייקחו חלק בכנס ליהנות מתכנים והרצאות ברמה המקצועית הגבוהה ביותר. האירוע יתקיים בתאריך ה02/06/2019, בשעה 18:00, בגוגל קמפוס 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 >>

חברת לייטריקס הירושלמית היא אחת מחברות האפליקציות המצליחות ביותר בארץ, עם עשרות מליוני הורדות מרחבי העולם. למי שלא מכיר, לייטריקס היא החברה המפתחת שלל אפליקציות פופולריות וזוכות פרסים לעיבוד תמונות ווידאו ועריכת תוכן במובייל. החברה בעיקר מוכרת בזכות לאפליקציית Facetune, שהפכה ללהיט ברחבי העולם המאפשרת יכולות עריכה מתקדמות. כעת מודיעה החברה על השקת תוכנית מלגות חדשה שתאפשר לסטודנטים בתחומי מדעי הנתונים מהאוניברסיטה העברית לקבל תמיכה כספית במהלך התואר.

במסגרת התכנית תעניק לייטריקס מלגות לשנה הראשונה ללימודים במסגרת תואר שני בחוג לסטטיסטיקה באוניברסיטה העברית בירושלים. הסטודנטים שיזכו במלגה יקבלו מענק של 13,800 ש"ח לכיסוי הוצאות שכר הלימוד לשנת הלימודים הנוכחית , וכן 5,000 ש"ח לחודש למשך 12 חודשים בשנת הלימודים 2019-2020.

כדי ללמוד על תוכנית המלגות ועל הפעילות של החברה בתחומי למידת המכונה, קיימתי ראיון קצר עם יניב טנצר המשמש כראש חטיבת ה- Data science בלייטריקס. כפי שחלקכם בוודאי יודעים, לייטריקס פועלת רבות בתחום ואלגוריתמים לומדים הם חלק מאוד משמעותי בפעילות החברה. "בגדול קיימות בחברה שתי חטיבות שמתעסקות בלמידת מכונה אמנם מהיבטים שונים: חטיבת המרקטינג דאטא סיינס וחטיבת העיבוד תמונה. חטיבת המרקטינג דאטא סיינס, אותה אני מוביל, מתעסקת במגוון בעיות מרקטינג מזווית של למידת מכונה. לדוגמא: בניית מודלים לחיזוי הכנסות מקמפיינים שאנחנו מריצים ברשתות החברתיות, שמשרת את האנליסטים בחברה. דוגמא נוספת היא בניית מודלים לחיזוי מבין המשתמשים הקיימים, מי סביר שירכוש מנוי, מה שמאפשר לנו למקד את השיווק. זווית נוספת היא תכנון ניסויים וניתוח תוצאות. בשנה האחרונה השמשנו מערכת Multi – Arm – Bandit. חטיבת העיבוד תמונה מתעסקת בבעיות שונות מתחום העיבוד תמונה כמו סגמנטציה/ זיהוי אובייקטים ועוד." הסביר טנצר. מלבד זאת, טנצר אף הרחיב וסיפר קצר על הטכנולוגיות והמודלים איתם עובדים בחברה: "אנחנו עושים שימוש במגוון מודלים/כלים/טכנולוגיות – החל ממודלים סטנדרטים לקלאסיפיקציה בינארית כמו רגרסיה לוגיסטית ועד מודלי אנליזת הישרדות, מודלי סדרות זמן, רשתות עמוקות ועוד". מודלים אלו, ככל הנראה יהיו חלק מעבודתם של הסטודנטים במידה וירצו להצטרף לחברה במקביל או בסיום לימודיהם.

לכתבה המלאה >>

בשנים האחרונות קשה שלא לשם לב להתקדמות העצומה שנרשמה בתחום הראייה הממוחשבת. יכולות או טכנולוגיות שנחשבו מדע בדיוני עד לפני כמה שנים, כעת הופכות לנגישות, קלות להטמעה וחלקן אפילו הפכו להיות מוצרי מדף מוכנים. עם זאת, ישנם מספר עצום של אתגרים ובעיות לא פתורות בתחום זה, ובמקביל לכך נוצרים תחומי מחקר חדשים המציגים שימושים נרחבים ופורצי דרך בתחום. מעבר לכך, אנו עדים לאלגוריתמים חדשים המסוגלים להבין לעומק תמונות או קטעי וידאו ואף ליצור כאלה יש מאין – נקודה היוצרת לא מעט גם אתגרים חברתיים ואתים.

