Zoom Logo

0555312101 - מבוא למדעי הנתונים למהנדסים0555312101 - Introduction to Data Science - Shared screen with speaker view
Ran Gilad-Bachrach
01:02:40
בוקר טוב, מתחיל עוד 2 דקות
Hadar
01:22:00
זה בשילוב עם קלסטרינג?
נועה קרייצר
01:22:27
3D מתקבל בזכות הצבע?
נועה קרייצר
01:22:32
מה ההורדת מימד שנעשתה פה?
inbar zolkov
01:22:49
מה זה tSNE?
neta
01:22:56
מה משמעות הצבעים?
ויקטוריה מילר
01:23:05
מה משמעות הצירים?
יריב אדרי
01:31:12
כן
Nati Roytblat
01:31:21
אתה יכול להסביר שוב את הSNE?
Mor Zukin
01:35:24
מה ההגדרה של נקודות שכנות? לצורך העניין בדוגמא הקודמת הנקודות הכתומות והכחולות לא שכנות?
רינה טמיר
01:38:52
אפשר שוב לחזור על המכנה?
Roi Fridman
01:40:24
יש סיבה שבY לא מנרמלים בערך כלשהו?
talg
01:42:11
pij = pji?
Hadar
01:43:31
אפשר הסבר למה זה נותם דמיון?
Hadar
01:43:35
נותן
נועה קרייצר
01:46:04
צריך להביא את סי למינימום?
Ayelet Sapir
01:47:14
לא היינו רוצים לשמור על צורת השבלול בהורדת מימד?
נועה קרייצר
01:47:51
אשמח לתשובה על השאלה שלי גם שהתפספסה בבקשה :)
נועה קרייצר
01:48:02
האם צריך להביא את סי ממקודם למינימום
רינה טמיר
01:53:05
אתה יכול שוב לחזור על ההבדל בין sne ל tsne
רינה טמיר
01:53:11
?
רינה טמיר
01:54:02
תודה!
inbar zolkov
01:55:39
נעשה הפסקה?
יבגניה לוין
01:58:06
אפשר שאלה בקשר לש.ב?
raphael
02:01:58
לא הבנתי בדיוק איפה באה לידי ביטוי ההורדת מימד בדוגמה של הספרות. הרי הן מגיעות כתמונות דו מימדיות ואחרי ההורדת מימד הם מוצגות שוב כאוסף נקודות על מערכת צירים שהיא דו-מימדית?
Ran Gilad-Bachrach
02:03:11
אנחנו רואים אותם בדו-מימד אבל מבחינת המחשב יש פה אוסף של 28 על 28 פיקסלים (784 פיקסלים).
ספיר חולי
02:06:24
אפשר להגדיל קצת בבקשה ?
Sarah Shitrit
02:07:22
המחברת עולה למודל אחרי?
Ayelet Sapir
02:09:47
כאשר אתה מוסיף את התבהרות הצבעים האם זה נחשב לעלות מימד?
inbar zolkov
02:12:01
מה זה בעצם מימד 20 ?
Shaked
02:12:57
אתה יכול לחזור על מה מנסים לראות?
Roi Fridman
02:23:42
איך מקבלים אינטואיציה לגבי הפילוג? על סמך המקור ממנו הגיעה הדאטא/ על סמך מה שאנחנו מצפים לראות מדאטא מסויים?
Ayelet Sapir
02:24:31
נראה לי כדאי להצביע ולשאול
ויקטוריה מילר
02:26:11
זו שיטה פרמטרית או סמי פרמטרית?
ויקטוריה מילר
02:27:32
תודה!
נגה קרטס
02:28:10
תוכל להסביר מיהו פי
נגה קרטס
02:28:12
,?
נועה קרייצר
02:30:03
לחשב את מיו וסיגמא?
רינה טמיר
02:30:07
היינו יכולים למצוא את שאר הפרמטרים?
Nati Roytblat
02:32:22
אתה יכול להסביר שוב מהם המשתנים המוסתרים?
inbar zolkov
02:35:03
חוזרת מעט אחורה, מה אתה מגדיר מימד?
Nati Roytblat
02:35:26
נראה לי הוא אמר ווקטור עם מספר ערכים ( לפי מספר המימד)
Mor Zukin
02:37:17
פי?
neta
02:42:28
תוכל לחזור מה זה m?
neta
02:42:30
במכנה
נועה קרייצר
02:42:40
מס הנקודות
Sarah Shitrit
02:45:31
מה זה פי?
Nati Roytblat
02:45:55
הסתברות לגאוסיאן
inbar zolkov
02:45:58
תוכל לעשות הבהרה מיזה j ומיזה xi?
