All content for ExplAInable is the property of Tamir Nave & Uri Goren and is served directly from their servers
with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
אורי גורן ותמיר נווה מדברים על
Machine Learning
ואתגרים בתעשייה עם מומחים מהתחום.
בפרק זה אירחנו את אלן ארזי, מהכותבים של TabStar - 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, ויחסית מעט שורות.
אלן סיפר לנו על האתגרים באיסוף מידע לאימון ועל הצפוי לנו בעתיד בעולמות המידע הטבלאי.
ExplAInable
אורי גורן ותמיר נווה מדברים על
Machine Learning
ואתגרים בתעשייה עם מומחים מהתחום.