כנס  (IMVC (Israel Machine Vision conference  מתקיים זו השנה העשירית ודן בסוגיות אלה ורבות אחרות, וכן כדי להכיר את הפיתוחים המתקדמים ביותר בשוק.  הכנס יכלול לא מעט תכנים והרצאות הקשורים לעולמות התוכן של Machine Learning ו-Deep Learning כך שיש לו חשיבות עצומה בקרב הקהילה המקומית. יתרה מכך, תחום הלמידה החישובית אף קיבל חשיבות רבה עם השנים והפך להיות מאוד דומיננטי בכנס כולו כפי שנלמד בהמשך.

כדי ללמוד על הכנס ועל התכנים השונים שיוצגו בו שוחחתי עם ד"ר חן שגיב וד"ר קובי כהן, היזמים מאחורי כנס IMVC, אשר הסבירו לי על כיצד הכנס היה לפני עשר שנים, מה צפוי לנו לראות בכנס השנה ולקינוח גם שיתפו אותי במחשבות שלהם לגבי העתיד של התחום כולו. דרך אגב, לפני שאנו צוללים פנימה כדי שתכירו כי השנה נוצר שיתוף פעולה בין קהילת Machine & Deep learning Israel לבין IMVC וארגנתי לחברי הקהילה הנחה משמעותית של 20% בשימוש בקופון MDL20.

IMVC 2019

כפי שציינתי תחילה, כנס IMVC 2019, אשר מתקיים השנה ב-18 במרץ, התקיים לראשונה ב-28 בינואר 2010 בעקבות זיהוי צורך של חן וקובי באירוע טכנולוגי מרוכז שיעניק במה לפיתוחים הנעשים בתעשייה ולא רק לאלו שנעשים באקדמיה כפי שהיה עד כה בכנסים מקבילים. הכנס הראשון היה הצלחה משמעותית וכפועל יוצא מכך, הפך להיות מסורת שנתית ומקום מפגש של כל השחקנים השונים בתחום הראייה הממוחשבת בארץ. הכנס אז מאגד  מספר רב של נושאים חמים בתחום הנ"ל ואף כולל אג'נדה מרתקת במיוחד.

ואם באג'נדה עסקינן, בתחילת 2010 כמעט ולא היה ניתן למצוא הרצאות בתחום Machine Learning בכנס וישנה רק הרצאה אחת אמיר נבות, אז מחברת רפאל, אשר עסק בנושא בהרצאתו: "Light-Arms Fire Detection using Machine Learning Technique". כפי שחן הסבירה לנו, אז הנושאים שהיו על הפרק היו מעט שונים: "בשנים הראשונות הכנס היה ממוקד בשיטות עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת ואף כלל גם נושאים מעולם עיבוד האותות". היום קשה לנו לדמיין כנס Vision ללא נוכחות נכבדה של אלגוריתמים מעולמות ה-Machine/Deep Learning ואט אט עם השנים אכן התחיל אותו שינוי משמעותי בקרב הקהילה המדעית והמקצועית. לכתבה המלאה >>

כמידי שבוע אני מאגד לכם את כל הפוסטים הדיונים החשובים שעלו בקבוצה. השבוע היו לא מעט דיונים מרתקים על מגוון רחב של נושאים שכדאי לכם לבדוק.  כפי שאתם בוודאי יודעים, הרשימה הזו נשלחת גם בניוזלטר שלנו כמידי שבוע (הירשמו כאן!). את הניוזלטר המלא ניתן למצוא כאן (השבוע: סדנא שלי על AI לאנשים לא טכנולוגיים וכמה משרות חדשות מאוד מרתקות).

We had a great week last week (That's why it took me so long to write it). Here you can find all the interesting posts and discussions from the community:

1. Rani Horev shared with us a great summary he wrote for this very interesting article which came recently. Don't miss it.

2. Roey Mechrez and a couple of friends are now running their version of the community course and offer all the northern people a chance to learn the basics of DL for free! check it ASAP. Roey also shared with us this great work called "Photo Wake-Up: 3D Character Animation from a Single Photo ". It's truly magical.

3. Yaron Gurovitch and several other researchers published their work at the Nature magazine! The article is about "Identifying facial phenotypes of genetic disorders using deep learning". If you need to read only one link make it this one.

