פורטל הסטודנטים

אחת מהנחות היסוד המרכזיות במערכות לומדות היא שהנתונים נדגמים באופן בלתי תלוי ומתוך הפתלגות יחידה הן בזמן האימון והן בזמן המבחן. אבל בפועל, בכל ישום מציאותי, אין זה סביר כי הנחה זו תתקיים. בסמינר זה ייסקרו מאמרים הבוחנים מתי, איך, ולמה אלגוריתמי למידה (כגון ERM) יכולים להכשל כאשר הנחה מרכזית זו נשברת. בסמינר נדון בשלל דרכים בהן מערכות לומדות יכולות להכשל, הנובעות מהסיבות השונות העומדות מאחורי הסיבה שהנתונים בזמן האימון ובזמן המבחן הם בפועל שונים, כגון: שינוי טבעי בהתפלגות, שינוי בהתפלגות הנגרם מהמודל הנלמד עצמו, עיוות אדורסריאלי של דוגמאות, והתנהגות אסטרטגית של סוכנים בעלי אינטרס. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנטיות והסטודנטים יהיו מסוגלים: 1. לזהות גורמים שונים העלולים לגרום למערכת לומדות להכשל, בפרט בהיבט של DISTRIBUTION SHIFT 2. לנתח מערכות לומדות קיימות במטרה למצוא כשלים אפשריים. 3. לזהות הנחות מרכזיות בשיטות קיימות, הן מפורשות והן סמויות, ולעמוד על השלכותיהן מבחינת כשלים. 4. להציע פתרונות המתאימים לכשלים אלו, ולעמוד על חזקותיהם וחולשותיהם. 5. להציג באופן תמציתי וביקורתי מאמרים אקדמיים עכשויים בתחום.

פקולטה: מדעי המחשב
|תואר ראשון |תארים מתקדמים

מקצועות קדם

46195 - מערכות לומדות או 96411 - למידה חישובית 1 או 236756 - מבוא למערכות לומדות