Data Skeptic

Podcast készítő Kyle Polich

Kategóriák:

571 Epizód

  1. Mercedes Benz Machine Learning Research

    Közzétéve: 2017. 12. 14.
  2. [MINI] Parallel Algorithms

    Közzétéve: 2017. 12. 08.
  3. Quantum Computing

    Közzétéve: 2017. 12. 01.
  4. Azure Databricks

    Közzétéve: 2017. 11. 28.
  5. [MINI] Exponential Time Algorithms

    Közzétéve: 2017. 11. 24.
  6. P vs NP

    Közzétéve: 2017. 11. 17.
  7. [MINI] Sudoku \in NP

    Közzétéve: 2017. 11. 10.
  8. The Computational Complexity of Machine Learning

    Közzétéve: 2017. 11. 03.
  9. [MINI] Turing Machines

    Közzétéve: 2017. 10. 27.
  10. The Complexity of Learning Neural Networks

    Közzétéve: 2017. 10. 20.
  11. [MINI] Big Oh Analysis

    Közzétéve: 2017. 10. 13.
  12. Data science tools and other announcements from Ignite

    Közzétéve: 2017. 10. 06.
  13. Generative AI for Content Creation

    Közzétéve: 2017. 09. 29.
  14. [MINI] One Shot Learning

    Közzétéve: 2017. 09. 22.
  15. Recommender Systems Live from FARCON 2017

    Közzétéve: 2017. 09. 15.
  16. [MINI] Long Short Term Memory

    Közzétéve: 2017. 09. 08.
  17. Zillow Zestimate

    Közzétéve: 2017. 09. 01.
  18. Cardiologist Level Arrhythmia Detection with CNNs

    Közzétéve: 2017. 08. 25.
  19. [MINI] Recurrent Neural Networks

    Közzétéve: 2017. 08. 18.
  20. Project Common Voice

    Közzétéve: 2017. 08. 11.

20 / 29

The Data Skeptic Podcast features interviews and discussion of topics related to data science, statistics, machine learning, artificial intelligence and the like, all from the perspective of applying critical thinking and the scientific method to evaluate the veracity of claims and efficacy of approaches.

Visit the podcast's native language site