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

סיווג תמונות באמצעות מודל מאומן VGG16 על מסד נתונים שהורדנו מ-kaggle

10.05.2019 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

בסדרה זו נלמד לסווג תמונות באמצעות מודלים מאומנים שנתאים לצרכינו. במדריך הראשון בסדרה נאמץ מסד נתונים קיים מ-Kaggle שמכיל קרוב ל-40,000 תמונות.

ארועי ברבור שחור וניהול סיכונים בעולם בלתי צפוי

03.05.2019 | כישורי חיים | יוסי בן הרוש

נסים ניקולס טאלב, המחבר של הספר ברבור שחור כותב על אותם אירועים נדירים לכאורה שמשנים את המציאות מהיסוד אבל קשה לנו לנחש שיתרחשו, אירועי ברבור שחור. אירועים כדוגמת המצאת המחשב והאינטרנט וגם נפילת מגדלי התאומים, הופעת דאעש, רעידות אדמה ושיטפונות.

סיווג תמונות באמצעות מודל VGG16 וממשק Keras

26.04.2019 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

במדריך הקודם ניסינו לזהות תמונה של חפץ באמצעות מודל מאומן מוכן ששמו MobileNet. המודל אומנם הצליח בסיווג תמונות קונבנציונליות של מכוניות, אבל כשל בניסיון לזהות חפץ שאני צילמתי שהוא פסלון אדם נוהג במכונית. במדריך זה, ננסה לסווג באמצעות מודל טוב בהרבה, VGG16, שפותח על ידי חוקרים מאוקספורד ואף זכה בתחרויות של סיווג תמונות. המודל פותח על מאגר תמונות ענק ששמו ImageNet המכיל למעלה מ-14,000,000 תמונות המשתייכות ל-1000 קטגוריות. פיתוח המודל דרש מומחיות גבוהה ומספר שבועות של הרצה על מחשבים חזקים במיוחד. למזלנו, המפתחים של המודל בחרו לשחרר אותו לשימוש הציבור, וגם אנחנו נשתמש בו כדי לנסות לסווג את התמונות שלנו.

איך לעבור מ-0 ל-1 כשאתה בונה את המיזם השאפתני שלך?

19.04.2019 | מדריכים על פיתוח עסקי | יוסי בן הרוש

פיט תיל (Peter Thiel) נמנה על המייסדים של PayPal שנמכרה ל-eBay תמורת 1.5 מיליארד דולר. אחרי המכירה הוא הפך לאחד המקימים של פייסבוק, והיום הוא נחשב לאחד המשקיעים המובילים בטכנולוגיה בעולם. לפי קורות החיים שלו נראה שיש לו את הידע לבניית חברה מצליחה שתשפיע על העולם לטובה. את הרעיונות שלו הוא הפך לקורס שהוא לימד באוניברסיטה וגם לספר ששמו "מאפס לאחד" (Zero to one) שעליו מבוסס המדריך הנוכחי.

הגדלת כמות התמונות ללמידת מכונה באמצעות augmentation

11.04.2019 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

אחת הדרכים שבאמצעותה ניתן להרחיב את מאגר המידע ממנו יכולה ללמוד הרשת הנוירונית היא באמצעות גישה של augmentation, ולשמחתנו Keras מציעה את הפונקציה ImageDataGenerator שיכולה להפיק תמונות מגוונות ושונות זו מזו על בסיס תמונה מקורית שנספק לה. המגוון בא לידי ביטוי בשינויים ויזואליים דוגמת סיבוב, צביעה, בהירות וחדות. כך נוכל באמצעות פקודה אחת פשוטה להגדיל את כמות התמונות היכולות לשמש לאימון הרשת הנוירונית בסדרי גודל.

views הפקודה של mysql שתאיץ את האפליקציה שלך

30.03.2019 | מדריך mySQL | יוסי בן הרוש

אחרי שבמדריכים הקודמים למדנו כיצד לצרף 2 טבלאות ויותר לשאילתה אחת באמצעות JOIN כדאי לדעת שהשימוש ב-JOIN הוא יקר מבחינת משאבים ולכן עלול להאט את האפליקציה שלך. לא חבל אחרי כל העבודה שהשקעת? אחת האפשרויות לפתור את הבעיה הוא שימוש ב-view. במדריך זה נלמד מהו view, כיצד לכתוב אותו, מתי להשתמש בטכניקה וכיצד לשנות view אחרי שהוספנו אותו.

ניתוח סנטימנט של טקסט בעברית

22.03.2019 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

ניסיון לפתור את אחת מבעיות היסוד של הדמוקרטיה והקפיטליזם שהיא מה רוצה ההמון באמצעות מחשב וספריות של פייתון שעושות אנליזת סנטימנט sentiment analysis.

תקציר מאמר וויקיפדיה באמצעות פייתון

15.03.2019 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

אחת הדרכים הטובות ביותר ללמוד תחום היא להכיר את המונחים הנפוצים ביותר בתחום. נשתמש בעיקרון זה כדי ללמוד מאמר בוויקיפדיה. הסקריפט הבא ימצא את כל המאמרים בוויקיפדיה בנושא מסוים, ישלוף את המאמר הראשון מתוך המאמרים, יגרד את דף ההטמ"ל של המאמר הראשון, ינקה את התוכן, ויספק טבלה של 15 המונחים הנפוצים ביותר במאמר. בסוף ננסה להעריך כמה אנחנו יכולים להבין מתוכנו של מאמר על סמך המילים הנפוצות בו.

מבוא למדריכים על למידת מכונה באמצעות פייתון וספריות קוד מודרניות

01.03.2019 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

אם לא חיית בשנים האחרונות במערה ודאי שמעת על יכולות הבינה המלאכותית שמקנים למחשבים את היכולת להביס מומחים אנושיים בשחמט, במשחקי מחשב ואפילו בזיהוי מחלות. בסדרה זו נלמד את הבסיס ללמידת מכונה שמאפשרת למחשב ללמוד בעצמו מסדרות של נתונים. נעשה זאת באמצעות פייתון וספריות קוד מודרניות דוגמת Keras ו-Tensorflow שעליה מתבסס מנוע החיפוש של גוגל.

חיזוי טמפרטורות באמצעות למידת מכונה

15.02.2019 | מדריך למידת מכונה | יוסי בן הרוש

חיזוי של סדרות נתונים מציב אתגר גדול בפני למידת מכונה בגלל שהמחשב צריך לזכור את התוצאות שחושבו בשלבים הקודמים של תהליך הלמידה דבר שאינו אפשרי ברשת נוירונית רגילה (feed forward network). כדי לטפל בבעייה ניתן להשתמש בסוג מיוחד של למידת מכונה, RNN - Recurrent Neural Networks. המדריך מדגים חיזוי טמפרטורות שנתיים בעתיד באמצעות למידת מכונה באמצעות ספריית keras.