כתבות עם התגית deep learning

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: הסקר של הקהילה, מגוון עבודות חדשות עם דגש על ג'ויניורים ועוד).

 

 Group's Highlights from last week

We had a great week and many good posts and links. Let's start.

1.  Eyal Zakkay has created a Telegram bot that monitors and control deep learning experiments. How wasn't is invented until now?

2. Dean Langsam was brave enough to ask if the "collaborative" feature of the notebooks is really important? 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: הקורס הרביעי של Razor, מגוון עבודות חדשות ועוד).

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 >>

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: אירוע ראשון של קהילת הקוואנטום בישראל וכמה משרות חדשות מאוד מרתקות).

We had a great week with many good recommendations and informative links. Let's start:

1. Philip Tannor shared that his group won the first place at the MAFAT challenge! A several weeks ago I have told you about the new Kaggle style competition MAFAT is running and now I'm glad to tell you that an Israeli team has won the challenge. Don't miss his post.

לכתבה המלאה >>

השבוע, כמידי שבוע, אני מאגד במקום אחד את כל המידע החשוב שעלה בקבוצה ואת כל הפוסטים שקיבלו הכי הרבה חשיפה. כפי שאתם בוודאי יודעים, הרשימה הזו נשלחת גם בניוזלטר שלנו כמידי שבוע (הירשמו כאן!). את הניוזלטר המלא ניתן למצוא כאן (לינק לכל האירועים בינואר וכל המשרות שנכנסו השבוע).

לכתבה המלאה >>

וואו, השבוע היה לנו המון פוסטים מעולים וחשובים בקבוצה. ספרתי בקלות יותר מ-15 פוסטים שכאלה ועשיתי את מרבית המאמצים כדי לארגן לכם את כולם במקום אחד מסודר. כפי שאתם בוודאי יודעים, הרשימה הזו נשלחת גם בניוזלטר שלנו כמידי שבוע (הירשמו כאן!). הניוזלטר המלא ניתן למצוא כאן.

Group's Highlights from last week

1. Noam Cohen from the Technion shared with us a wonderful blog post about "A Signal Processing Perspective For Graph Structured Information ". It got many upvoted so don't miss it.

2. Iyar Lin needed to settle an argument with a coworker so he created an interesting poll at the group which got many votes. If that's not enough he just published a test he maid to check some insights he got from the group.

3. Gidi Shperber shared the second part of this blog post "A different kind of (deep) learning: part 2". We all loved the first one so be sure to check this one also.

4. The one and only, Jonathan Laserson, shared with us a blog post he wrote about this work at Zebra medical. If you need to read only one post make it this one.

לכתבה המלאה >>

אני מקבל לא מעט פניות מחברי הקבוצה שמחפשים הכוונה לקורס או הכשרה פרונטליים כלשהם בתחום של Machine Learning. בעקבות ההתעניינות העולה וגוברת בתחום, צצו לא מעט יוזמות כאלה או אחרות המציעות ללמד אתכם את רזי המקצוע ואף להכין אתכם לשוק התעסוקה. לאחר לא מעט בקשות סיוע ועזרה, בעיקר בהודעות פרטיות או שיחות אחד על אחד, החלטתי לרכז כמה מהתובנות שאני משתף עם כל מי שבוחר להתייעץ איתי בנוגע לקורסים השונים הקיימים בשוק.

לפני שאנחנו צוללים פנימה אני אציין מספר נקודות חשובות מאוד שיש לקחת אותן בחשבון. הנקודה הראשונה היא שמדובר על דעתי האישית בלבד, אשר מבוססת על שיחות שקיימתי הן עם מעסיקים שונים והן עם חלק לא קטן מהגופים שעומדים מאחורי הקורסים הללו. הנקודה השנייה, ואולי החשובה ביותר, היא שאין קיצורי דרך. מרבית האנשים שעוסקים בתחום הגיעו אליו לאחר שלמדו תואר מתקדם השייך לעולם המדעיים המדויקים (עם עדיפות למדמ"ח). אם אתם מגיעים מעולם אחר לחלוטין תצטרכו לעשות לא מעט השלמות כדי להגיע למצב שבו אתם יכולים להתחיל לעסוק בתחום – אך גם לכך ראינו תקדימים. הסיבה שאני מדגיש את חסמי הכניסה היא כדי לפזר את שלל ההבטחות שחלק מבעלי הקורסים זורקים באוויר. השוק אומנם צמא לאנשים איכותיים, אך עדיין המעסיקים לא מוכנים להתפשר על הרמה של המועמדים השונים.

