נגישות

שינוי גודל טקסט:

א א א

שינוי צבעי האתר:

? מקשי קיצור:

לחיצה חוזרת ונשנית על המקש Tab תעביר אתכם בין הקישורים והאזורים השונים בעמוד.

הפעלת מקשי הקיצור תלויה בדפדפן שבו אתם משתמשים.

Internet Explorer, Chrome ובגרסאות ישנות של Firefox: לחצו על מקש Alt ועל מקש המספר או האות על-פי הרשימה. ב Firefox 3 ומעלה: לחצו על המקשים Alt + Shift + המספר או האות.

S - עבור לתוכן הדף

L - חיפוש

1- עמוד הבית

2 - פרוייקטים

3 - מדריכים

4 - אודות

5 - צרו קשר

6 - הצהרת נגישות

תכנות אתרים ומדריכים

גישה מרחיבה לעומת מצמצמת

04.10.2022 | כישורי חיים | יוסי בן הרוש

כיצד לפתח תפיסת עולם חיובית ומרחיבה שתגרום לך לרצות לגלות את העולם על פי ספרו של רוברט גרין החוקים של טבע האדם

איך למצוא את מספר הדוגמאות הדרושות ללמידת מכונה?

09.09.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

ערכת את הניסוי ומצאת ערך p-value ממש קרוב למשמעותי אבל עדיין לא (לדוגמה, 0.06 בעוד הסף הוא 0.05). יכול להיות שאתה בכיוון הנכון אבל התוצאות לא תומכות במסקנה. אולי זה בגלל שהכוח הסטטיסטי של הניסוי לא מספיק חזק. מה אתה יכול לעשות? לפני שאתה עורך ניסוי נוסף כדאי לך לעשות power analysis כדי לקבוע את גודל המדגם הקטן ביותר שיאפשר לך לדחות את השערת האפס בסבירות גבוהה יותר. שימוש בגודל המדגם עליו המליץ ה-power analysis, יתן לך מספיק ביטחון שהניסוי הבא שתערוך יוכל לזהות השפעה, במידה וקיימת. את ה-power analysis נערוך באמצעות התוכנה החינמית והמצויינת g*power. למעשה, כדאי לך תמיד לערוך power analysis כחלק מתכנון מערך הניסוי כדי שמאמציך לא יהיו לשווא.

תהליך אופטימיזציה במסגרת למידה בצוותא ensemble learning

02.09.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

תהליך אופטימיזציה מנסה למצוא את נקודות הקיצון (מינימום או מקסימום) של פונקציה. במסגרת למידת מכונה משתמשים באופטימיזציה כדי למצוא את הפרמטרים עליהם מבססים את המודל המוצלח ביותר. במדריך זה נשתמש בשיטות אופטימיזציה כדי למצוא את הרכב תוצאות המודלים שייתן את התוצאה המוצלחת ביותר במסגרת ensemble learning, למידה בצוותא.

heBERT - מודל Transformer בעברית

26.08.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

BERT הוא מודל מסוג Transformer לעיבוד שפות אנוש (NLP) שגוגל שחררו ב-2017. מאז המודל והטכנולוגיה הספיקו לשנות את העולם, ועכשיו אפשר ליהנות מיכולות המודל בעברית בזכות heBERT שיודע לעבוד עם עברית. במדריך הזה אני סוקר את יכולות המודל כמו שהוא, בלי אימון נוסף.

ensemble learning לשיפור ביצועי מודלים של למידת מכונה

19.08.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

בסדרת המדריכים המוקדשת ללמידת מכונה הכרנו מגוון של מודלים. לכל אחד יתרונות וחסרונות בלימוד הבעיה שאנו מנסים לפתור בפרט כאשר המודלים מבוססים על אלגוריתמים שונים. כדי להתגבר על הקשיים הפרטיים של מודלים הנטייה כיום היא לשלב מספר מודלים יחדיו כדי שכל אחד מהם יתרום את החוזקות שלו וכך יחפה על חולשתם היחסית של מודלים אחרים שאיתם הוא עובד בצוותא. שילוב זה מכונה למידה בצוותא ensemble learning. למידה בצוותא ensemble learning דומה למשל ההודי על חמישה עיוורים הממששים פיל. כל אחד מהם ממשש חלק אחר - חדק, חטים, אוזן, רגל, בטן - וכל אחד מתאר את הפיל באופן שונה. הם מצליחים להתקרב להבנה בדבר מהות הפיל רק כאשר הם מתקשרים ביניהם ומסיקים תמונה כוללת.

כיצד תשתמש בלינוקס למציאת הקבצים שממלאים לך את השרת?