לכתבה המלאה >>

אנחנו עוסקים לא מעט בקהילה בדרכים בהן ניתן לצרף אנשים נוספים לתחום ולהנגיש, ככל שניתן, את הידע הנדרש כדי להשיג את העבודה הראשונה כ-Data scientist. רבים מכם יודעים כי לא מדובר על משימה קלה במיוחד, השילוב של חוסר הכרה של העולם התוכן לעומקו ומגוון ההכשרות הרחב שיש בשוק, מקשה על בוגרי תארים מתקדמים, או אפילו מפתחים בעלי ניסיון, לעשות את המעבר ולהשיג את דריסת הרגל הנדרשת.

אני מקדיש לנושא זה תשומת לב רבה ולעיתים עולות יוזמות חדשות בקהילה אשר מנסות להעניק מענה הולם לבעיה הזו. כדי להעצים את העשייה שלי בתחום ובשאיפה לעזור לכמה שיותר אנשים, אני כעת חובר לארגון  בשם Israel Tech Challenge, ארגון ללא מטרות רווח, אשר מציע תכנית הכשרה מקיפה ומלאה בתחום ה-Data science. כחלק משיתוף הפעולה שלי עם ITC אני מסייע להם באיתור מועמדים רלוונטיים שיכולים לקחת חלק בתכנית האקסלוסיבית שהם בונים.

קצת פרטים על התכנית עצמה: ההכשרה מתבצעת בתחום ה-Computer Vision (ראייה ממוחשבת) וה-NLP (עיבוד שפה טבעית), כאשר לב ליבה של התכנית היא שימוש בטכניקות מעולם ה-Deep Learning לביצוע משימות בתחום זה. התכנית היא חלק ממסלול ה-Data Science של תכנית ה-Fellows. התכנית הנ"ל מיועדת לבוגרי Bs.c מצטיינים מאוניברסיטאות מובילות בארץ ובעולם, בדגש על בוגרי תארים במדעי המחשב, הנדסה, מתמטיקה, פיסיקה, כימיה וביולוגיה שלהם ידע בתכנות. ההכשרה כולה בנויה משלושה חלקים עיקריים: החלק הראשון, אשר אורך ארבעה חודשים, עוסק בלימוד עצמו ומקנה לסטודנטים את כל הכלים להתמודדות עם בעיות שונות בתחום ה-Data science. בחלק זה מגיעים מרצים אורחים משלל חברות מובילות במשק אשר משתפים מינסיונם בעבודה היומיומית שלהם, וזאת במטרה לחשוף את הסטודנטים לבעיות אמתיות שעולות כחלק מתהליך העבודה. החלק השני כולל חמישה שבועות של התמחות קצרה אצל אחת מהחברות הפועלות עם ITC בהן הסטונדטים עובדים על בעיות מוגדרות עם ליווי של אנשי החברה.

החלק השלישי, אשר אורך חמישה חודשים, הוא התמחות בשכר אצל חברות מובילות בתפקידי פיתוח ומחקר במגוון רחב של חברות אשר פעולות בשיתוף פעולה עם ITC. השכר הממוצע לחודש בזמן ההתמחות הוא 20 אלף שקל לחודש, כאשר בסופו של שלב זה מרבית הסטודנטים כבר מקבלים הצעות מהחברות עצמן למשרות לטווח הארוך. לקורס יש שני מחזורים בשנה, הראשון מתקיים בחודש באפריל ובעוד השני שמתחיל בחודש אוקטובר (בעוד חודשיים). העלות של התכנית כולה היא היא 30,000 שקלים.

הסבר על התכנית

על מנת ללמוד על תכנית ההכשרה לעומק, קיימתי ראיון מקיף עם לואיס וולך, Data Science Lead ב-ITC ובר וינוגרד, יועץ בתחום ה-Data Science ואחד מסגל המורים בקורס. לאויס ובר אמונים על הפיתוח המקצועי של תכנית ההכשרה ושניהם מגיעים עם ניסיון רב בתחום וידע פרקטי בעולמות ה-Data Science. לאורך הראיון נצלול פנימה ונכיר את אבני הבניין השונות של תכנית זו ונבין כיצד היא יכולה לסייע לאלה אשר רוצים לעשות את שינוי הקריירה המיוחל לכתבה המלאה >>

לאחר הרבה הכנות והפקת לקחים מהקורס הקודם, גיל, ניר, ערן ואני שמחים להודיע כי אנחנו פותחים מחזור נוסף לקורס הdeep learning של הקהילה ומפרסמים לינק להרשמה לקראת המחזור הבא.