הנקודה השלישית היא כי מרבית המידע הרלוונטי זמין וקיים באינטרנט בצורה חופשית ונגישה לכל. בעבר פרסמתי רשימה של קורסים מקוונים שהומלצו על חברי הקהילה, אשר זמינים בחינם באופן מלא כולל הסילבוס, המצגות, תרגילי הבית ועוד. דוגמא אחת מצוינת לכך הוא הקורס של סטנפורד המככב מזה זמן רב בראש מצעד הקורסים בתחום ה-Deep Learning. לא לחינם בחרנו להעביר דווקא אותו בקורס ההתנדבותי שאנו מעבירים לקהילה. הקורס הנ"ל הוא דוגמא מצוינת לשפע המידע הזמין ברשת, כאשר מידי חודש מתפרסמים עוד ועוד קורסים פתוחים לקהל שמנגישים תחום כזה או אחר בעולם התוכן שלנו. אם קורסים אינם דרך הלמידה המועדפת עליכם, תשמחו לדעת שיש גם ספרים מומלצים בתחום שיכולים לסייע לכם להיכנס לתחום לצבור ידע תיאורטי ופרקטי. כל זאת ועדיין לא ציינו את הקורסים בתשלום באתרי הלמידה האונליין הגדולים בעולם שכולם כאחד מציעים שלל קורסים בתחום.

לסיכום, באם בכל זאת אתם מעוניינים בקורס פרונטליי, בין אם זה עבור המסגרת, התוכן בעברית, הלמידה בצוותא או אפילו החניכה האישית – ככל הנראה ישנם קורסים שיתאימו לכם. עכשיו נשאלת השאלה, כיצד לבחור את הקורס הנכון עבורכם. לשם כך סיכמתי מספר נקודות שיכולות לשפוך אור על התהליך עצמו ולסייע לכם לקבל את ההחלטה הנכונה ביותר עבור הקריירה שלכם.

1. מרצים וסילבוס

הדבר הראשון, ואולי הטריוויאלי ביותר, שיש לעשות כאשר בוחנים קורס הוא לבחון את סגל המרצים ואת הסילבוס הקיים באתר הקורס. בדקו ביסודיות מי מעביר את ההרצאות לאורך כל הקורס ומה הניסיון של המרצים השונים. אתם תרצו כאלה שידעו להעניק לכם את הידע התאורטי והאקדמי על מנת לצבור בסיס חזק – בסיס שיש לו חשיבות רבה אצל לא מעט מהמעסיקים. לצד הנחה זו, תרצו גם אנשי תעשייה שיודעים לתרגם את כל מה שלמדתם לעולם האמיתי ואפילו להסביר לכם איך להעביר את המודל שהכנתם לפרודקשיין. חשוב שסגל המרצים ידע להביא מענה לשני האלמנטים החשובים הללו מאחר ולהם חשיבות רבה עבור מי שרוצה למצוא עבודה חדשה או לבצע שינוי קריירה משמעותי. לשמחתנו, בעידן האינטרנט, מאוד קל למצוא מידע אודות המרצים, ואף לבחון את היסטוריית התעסוקה/מחקר שלהם ובכך לנסות להבין האם יוכלו לספק לכם את הערך הנדרש. עוד טיפ קטן, חפשו גם כאלה שיש להם ניסיון בהוראה או כאלה שלימדו במוסדות לימוד שונים (לא בהכרח באקדמיה). זכרו, ידע בתחום לא מבטיח יכולת גבוהה בהעברת הידע.

לצד המרצים, העוגן הנוסף שיש לכם בעת בחינת הקורס הוא הסילבוס. מסמך זה אמור לאגד את כל הנושאים והטכנולוגיות אותם תלמדו במהלך הקורס ואולי אף יכלול התייחסות בנוגע לפרויקטי גמר או מטלות לאורך הקורס. חשוב לבחון את הסילבוס ולעבור עליו ביסודיות בכדי להבין האם הוא בכללותו יוכל לספק לכם את הידע הנדרש לעמידה ביעד שהצבתם לעצמם. מה לעשות אם אין לכם מושג מה כתוב בסילבוס ואם המונחים השונים נראים לכם כמו סינית?

