Artwork

Contenido proporcionado por Ran Tavory && Ori Lahav, Ran Tavory, and Ori Lahav. Todo el contenido del podcast, incluidos episodios, gráficos y descripciones de podcast, lo carga y proporciona directamente Ran Tavory && Ori Lahav, Ran Tavory, and Ori Lahav o su socio de plataforma de podcast. Si cree que alguien está utilizando su trabajo protegido por derechos de autor sin su permiso, puede seguir el proceso descrito aquí https://es.player.fm/legal.
Player FM : aplicación de podcast
¡Desconecta con la aplicación Player FM !

448 Synthetic data generation for Computer Vision models with Orly Zvitia

 
Compartir
 

Manage episode 341597193 series 42006
Contenido proporcionado por Ran Tavory && Ori Lahav, Ran Tavory, and Ori Lahav. Todo el contenido del podcast, incluidos episodios, gráficos y descripciones de podcast, lo carga y proporciona directamente Ran Tavory && Ori Lahav, Ran Tavory, and Ori Lahav o su socio de plataforma de podcast. Si cree que alguien está utilizando su trabajo protegido por derechos de autor sin su permiso, puede seguir el proceso descrito aquí https://es.player.fm/legal.

פודקאסט מספר 448 של רברס עם פלטפורמה - רן מארח (וירטואלית) את אורלי מחברת Datagen לשיחה על איך ולמה מייצרים דאטה סינטטי למודלים של Computer Vision, כדי שבסוף השיחה כולם ילכו לג’נרט דאטה סיננטי ויבינו עד כמה זה חשוב.



(רן) אבל לפני שנצלול פנימה - כמה מילים עליך, אורלי?
  • (אורלי) אז אי-שם בתחילת שנות האלפיים סיימתי צבא - והלכתי ללמוד הנדסה ביו-רפואית . . . .
    • בשנה השלישית של התואר הראשון עשינו קורס של עיבוד תמונה - ומאוד התלהבתי מהתחום הזה.
    • התמחיתי בעיבוד אותות ותמונות והמשכתי לתואר שני
    • בתואר השני נחשפתי לתחום של Machine Learning - וממש נדלקתי על הדבר הזה, בזה התמחיתי.
  • ומאז ועד היום אני מתעסקת ב-Computer Vision ו-Machine Learning בתעשייה.
    • עבדתי גם בחברות מאוד קטנות וגם בסטארטאפים וב-Corporates גדולים
    • הרבה שנים בניהול של קבוצות אלגוריתמיקה
  • אני חייבת לציין שכשאני למדתי Machine Learning באוניברסיטה, עוד לא היה Deep Learning
    • ויצא לי לצפות בכל התהליך המהפכני הזה שקרה, ממש מתוך התעשייה - וזה היה מדהים לראות.
(רן) היית עדה למהפכה . . . . אני מנסה לדמיין את עצמי כאזרח צרפתי במהפכה הצרפתית, צו… קרא עוד
  continue reading

351 episodios

Artwork
iconCompartir
 
Manage episode 341597193 series 42006
Contenido proporcionado por Ran Tavory && Ori Lahav, Ran Tavory, and Ori Lahav. Todo el contenido del podcast, incluidos episodios, gráficos y descripciones de podcast, lo carga y proporciona directamente Ran Tavory && Ori Lahav, Ran Tavory, and Ori Lahav o su socio de plataforma de podcast. Si cree que alguien está utilizando su trabajo protegido por derechos de autor sin su permiso, puede seguir el proceso descrito aquí https://es.player.fm/legal.

פודקאסט מספר 448 של רברס עם פלטפורמה - רן מארח (וירטואלית) את אורלי מחברת Datagen לשיחה על איך ולמה מייצרים דאטה סינטטי למודלים של Computer Vision, כדי שבסוף השיחה כולם ילכו לג’נרט דאטה סיננטי ויבינו עד כמה זה חשוב.



(רן) אבל לפני שנצלול פנימה - כמה מילים עליך, אורלי?
  • (אורלי) אז אי-שם בתחילת שנות האלפיים סיימתי צבא - והלכתי ללמוד הנדסה ביו-רפואית . . . .
    • בשנה השלישית של התואר הראשון עשינו קורס של עיבוד תמונה - ומאוד התלהבתי מהתחום הזה.
    • התמחיתי בעיבוד אותות ותמונות והמשכתי לתואר שני
    • בתואר השני נחשפתי לתחום של Machine Learning - וממש נדלקתי על הדבר הזה, בזה התמחיתי.
  • ומאז ועד היום אני מתעסקת ב-Computer Vision ו-Machine Learning בתעשייה.
    • עבדתי גם בחברות מאוד קטנות וגם בסטארטאפים וב-Corporates גדולים
    • הרבה שנים בניהול של קבוצות אלגוריתמיקה
  • אני חייבת לציין שכשאני למדתי Machine Learning באוניברסיטה, עוד לא היה Deep Learning
    • ויצא לי לצפות בכל התהליך המהפכני הזה שקרה, ממש מתוך התעשייה - וזה היה מדהים לראות.
(רן) היית עדה למהפכה . . . . אני מנסה לדמיין את עצמי כאזרח צרפתי במהפכה הצרפתית, צו… קרא עוד
  continue reading

351 episodios

Alle afleveringen

×
 
Loading …

Bienvenido a Player FM!

Player FM está escaneando la web en busca de podcasts de alta calidad para que los disfrutes en este momento. Es la mejor aplicación de podcast y funciona en Android, iPhone y la web. Regístrate para sincronizar suscripciones a través de dispositivos.

 

Guia de referencia rapida