Data Science at Home

268 Epizód

1. The dark side of AI: metadata and the death of privacy (Ep. 91)

   Közzétéve: 2019. 12. 23.
2. The dark side of AI: recommend and manipulate (Ep. 90)

   Közzétéve: 2019. 12. 11.
3. The dark side of AI: social media and the optimization of addiction (Ep. 89)

   Közzétéve: 2019. 12. 03.
4. How to improve the stability of training a GAN (Ep. 88)

   Közzétéve: 2019. 11. 18.
5. What if I train a neural network with random data? (with Stanisław Jastrzębski) (Ep. 87)

   Közzétéve: 2019. 11. 12.
6. Deeplearning is easier when it is illustrated (with Jon Krohn) (Ep. 86)

   Közzétéve: 2019. 11. 05.
7. More powerful deep learning with transformers (Ep. 84)

   Közzétéve: 2019. 10. 27.
8. What is wrong with reinforcement learning? (Ep. 82)

   Közzétéve: 2019. 10. 15.
9. Have you met Shannon? Conversation with Jimmy Soni and Rob Goodman about one of the greatest minds in history (Ep. 81)

   Közzétéve: 2019. 10. 10.
10. Attacking machine learning for fun and profit (with the authors of SecML Ep. 80)

    Közzétéve: 2019. 10. 01.
11. [RB] How to scale AI in your organisation (Ep. 79)

    Közzétéve: 2019. 09. 26.
12. Replicating GPT-2, the most dangerous NLP model (with Aaron Gokaslan) (Ep. 78)

    Közzétéve: 2019. 09. 23.
13. How to generate very large images with GANs (Ep. 76)

    Közzétéve: 2019. 09. 06.
14. How to cluster tabular data with Markov Clustering (Ep. 73)

    Közzétéve: 2019. 08. 20.
15. Waterfall or Agile? The best methodology for AI and machine learning (Ep. 72)

    Közzétéve: 2019. 08. 14.
16. Training neural networks faster without GPU (Ep. 71)

    Közzétéve: 2019. 08. 06.
17. Validate neural networks without data with Dr. Charles Martin (Ep. 70)

    Közzétéve: 2019. 07. 23.
18. Complex video analysis made easy with Videoflow (Ep. 69)

    Közzétéve: 2019. 07. 16.
19. Episode 68: AI and the future of banking with Chris Skinner [RB]

    Közzétéve: 2019. 07. 09.
20. Episode 67: Classic Computer Science Problems in Python

    Közzétéve: 2019. 07. 02.