למי שלא מכיר: בשנה שעברה החלטנו ארבעת האדמינים בקבוצה לקחת את הקורס המוכר של סטנפורד "CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" ולהעביר אותו בצורה פורנטלית ובעברית באופן התנדבותי לחלוטין – וללא כל עלות למשתתפים. הקורס הועבר לקבוצה של 60 סטודנטים שהגיעו מידי שבוע במשך ארבעה חודשים לגוגל קמפוס כדי ללמוד על התחום. לאחר ארבעת החודשים הצמדנו לבוגרים שרצו מנטורים מהתעשייה לטובת פרויקט גמר שמציג את הידע הנרכש בקורס עצמו.

הקורס הקודם היה הצלחה. אלו שצלחו את הקורס עד סופו רכשו סט כלים חדש וידע שעזר לחלקם למצוא עבודות חדשות או לעשות שינוי קריירה בתוך הארגון בהם הם עובדים. השנה אנחנו מתכוונים להפוך את הקורס למקצועי עוד יותר וליישם את כל הלקחים שהפקנו מהמחזור הקודם. אנחנו נוסיף הדרכות על שירות הענן של גוגל, תרגולים סביב עבודות הבית וחיבור חזק יותר לתעשייה בפרויקטי הגמר. כפועל יוצא מכך זה אומר שרף הסינון עולה והרצינות שאנחנו מצפים מהמחזור החדש עולה גם היא.

כמו כן, קחו בחשבון שהקורס הוא מאוד Hands On ומתמטי לכן נדרשים גם ידע מתמטי ותכנותי ברמה גבוהה (אלגברה לינארית, חד"וא, הסתברות ופיתון). ידע זה קריטי להבנת הקורס ומטלות הבית השונות לכן אנא הירשמו רק אם יש לכם שליטה מספקת בנושאים הנ"ל.

אנחנו מציינים את הנהלים כבר עכשיו, לפני ההרשמה עצמה, כדי שתוכלו לעבור על כל התנאים ולהבין שהם מתאימים לכם. אנחנו לא מתכוונים לעגל פינות והמשמעת הנוקשה נועדה כדי שכל אחד שנבחר יפיק את המירב מהקורס ויצדיק את העובדה שדווקא הוא נבחר על פני מועמד אחר. בדיוק כמו בשנה הקודמת, גם הפעם אנחנו נקפיד על ייצוג שווה בין נשים וגברים בקורס, אך אין זה אומר שנקודה זו משפיעה על הסינון עצמו או על הרף הנדרש.

נהלים חשובים של הקורס:

לכתבה המלאה >>

DataHack הוא ארגון ללא מטרת רווח המארגן האקתון שנתי ומפגשי למידה בנושאי ביג דאטה, למידת מכונה, בינה מלאכותית ועוד. ההאקתון מתקיים בירושלים זאת השנה הרביעית ומקדם את האקוסיסטם הירושלמי הצומח, כל שנה מגיעים 400-500 משתתפים מכל רחבי הארץ לשלושה ימים אינטנסיבים של עבודה על פרוייקטים טכנולוגיים חדשניים ויצירתיים. מדובר באחד מהאירועים הטכנולוגיים הגדולים ביותר בעיר ובין ההאקתונים הגדולים ביותר בארץ.

האירוע הוא פסטיבל גדול של דאטה וטכנולוגיה, מחבר בין דיסצפלינות שונות בינהם סטטיסטיקאים, מפתחים, מעצבים, מדעני נתונים וחוקרים. כל שנה נוצרים עשרות רבות של פרוייקטים, לדוגמא בשנים קודמות פיתחו הצוותים פתרונות בעלי ערך חברתי גדול (ואף זכו בפרס מיוחד עבור כך) כמו כלי אוטומטי שעוזר לאתר נוער בסיכון שנמצא במצוקה ברשת, מערכת שמנתחת וידיאו של תינוקות כדי לזהות שיתוק מוחין, מערכת ניווט להולכי רגל להפחתת סיכוני פשיעה, מערכת לחיזוי עיכובים בטיסות ועוד. מעבר לכך, חלק מהפרויקטים היו באווירה קלילהו והומוריסטית יותר, כמו כלי למציאת כלב שהכי דומה לאדם מסוים או מנוע המלצות לאוכל המתאים ביותר לנשנוש לצד סרט נבחר.

בעוד חודש, 3-5.10, ייערך האירוע בפעם הרביעית, בבית אליאנס בירושלים. דין לנגסם, שזכה שנה שעברה במסלול הראשי, בחר לחלוק מספר נקודות שלדעתו הביאו לו ולקבוצתו את הניצחון: לכתבה המלאה >>

לגייס Data scientists זו לא משימה קלה. העלייה המשמעותית במספר החברות שנכנסות לעולם ה-Machine Learning לצד כמות הסטארטפים שפועלים בתחום הגבירו את הביקוש ל-Data scientists, מה שיוצר קשיי גיוס רבים ללא מעט חברות. יש לציין, לפני שאנחנו צוללים פנימה, כי גם חברות גדולות ותאגידים גדולים מתקשים למצוא את האנשים המתאימים ולא מדובר על מכשול שקיים רק אצל חברות צעירות או גופים לא טכנולוגים.

