Episodios

  • [151] עקבות של רעשי תיוג עם ד״ר שמואל חיון

    [151] עקבות של רעשי תיוג עם ד״ר שמואל חיון
    Mar 30 2026

    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 בהירונדו

    02:40 חשיבות איכות הדאטה וכלב שמסווג כחתון

    07:35 מבדיקה ידנית ועד קרבה סמנטית: איך להתמודד עם רעשי סיווג

    13:33 מודאליות ותיוגים: איפה אנחנו הכי פגיעים

    18:45 שגיאות תיוג נפוצות

    22:44 איך לומדים ביחד ולחוד עבור מודאליות שונה

    32:29 תוצאות בשטח

    35:48 איך ללמוד עוד
    Más Menos
    37 m
  • [150] לסקור מאמרים כמו מייק

    [150] לסקור מאמרים כמו מייק
    Mar 8 2026

    בפרק 150 של אקספליינבל, ולכבוד הסקירה של המאמר ה-555 של מייק, הסוד נחשף: מי הם הכותבים הסודיים מאחורי המאמרים (ואיך זה עוזר לקריירה שלהם). נבין מה הקשר בין הנוסחה של log likelihood לפסילת מאמרים, ואיך לדעת איזה מאמר לקרוא כשאין לנו מנחה או משימה מוגדרת בעבודה. נבדוק מהם הטיפים המובילים שעזרו למייק להפסיק לקרוא 85% מתוך 3000 המאמרים ששקל לסקור, ואיך שיתופי פעולה עם דאטה סיינטיסטים מתחילים הפכו להיות הסקירות האהובות עליו.

    פרק 150 שיצליח להעביר לכם חצי שעה שלמה (או 20 דקות על מהירות x1.5) - זמין עכשיו בכל הפלטפורמות!

    קסניה בטוויטר: https://x.com/TheTuringPost

    קמרון וולף: https://substack.com/@cwolferesearch

    נתן למברט: https://substack.com/@natolambert

    סבסטיאן רסצ׳קה: https://substack.com/@rasbt

    00:00 מחוסרים מתמטיים בתואר שני בטכניון ועד לקריאה של 3000 מאמרים

    04:34 טקסונומיה של מידע: איך לבחור מה לסקור

    10:43 להיכשל מהר: איך לסנן 85% מהאמרים ביעילות

    18:19 שיתוף הפעולה הסודי עם סוקרים וסוקרות מהתעשייה, ואיך זה מקדם אותם

    21:59 הסקירה הכי גרועה שמייק כתב

    26:07 איך לשתף פעולה עם מייק לקראת הסקירות הבאות שלו ומה אפשר ללמוד מזה
    Más Menos
    33 m
  • [149] למה לא רואים אלגוריתמים גנטיים ב-ChatGPT

    [149] למה לא רואים אלגוריתמים גנטיים ב-ChatGPT
    Feb 22 2026

    למה אנחנו לא רואים אלגוריתמים גנטיים בChatGPT?

    היום באקספליינבל, הילה ותמיר בחנו אלגוריתמים גנטיים כתשובה לפונקציית מטרה שאינה גזירה, מעולמות הסייבר ועד reinforcement learning. האם אלגוריתם פשוט שיכול לייצב מטוטלת ולפתור בעיית knapsack יוכל לעזור לנו באופטימיזציה של רשתות גדולות? בפרק נדבר על חשיבות יצירת Generation Zero בעולם בעיה מורכב, לעומת מקרים בהם כל ניחוש התחלתי הוא טוב, איך בעיה קומבינטורית יכולה להפוך למערך של מערכים, והאם יש סיכוי שנראה יותר אלגוריתמים גנטיים באופטימיזציה של מודלי שפה גדולים.

    פרק 149 - זמין ממחר בכל הפלטפורמות!

    00:00 בעיית תיק הגב: איך לבנת זהב קשורה לפונקציה שאינה גזירה?

    02:50 איך אלגוריתם גנטי עובד

    07:22 אלגוריתמים גנטיים בעולם ה Reinforcement Learning

    11:13 למה אי אפשר להשתמש באלגוריתמים גנטיים ברשתות גדולות יותר

    13:57 איך ללמוד עוד על הנושא

    בעיית Knapsack https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%91%D7%A2%D7%99%D7%99%D7%AA_%D7%AA%D7%A8%D7%9E%D7%99%D7%9C_%D7%94%D7%92%D7%91

    בעיית cartpole בעזרת אלגוריתמים גנטיים: https://gsurma.medium.com/cartpole-introduction-to-reinforcement-learning-ed0eb5b58288

