![[151] עקבות של רעשי תיוג עם ד״ר שמואל חיון](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fd3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net%2Fstaging%2Fpodcast_uploaded_episode%2F44943178%2F44943178-1774870718731-7a1a938e30e0f.jpg&w=3840&q=75&dpl=dpl_Ayem5w1LrjVRrna6U3iznxCWJYrz)
האזן לפרק
על הפרק
השבוע באקספליינבל אנחנו עוברים למתכונת רימוט ומארחים את ד״ר שמואל חיון, חוקר AI בכיר בהירונדו, שיספר לנו על העקבות שתיוג לא נכון משאיר לנו בזמן אימון המודל. הבנו איך טעות סיווג בהקלטה עם קשר טמפורלי קשורה לקלסיפיקציה של חתולים, ומתי סטטיסטיקות על פיצ׳רים כבר לא יכולות לעזור לנו במציאת טעויות סיווג (רמז: תמונות). העמקנו בהשפעה של דוגמא עם סיווג לא-נכון על loss של דוגמא אחרת, ואיך מודאליות שונה תשתמש אחרת באותה ליבה אלגוריתמית למציאת הרעשים. המאמרים שהוזכרו בפרק: שערוך יעיל של data influence למציאת שגיאות תיוג סקירת מגוון שיטות לחישוב מקורב של data influence 00:00 היי שמואל, חוקר AI בכיר בהירונד