מדע נתונים למתקדמים: איך בונים אקסל להבנת שפה טבעית? - מיטאפים מתארחים - הבלוג של מיטאפים מתארחים - TheMarker
 

אתם מחוברים לאתר דרך IP ארגוני, להתחברות דרך המינוי האישי

טרם ביצעת אימות לכתובת הדוא"ל שלך. לאימות כתובת הדואל שלך  לחצו כאן

תיק מניות

רשימת קריאה

רשימת הקריאה מאפשרת לך לשמור כתבות ולקרוא אותן במועד מאוחר יותר באתר,במובייל או באפליקציה.

לחיצה על כפתור "שמור", בתחילת הכתבה תוסיף את הכתבה לרשימת הקריאה שלך.
לחיצה על "הסר" תסיר את הכתבה מרשימת הקריאה.

לרשימת הקריאה המלאה לחצו כאן

מדע נתונים למתקדמים: איך בונים אקסל להבנת שפה טבעית?

שם הארוע - מדע נתונים למתקדמים ■ מקום - משרדי סולוטו, ת"א ■ תאריך - 18.2.19 ■ דוברים - פרופסור יואב גולדברג, חוקר בינה מלאכותית ומתמחה ב-NLP; אסי מסיקה, מנהלת מדע הנתונים ב-Fiverr

מיטאפ
סולוטו

המיטאפ "מדע נתונים למתקדמים" בו השתתפו כ-130 אנשים, התקיים בשיתוף סולוטו וקהילת Machine & Deep learning Israel.

פרופסור יואב גולדברג מאוניברסיטת בר אילן וראש הסניף הישראלי של מכון אלן למחקר בבינה מלאכותית, המתמחה בעיבוד טקסטים בשפה טבעית (NLP) סיפר בהרצאתו "מה חסר ב-NLP?" מדוע הבנת שפה אנושית על ידי מחשב היא משימה קשה, מה לדעתו חסר בתחום ועל תכנית המחקר של הקבוצה שלו לשנים הקרובות. המסר המרכזי שלו היה שהאלגוריתמים והכלים הקיימים כיום דורשים מומחיות רבה כדי ליצור פתרונות טובים: מי שרוצה לבנות אלגוריתם טוב לעיבוד שפה צריך להיות מומחה בלמידת מכונה, בבלשנות, או בשני התחומים יחד. הכלים מפותחים על ידי מומחים ועבור מומחים. כיצד ניתן ליצור כלי עיבוד שפה שגם לא מומחים יוכלו להשתמש בהם?

The Missing Elements in NLP - דלג
Soluto Engineering

השאיפה של פרופסור גולדברג היא "להחביא" ככל הניתן את הבנת השפה והלמידה בתוך הכלי, וליצור מעין "אקסל להבנת שפה", סביבת עבודה שתאפשר גם למשתמשים לא מומחים לבנות מערכות הבנת שפה מורכבות תוך שימוש באבני בניין גמישות וחזקות. בין המכשולים כיום: הטיה סמויה בייצוגי הטקסט שיכולה להתבטא בהטיה בתוצאות האלגוריתם (למשל אלגוריתם המוטה באופן שיטתי נגד נשים או מיעוטים), ודברים שלא נאמרים במפורש ויש להסיקם מההקשר.

אסי מסיקה, מנהלת מדע הנתונים ב-Fiverr, מסיימת בימים אלה את עבודת הדוקטורט באוניברסיטת בן גוריון בהנחייתו של פרופסור ליאור רוקח בנושא שילוב מחיר מוצר דינמי במערכות המלצה אישיות. מסיקה הציגה כיצד בעלים של אתרי מסחר אלקטרוני, יכולים לחזות את הרגישות האישית של צרכנים להנחות ולשינויי מחיר על סמך ההתנהגותם באתר, וזאת על מנת להגדיל את רווחי האתר ולהציע לצרכנים את המבצעים המעניינים ביותר עבורם. ההרצאה מבוססת על עבודת הדוקטורט של מסיקה בנושא "שילוב מחיר במערכות המלצה אישיות" ומשלבת נתונים שהתקבל מאתרי סחר אלקטרוני מובילים.

Price Sensitive Recommender System - דלג
Soluto Engineering

הרשמה לניוזלטר

כל הסקירות בזירת הניתוחים של TheMarker - בתיבת המייל שלכם

ברצוני לקבל ניוזלטרים, מידע שיווקי והטבות


תגובות

דלג על התגובות

בשליחת תגובה זו הנני מצהיר שאני מסכים/מסכימה עם תנאי השימוש של אתר TheMarker

סדר את התגובות

כתבות שאולי פיספסתם

*#