על דיפ לרנינג, דאטא טאבולרי וTabStar עם אלן ארזי

ExplAInable

เนื้อหาจัดทำโดย Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

4M ago 33:31

MP3•หน้าโฮมของตอน

בפרק זה אירחנו את אלן ארזי, מהכותבים של TabStar (יחד עם עילם שפירא ופרופ. רועי רייכארט) - מודל דיפ לרנינג המיועד למידע טבלאי.
בניגוד לתמונה, קול וטקסט - במידע טבלאי מודלי דיפ לרנינג הם לא הגישה הרווחת.
האתגר הגדול בעולמות הטבלה היא חוסר האחידות, טבלאות יכולות לתאר מגוון רחב של נתונים בלי מכנה משותף ביניהם - ולכן קשה למצוא ״מודל בסיס״ כמו בעולמות התמונה.

בטאב סטאר, הכותבים לקחו גישה שמערכת מודלי שפה (ובפרט טרנספורמרים) והשתמשו בשמות העמודות ובתיאור הטקסטואלי של הקטגוריות בשביל לתת למודל קונטקסט.

השיטה מראה ביצועים עדיפים על XGBoost כאשר יש מגוון של עמודות טקסטואליות במשימות קלאסיפיקציה.

אלן סיפר לנו על האתגרים באיסוף מידע לאימון ועל הצפוי לנו בעתיד בעולמות המידע הטבלאי.

116 ตอน

#מדע #Tamir Nave & Uri Goren #Tamir Nave #Uri Goren