12.08.2022 | מדריכי לינוקס | יוסי בן הרוש

נתקלתי בבעיה הזו אצל לקוחות וגם באתרים שלי שאחרי כמה חודשים מקום האחסון מתמלא בלי הסבר. כדי למצוא את הקבצים והתיקיות הגדולים הגורמים לבעיה אני מריץ כמה פקודות פשוטות בטרמינל.

איתור SMS ספאמי באמצעות טכנולוגית Transformer

05.08.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

מודלים מבוססי ארכיטקטורת טרנספורמר Transformer שינו מן היסוד את הדרך בה אנו עובדים עם מודלים של עיבוד שפה אנושית NLP בזכות מנגנון self attention המאפשר עבודה עם רצפים ארוכים של מידע. אחת הבעיות היא שצריך כמות אדירה של נתונים ומשאבי מחשוב כדי לאמן מודלים מסוג זה. לדוגמה, מודל GPT-3 אומן על קורפוס של טריליון מילים הכולל את ויקיפדיה, ספריות שלמות של ספרים ונתונים שמקורם בגלישה באינטרנט (שווה ערך לעשרת אלפים שנות דיבור ללא הפסקה בקצב של 100 מילים בדקה). לכן במקום לאמן מודל בכל פעם מחדש נעדיף להשתמש במודלים מאומנים pretrained models. מאז הופעת הארכיטקטורה ב-2017 נוצרו אלפי מודלים שחלק גדול מהם זמין להורדה ולשימוש. כאשר מיזם hugging face מספק ממשק אחיד לשימוש במודלים. במדריך זה נשתמש במודל קלאסי לעיבוד שפה אנושית ששמו BERT כדי להבחין בין הודעות SMS תקינות וספאמיות (ham or spam).

subclassing של שכבות ומודלים בספריית Keras

28.07.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

אחרי שעבדנו עם ה-API הסדרתי sequential של Keras שהוא הכי ידידותי וגם הכי פחות גמיש ועם ה-API הפונקציונלי שהוא פחות ידידותי ויותר גמיש, במדריך זה נלמד לעשות subclassing של שכבות ומודלים. הדוגמה במדריך מבוססת על מדריך קודם זיהוי ספרות שכתב אדם על ידי בינה מלאכותית שם למדנו להשתמש ברשת נוירונית מבוססת קונבולוציה CNN, Convolutional Neural Network לעבודה עם תמונות. רשת CNN בנויה מאחד או יותר בלוקים של קונבולוציה שכל אחד מהם מורכב משכבה אחת או יותר של קונבולוציה שאחריה שכבת pooling. במדריך הסתפקנו בשתי שכבות בגלל שהמשימה היתה פשוטה: סיווג תמונות של ספרות קטנות (28X28 פיקסלים) שאנשים כתבו בכתב יד לאחת מ-10 קטגוריות (0 - 9). במציאות, יכולים להיות הרבה יותר קטגוריות וגם התמונות יכולות להיות גדולות הרבה יותר מה שדורש יותר בלוקים של קונבולוציה וגם ארכיטקטורה מורכבת. אפשר לחסוך חלק מהמורכבות אם מתייחסים לבלוק של הקונבולוציה בתור מודול ואז משלבים כמה מודולים כאלה בבניית הרשת הנוירונית. כדי לעשות זאת נשתמש ב-API ה-subclassing של Keras. וזו רק דוגמה לשימוש ב- subclassing בבניית מודלים מורכבים של למידת מכונה.

זיהוי SMS ספאמי בעזרת RNN ומרחב הטמעה שאומן מראש

22.07.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

במדריך הקודם ראינו כיצד להבחין בין הודעות SMS תקינות לספאמיות באמצעות מודל RNN המתחשב בסדר המילים ומוזן על ידי שכבת הטמעה embedding אותה אימנו מאפס. יכולנו להרשות לעצמנו לאמן את הרשת מאפס בגלל שמסד הנתונים שעמד לרשותינו היה גדול מספיק. רק שלעיתים כמות הטקסט אינה מספיקה לאימון המודל ואז אפשר להשתמש במסד נתונים של וקטורי הטמעה שאומנו מראש pre-trained word embeddings, המכילים מספיק מילים והקשרים שחלקם עשויים להיות שימושיים עבור המשימה שעל הפרק. לצורך זה, קיימות מספר ספריות ידועות באנגלית, ביניהם word2vec ו-GloVe.

זיהוי SMS ספאמי באמצעות מודל RNN

15.07.2022 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

במדריך הקודם ראינו כיצד לאתר הודעות SMS ספאמיות בשיטת bag of words בה אין חשיבות לסדר המילים. במדריך זה נראה כיצד להשתמש במודלים מבוססי סדר באמצעות רשתות מסוג RNN ושכבת הטמעה להשגת אותה מטרה.