    הפטנט המשלב אלגוריתמים גנטיים של חברת זיסקיילר: https://patents.google.com/patent/US20250307332A1/en


    Más Menos
    15 m
  • [148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד

    [148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד
    Feb 8 2026
    אם למדתם את התואר השני שלכם לפני 2018, כנראה שהוא לא היה בדאטה סיינס. אבל מאז, האקדמיות התחילו להציע לצד לימודי דיסיפלינות כמו מתמטיקה ומדמ״ח, גם תארים שניים מונחי מקצועות, ובניהם גם דאטה סיינס. והקולגות שלכם והאנשים שתנהלו שלמדו אחריכם? ייתכן מאוד שהם השתתפו בתארים כאלו.השבוע באקספליינבל, אורי והילה פתחו בלי פילטרים את 24 הקורסים שהילה בחרה במסגרת לימודיה בהרווארד. בדקנו איך כלכלה קפיטליסטית משפיעה על האיכות (והכמות) של קורסי בחירה, מהי החשיבות האקדמית בפקולטה לשילוב פרויקטים עם גופים ממשלתיים כמו נאס״א, מי הפרופסור שהוריד נקודות על קומיטים עמוסים מדי ב-GitHub, ולמה המרצים שלה חשבו שבניית קורס בUdemy מייצר דאטה סיינטיסטים יותר טובים. הפרק המלא עכשיו בכל הערוצים, ואנחנו לא יכולים להבטיח שלא יהיו בחני פתע בהמשך. אם עוד לא ראיתם את פרק 142, השקרים שUMAP מספר לנו - הנה הוא: https://open.spotify.com/episode/7JhkmVAchJCuJmBflJI6Vq?si=iabQasycRsa4DCVzIwYihw פרק 136 על הורדת מימדים בלווינים של נאס״א עם מייק והילה:https://open.spotify.com/episode/5airSjSy665VXZ2tImf1vE?si=3-jAQ7JSTSCNoCFXPgbs0A הסילבוסים של כל הקורסים מהתואר בData Science: CSCI 29, Advanced Python for Data Science: https://www.scribd.com/document/798907961/syllabus-15 CSCI 106, Data Modeling: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/klanr3gi3 CSCI 109A, Introduction to Data Science: https://harvard-iacs.github.io/2020-CS109A/ CSCI E-82, Advanced Machine Learning, Data Mining, and Artificial Intelligencehttps://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/87qroqsdw CSCI E-88, Principles Of Big Data Processing: https://www.coursehero.com/file/30149735/BDP-Syllabus-Spring-2018pdf/ ISMT E-161, Computational Bayesian Inference: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/mknirmekw CSCI 89, Introduction to Deep Learning: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/orl05sdoq CSCI E-89b, Introduction to Natural Language Processing: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/dy3xgo9om ISMT E-136, Time Series Analysis with Python: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/tn6vfy88u MATH 156, Mathematical Statistics: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/8zojz55h6 CSCI 597, Data Science Precapstone + CSCI E-599a Data Science Capstone: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/xkxh8b79b ספר של הילה עם פרופסור הנסטוק: https://www.amazon.com/Supercharged-Coding-GenAI-practices-Copilot/dp/1836645295קורס של הילה ביודמי עם פרופסור גורלין: https://www.udemy.com/course/apds-intro-to-advanced-python-for-mlops-and-data-science/?srsltid=AfmBOorNj_xL3x8JCmTXR3KDIgp01faF9uZryC8wFbpLw_fpcou1jyse הספר Mathematical Statistics https://www.amazon.com/Mathematical-Statistics-Data-Analysis-Rice/dp/8131519546/ref=tmm_pap_swatch_0 00:00 תואר שני שני בהרווארד01:01 מכלכלה קפיטליסטית של קורסי בחירה לארכיטקטורה של טרנספורמר במבחן אמצע04:13 ארבע וחצי שנים לתואר שני אחד6:48 חשיבות הארטיקולציה והפרזנטציה09:47 פול סטאק דאטה סיינס16:59 עוד קורסים במדמ״ח (או: כמה הילה קיבלה ברשתות תקשורת)20:10 אז מה חסר ומה מיותר23:59 הטיפים לדור העתיד
    Más Menos
    26 m
  • [147] הוגן או מדויק עם נורית כהן אינגר

    [147] הוגן או מדויק עם נורית כהן אינגר
    Jan 25 2026

    דאטה סיינטיסטים יספרו לנו בהתלהבות על איך הם פותרים class imbalance, אך מה לגבי imbalance של משתנים דמוגרפיים?