לכתבה המלאה >>

בשבוע שעבר התחלתי ניסוי קטן שבו אני מפרסם גם כאן בבלוג את כל הפוסטים החשובים שעלו בקבוצה בשבוע החולף (לצד הפרסום בניוזלטר). בשבוע שעבר קבלתי פידבקים מעולים לכן אני ממשיך עם כך גם השבוע. דרך אגב, אתם יכולים למצוא את הניוזלטר המלא בלינק הבא (יש בו מידע על המיטאפ שלו ועל כל המשרות החדשות שהתווספו ללוח משרות). אם אתם רוצים לקבל את הניוזלטר בצורה אוטומטית פשוט תירשמו כאן.

כפי שאתם יכולים לראות השבוע היה לנו שבוע מצוין עם לא מעט תוכן איכותי בקבוצה. מרבית הדיונים שנפתחו היו סביב עבודות ומאמרים חדשים שנכתבו לאחורנה והצליחו ליצור עניין רב בקרב חברי הקהילה. לשמחתי השבוע היו גם כמה מאמרים ופוסטים שנכתבו על ידי חברה הקבוצה עצמם מה שתמיד מצוין ויוצר דיונים מעולים.

Group's Highlights from last week

1. Imry Kissos from Amazon shared an interesting blog post from Google with the title "TF-Ranking: A Scalable TensorFlow Library for Learning-to-Rank". Imry also shared this great content: "Unsupervised Deep Learning – Google DeepMind & Facebook Artificial Intelligence NeurIPS 2018".

2. Amitai Armon from Intel shared with us an article they released at NeurIPS 2018. The article name is "Automated Testing of Graphics Units by Deep-Learning Detection of Visual Anomalies".

3. Yonatan Hadar from YellowRoad made us all feel much better with his new article: "Top Examples of Why Data Science is Not Just .fit().predict()".

4. Yam Peleg from Deep Trading open our eyes with this great article: "Auto-Keras: Efficient Neural Architecture Search with Network Morphism".

5. Rani Horev from Snip shared a new cool tool that he developed which will make your life easier next time you would find a new article.

6. Assaf Shocher from Weizmann Institute of Science shared an article he wrote with Shai Bagon, Phillip Isola, and Michal Irani. The article name is: "Internal Distribution Matching for Natural Image Retargeting". If you need to read only one post, make it this one.

7. Bonus: The one and only, Gal Yona from Cellebrite started a very important poll. Don't miss it.

קוראי הניוזלטר האדוקים, בוודאי יודעים שאני מסכם מידי שבוע את כל הפוסטים החשובים ביותר שעלו בקבוצת פייסבוק של הקהילה. כל שבוע אני סורק את הקבוצה ומחפש אחר הדיונים המרתקים ביותר שהתקיימו ומרכז את כולם במקום אחד כדי שאתם תוכלו לוודא שלא פספסתם אף נושא חשוב שעלה באותו השבוע. לאחרונה קבלתי הרבה בקשות להעביר את הפורמט של הסיכום השבועי למקום שיהיה יותר קל לשתף אותו ולשלוח לחברים. לכן, אני אתחיל לכתוב גם כאן בבלוג את הסיכום השבועי. חשוב לי להדגיש שבכל מקרה אשלח את הסיכום השבועי כלינק מסודר בניוזלטר, ככה שלא הרבה הולך להשתנות.

דרך אגב, אם אתם רוצים לוודא שאתם לא מפספסים את הסיכום השבועי, פשוט תירשמו לניוזלטר וככה תוכלו להישאר מעודכנים תמיד. כל שישי בבוקר יחכה לכם בתיבת המייל ניוזלטר חדש עם מידע שחשוב שתכירו. עוד סיבה ממש טובה להירשם לניוזלטר היא שאני מעדכן שם מידי פעם על כל מיני יוזמות ושיתופי פעולה שאני עובד עליהם הרבה לפני שהם עולים לקבוצה (ככה אני יכול לבדוק את התגובות לפני 🙂 ). בקיצור אל תפספסו.

עוד הערה קטנה, הסיכום השבועי ימשיך להיות באנגלית כי ככה יותר קל לכתוב אותו בצורה רציפה ללא ערבוב של האנגלית והעברית. נתחיל?

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 >>

X