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.

רביד זיו, לשעבר מהמעבדה של יאן לקון, היום פרופסור בNYU וחוקר פורה בדיפ לרנינג ידבר איתנו על דחיסה ולמידה.

בעוד דחיסה מזכיר לחלקנו זיפ, או jpeg - רביד ירחיב על איך רשתות דוחסות מידע בצורה יעילה.

נדבר על שיטות כגון next token prediction שמסתבר שמאלצות מודלים ללמוד דחיסה יעילה יותר מאשר masking כמו בBERT.

נדבר על חשיבות האוגמנטציה בתהליך האימון - או יותר נכון, חוסר החשיבות כפי שנראה.

ונעמיק על הקשר שבין דחיסת מודלים, דחיסת אינפורמציה והמשימות אליהן רוצים לעשות אופטימיזציה

מתי מריאנסקי, מוביל קהילת עליית המכונות הפופולארית, אמן ומשתמש נלהב בAI ידבר איתנו על נסיונו.

נדבר על המגבלות והדפוסים שנראה שAI נופל אליהם, האם מודל בינה יוכל לייצר את סגנון הקוביזם החדש?

ונדבר על ההשלכות של פילטרי הבטיחות על איכות המודלים.

לסיום, נדון האם יש טעם ללמוד היום עיצוב גרפי, והאם התחום בדרך לאוטומציה מלאה.