    השבוע באקספליינבל, אירחנו בשנית את נורית כהן אינגר כדי להבין האם מודל שאינו הוגן יכול להיות מדויק. נזכרנו בסקנדל של מודל COMPAS לחיזוי פשיעה חוזרת של עצורים בארה״ב, שחזה false positives פי 2 בקרב אוכלוסיה אפרו-אמריקנית.

    עמדנו על ההבדלים בין הוגנות קבוצתית לבין הוגנות אינדיבידואלית, ואיך לעצב מודל הוגן יותר בשלב הדאטה, האימון, והריצה. אז מודדים היום הוגנות של מודלי שפה? האם פייריות היא פיצ׳ר או מטריקה? ואיך מייק והילה הצליחו להשמיץ שוב את שיטת SMOTE? כל זאת ועוד - בפרק!
    Más Menos
    26 m
  • [146] ההאקרים שעוזרים לסם אלטמן

    [146] ההאקרים שעוזרים לסם אלטמן
    Jan 11 2026

    כדאטה סיינטיסטים, אנחנו מאוד רגישים ל Jailbreaking וחולשות במודלי שפה, עד כדי כך שאנחנו עלולים לשכוח שהמוצרים שאנחנו בונים פגיעים גם לחולשות אבטחה סטנדרטיות.

    השבוע בexplAInable הזמנו את רועי פז, Principal AI Security Researcher שמקבל צ׳קים כדי למצוא פגיעויות באפליקציות LLM. הבחנו בין חולשות במודל לחולשות אפליקטיביות, הגדרנו מונחי בסיס כמו Sandbox, Lateral Movement, וניסינו להבין מה המוטיבציה של חברות כמו OpenAI לתגמל האקרים ולשלם להם כסף על פגיעויות שהם מוצאים במודל.

    שמענו גם על אייג׳נטים שעוזרים להאקרים לכתוב מתקפות מתוחכמות יותר, ועם אלו חולשות אין לנו סיכוי לקבל צ׳ק בתוכניות Bug Bounties של מודלי שפה גדולים. כל זאת ועוד - בפרק!

    לינקדאין של רועי פז: https://www.linkedin.com/in/roy-paz/

    תוכנית הבאג באונטי של OpenAI שכבר שילמה ל330 האקרים: https://bugcrowd.com/engagements/openai


    Más Menos
    27 m
  • [145] פרק סיכום שנת 2025

    [145] פרק סיכום שנת 2025
    Dec 31 2025

    בשבוע האחרון של שנת 2025 אנחנו ממשיכים את מסורת סיכום השנה שלנו. אורי והילה תהו אם חזרנו להיות סטטיסטיקאים, למה code generation נהיה מעולה אבל פילטר הספאם של גוגל עובד פחות טוב, ומה הקשר בין הבייסליין החדש בכתיבת אימיילים לעריכת וידאו.

    הכרזנו על השנה כשנת ה-consolidation, תהינו מה התרומה שלנו כ- Data Scientists להנדסת AI, והאם בשנת 2026 נתחיל לפגוש ביוזרים סינתטיים. כל זאת ועוד - בפרק!
    Más Menos
    21 m
  • [144] מדיה גנרטיבית בגוגל עם שי אלון

    [144] מדיה גנרטיבית בגוגל עם שי אלון
    Dec 23 2025

    השבוע בexplAInable, אירחנו את שי אלון, אוונגליסט סטארט-אפים בגוגל קלאוד ושמענו על הכלים השונים למדיה גנרטיבית (בעיקר תמונות ווידאו) מבית היוצר של גוגל. ניסינו להבין מה הקשר בין אורך ה-Context Window לסרט הוליוודי באורך מלא, איך ההתחלה מייצור ה-ending frame מעלה את איכות הסרטונים, מה גרם ל Notebook LM להפוך ממוצר נסיוני להצלחה מסחררת, וגם איך נוכל להשתמש בכלים האלו בעצמנו.

    הקורס של שי: https://cloudonair.withgoogle.com/events/startup-school-ai-q4-2025?utm_source=podcast&utm_medium=shaialon

    הלינקדאין של שי: https://www.linkedin.com/in/shaialon/

    00:00 היי שי!

    01:13 מה בתפקיד evangelist בגוגל קלאוד

    02:30 מדיה גנרטיבית בגוגל

    05:22 האתגרים וההזדמנויות בג׳נרוט של וידאו

    15:25 על Notebook LM- מסטארט-אפ פנימי לפודקאסט ששמועים ברכב

    23:21 על deep research של גוגל

    27:00 הקורס של שי על מדיה גנרטיבית
    Más Menos
    38 m