Sarah Shitrit
02:46:22
אבל אז מה ההבדל בין פי לזד?
נגה קרטס
02:46:48
פי זה ההסתברות להיות בגאוסיאן הj
Sarah Shitrit
02:47:08
וזד זה שנקודה תהיה שייכת לגאוסיאן מסויים?
נגה קרטס
02:47:21
כן
Sarah Shitrit
02:47:33
תודה :)
נועה קרייצר
02:48:41
איך מגדירים את הפונ' הזו? מה היא בדיוק?
נגה קרטס
02:49:13
זד זה באיזה גאוסיאן נבחר את הנקודה.. לא בטוחה שזד זה הסתברות
talg
02:50:23
z is a label
inbar zolkov
02:50:48
תוכל לעשות הבהרה מיזה j ומיזה xi?
Sarah Shitrit
02:51:48
תוכל להסביר שוב מה זה פי ומה זה z? לא בטוחה שהבנתי מה ההבדל
ויקטוריה מילר
02:51:54
מי זה סיגמא?
Ran Gilad-Bachrach
02:55:36
j הוא המספר הסידורי של הגאוסיאן שממנו הנקודה x_i נבחרהסיגמה אומר לנו מה הסיכוי לבחור נקודה מכל אחד מהגאוסיאנים. לדוגמא אם יש שני גוסיאנים אז יכול להיות שאני בוחר מהגאוסיאן הראשון בסיכוי 0.8 ומבשני בסיכוי 0.2. במקרה הזה סיגמה יהיה (0.2 0.8)
Mika Levron
02:58:52
אז מה זה פי וזד?
Ran Gilad-Bachrach
02:59:46
פי הוא הסיכוי לבחור כל אחד מהגאוסיאנים
Ran Gilad-Bachrach
03:00:04
זד אומר לכל נקודה מאיזה גאוסיאן היא באה
נגה קרטס
03:00:22
איזה ערכים Z מקבל?
נועה קרייצר
03:01:07
נגיד יש שלושה גאוסיאנים
נועה קרייצר
03:01:17
אז גאוסיאן 1 או 2 או 3
נועה קרייצר
03:06:37
מה זה h שוב?
נועה קרייצר
03:07:26
וM?
נועה קרייצר
03:07:29
מס' הנק?
Inbar Escusido
03:07:46
כן
inbar zolkov
03:08:21
רן אם תכתוב מה מבטא כל פרמטר בשקופית זה יחסוך מלא שאלות
Sarah Shitrit
03:10:31
מה זה d?
Sarah Shitrit
03:11:28
תודה
נגה קרטס
03:16:25
מי זה d?
Sarah Shitrit
03:16:50
המימד
נגה קרטס
03:17:01
סבבה
ספיר חולי
03:22:11
אפשר להעלות את המצגת למודל ?
נועה קרייצר
03:22:30
רן אפשר הסבר מה זה n
נועה קרייצר
03:22:30
?
נועה קרייצר
03:22:34
בשקופית ממקודם
נועה קרייצר
03:27:48
אפשר לחזור לזה בבקשה?
Yotam Sharabi
03:36:06
AB
ספיר חולי
03:36:09
איי ובי
Hadar
03:36:51
d EF
ספיר חולי
03:36:54
די
inbar zolkov
03:36:54
D - EF
Shai Nosatzki
03:36:54
EF-D
ספיר חולי
03:40:12
-
Belle Kriger
03:40:13
-
נגה קרטס
03:40:18
-
נועה קרייצר
03:42:30
למה מחשבים את המרחקיםה אלה?
Belle Kriger
03:52:01
מה עוצר אותנו?מה התנאי עצירה?
Roni Hacham
03:52:17
כשהערכים לא משתנים יותר
inbar zolkov
03:52:24
מגניבב
Shira
03:53:39
תוכל להעלות את המצגת למודל בבקשה?
רינה טמיר
03:53:55
תודה!
inbar zolkov
03:53:57
תודה רבה!
talg
03:54:03
רן KNN זה כן supervised לא?
אמיר וייס
03:54:57
מיו יכול לשלוח קישור לתרגול?
Sapir Ben Zadik
03:57:16
תוכל לפתוח שוב את השקופית שלפני?
Sapir Ben Zadik
03:57:22
רק לעבור אחורה לרגע
Sapir Ben Zadik
03:58:32
תודה רבה
Ran Gilad-Bachrach
03:59:21
יש אלגוריתם KNN שהוא למידה מונחה ויש את האלגוריתם שראינו כאן שהוא למידה לא מונחה