פאי ואיי קייב: מנתונים לחיזוי

למדו כיצד נתונים גולמיים הופכים לחיזוי של למידת מכונה בזאת סשן מעשי וידידותי למתחילים של פאי ואיי מהקהילה של קייב. מנוהל על ידי קהילת פאי ואיי של DeepLearning.AI, מנתונים לחיזוי מתקיים אונליין ב-16 בספטמבר 2026, משעה 16:00 עד 17:15. הסשן בן 75 הדקות יינתן ב-אוקראינית ופתוח ללומדים בכל הרמות, כשחומר הלימוד מיועד במיוחד להיות נגיש למתחילים. ## מה תלמדו המפגש עוקב אחרי זרימת עבודה מלאה של למידת מכונה ולא עוסק רק בחשיבה מופשטת על איי. תראו כיצד לעבור מעיבוד נתונים למודל מאומן, ואז נבחן מה הפלט שלו באמת אומר. הנושאים כוללים: - כיצד למידת מכונה משנה את הקשר המסורתי בין נתונים, חוקים ותוצאות - הסבר ידידותי למתחילים על כיצד רשתות נוירונים לומדות דפוסים - הכנת נתוני שוק פיננסי ובחירת תכונות שימושיות - הגדרת קלטים, מטרות, נתוני הכשרה ונתוני מבחן - בניית, אימון והערכה של רשת נוירונים פשוטה עם פייתון ו-TensorFlow/Keras - ראיית חיזויים והערכת ביצועי המודל - שימוש ב-SQL וב-Google Cloud BigQuery ML כנתיב חלופי לניתוח חיזוי - הבנת איכות הנתונים, התאמה יתרה, מגבלות מודל ופרשנות אחראית נתוני שוק פיננסי מספקים את מקרה הלימוד החינוכי, ועוזרים להפוך את הקונספטים לקונקרטיים מבלי להציג את המודל כיעוץ השקעות או לטעון שניתן לחזות בביטחון מחירי שוק בעתיד. ## פורמט הסשן האירוע משלב הסברים תמציתיים עם הדגמה מעשית. לאחר קבלת פנים והכנסה, הסשן מתקדם מתכנות מסורתית ללמידת מכונה, מכסה את היסודות של רשתות נוירונים והופך נתונים פיננסיים לבעיה מוגדרת של ML. ההדגמה המרכזית מציגה מודל TensorFlow/Keras שנבנה,אומן ומוערך, ואחריה השוואת BigQuery ML קצרה יותר. הקטע הסופי שואל שאלה חיונית: מה באמת אומר חיזוי? דיון פתוח ושאלות ותשובות ייתנו למשתתפים הזדמנות לחקור את ביצועי המודל, מגבלות הנתונים ויישומים מעשיים. ## דובר והקהילה… הרשמו לאירוע הזה