בדיוק לשם כך, קיימתי לפני מספר שבועות אירוע מצומצם בו חלקתי חלק מהתובנות שיש לי בנושא, המתבססות על סקר הקהילה שעשינו ולוח המשרות העשיר שמנוהל באתר זה. נתונים אלה, בשילוב לאינספור שיחות שקיימתי עם עובדים בתחום וחברות שונות המגייסות, סייעו לי לגבש מספר מסקנות וטיפים שיוכלו לעזור לכל מי שרוצה לגייס Data scientist. בנוסף להרצאה שלי, לקח חלק באירוע גם Alfie Booker המשמש כמגייס טכני ב- Google UK בחמש השנים האחרונות. אלפי עסק בעיקר בתהליך הגיוס בגוגל וכיצד ניתן לבנות אותו בצורה חכמה מול המועמדים השונים.

עיקר החלק שלי מבוסס על המצגת שהעברתי במפגש עצמו והיא מצורפת כאן לשימושכם:

לכתבה המלאה >>

פעמים רבות עולות שאלות בקהילה אודות חוקרים שונים באקדמיה העוסקים ב-Machine learning ו-Deep learning. בכדי לעשות סדר בנושא ולעזור לחברי הקהילה לקבל תמונת מצד מדויקת של כל העוסקים במלאכה באקדמיה, החלטתי ליצור רשימה מסודרת ומאוחדת שתרכז את כל החוקרים בתחום. הרשימה כוללת מספר רב של חוקרים בתחום מכל מוסדות הלימוד בארץ כאשר הם מחולקים לתחומי הפעילות שלהם (ראייה ממחושבת, עיבוד שפה טבעית וכו'). בנוסף לכך, לצד כל חוקר יש מידע נוסף אודות תחומי הפעילות העיקריים שלו, קישור לאתר האישי ועוד. השאיפה היא לשמור על הרשימה עדכנית ככל שניתן ומידי פעם אעבור עליה ואעדכן את הפרטים הרלוונטיים לכל חוקר וחוקר לכתבה המלאה >>

דברה די סנטו, מנהלת את חטיבת הבריאות של ווטסון ב-IBM, יצאה בראיון לגלובס בקביעה דיי בעייתית: "המחשב שלנו לעולם לא יחליף רופא". מדוע מדובר בקביעה בעייתית? כי אם חטיבה שמשקיעה כל כך הרבה כסף במחקר ופיתוח סביב בעיה מסוימת והיא בעצמה לא מאמינה שהיא תוכל לפתור אותה אז מצב זה מעלה המון סימני שאלה על הפעילות הכוללת של החטיבה הזו.

הדבר הראשון שאומרים ליזם או יזמת שמקימים את החברה שלהם הוא "להתאהב בבעיה ולא בפתרון". במקרה שלנו הבעיה היא שאנשים מתים מאבחון לא מדויק/מהיר מספיק של המחלות שלהם או מנגד הם לא מקבלים את הטיפול המתאים. על פי הכתבה נראה כי IBM מגדירה את הבעיה כאחרת לגמרי: הבעיה היא שרופאים צריכים יותר עזרה בתהליך קבלת ההחלטות. התבוננות עקומה מאוד על הסוגיה כולה. בסופו של יום, המטרה היא להציל חיים ולעשות זאת בכל דרך אפשרית, כאשר היעד הסופי הוא לעשות זאת בצורה הטובה ביותר – גם אם זה אומר להוציא את הגורם האנושי מחוץ לתמונה.

מה יקרה בעוד כמה שנים שהמחשבים שלהם עצמם יעקפו את היכולות של הרופא האנושי? הם פשוט יסגרו את הכל כי המחשב כבר לא נמצא בפוזיציה של רק "עוזר", מה יקרה שהמחשב יגיע לרמת דיוק כל כך גבוהה שתייתר לחלוטין את הצורך ברופא? האם הם לא ינגישו את הטיפול לציבור הרחב? אי אפשר לצאת למסע כל כך גדול שאתה לא באמת רוצה להגיע לפסגת ההר. לכתבה המלאה >>

X