בפרק זה, התארחנו ב weel.com, ואירחנו את יגאל ויינברגר, שדיבר איתנו על AlgoTrading. שוחחנו על סוגי אלגוטריידינג (Sell side, Buy side, HFT), ועל גישות האלגוריתמים בתחום: כלים סטטיסטיים סטנדרטיים, LSTM, Reinforcement Learning. בנוסף, הצגנו כיצד אפשר להיכנס לתחום, ויגאל אפילו נתן לנו אלגוריתם baseline להתחיל לשחק איתו. האותיות הקטנות של האזהרה: כן לנסות את זה בבית, אבל לא כ"כ מהר על כסף אמיתי!

קישורים רלוונטיים:

• • The_Hummingbird_Project
  • 2010_flash_crash
  • QuantConnect
  • Algorithmic Trading Strategies

בפרק זה, נארח את אופיר יוקטן - שמתעסק בניבוי התאמה של קורות חיים. אופיר יציג כיצד הוא מתמודד עם מודלים מפלים על רקע מגדרי\גזעני. נעסוק בשיטות להתמודדות עם הבעיה הזו: העלמת או הינדוס פיצ'רים, אימון עם Database מאוזן, ושיטת Gradient reversal layer.

קישורים:

• "What is Adverse Impact? And Why Measuring It Matters." 26 Mar. 2018, https://www.hirevue.com/blog/hiring/what-is-adverse-impact-and-why-measuring-it-matters. Accessed 15 Dec. 2020.
• "Bias in Natural Language Processing (NLP): A Dangerous But ...." 1 Sep. 2020, https://towardsdatascience.com/bias-in-natural-language-processing-nlp-a-dangerous-but-fixable-problem-7d01a12cf0f7. Accessed 15 Dec. 2020.
• "Adversarial Removal of Demographic Attributes from Text Data." 20 Aug. 2018, https://arxiv.org/abs/1808.06640.
• "Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation." 26 Sep. 2014, https://arxiv.org/abs/1409.7495.

בפרק זה, נדבר על מודלים ג'נרטיביים, ובפרט על מהפכת ה-GAN=Generative Adversarial Networks. איך עובד הקסם? תחרות בין מודלים - האחד שמזייף, והשני שמגלה זיופים. וקצת על כל הנגזרות של האלגוריתם, שבאו כפטריות אחרי הגשם.

קישורים:

• מאמר מקורי GAN
• DCGAN
• המתמטיקה של GAN
• WGAN
• INFOGAN
• BIGAN
• StyleGAN