Linear Digressions

289 Epizód

1. Agile Development for Data Scientists, Part 1: The Good

   Közzétéve: 2018. 08. 19.
2. Re - Release: How To Lose At Kaggle

   Közzétéve: 2018. 08. 13.
3. Troubling Trends In Machine Learning Scholarship

   Közzétéve: 2018. 08. 06.
4. Can Fancy Running Shoes Cause You To Run Faster?

   Közzétéve: 2018. 07. 29.
5. Compliance Bias

   Közzétéve: 2018. 07. 22.
6. AI Winter

   Közzétéve: 2018. 07. 15.
7. Rerelease: How to Find New Things to Learn

   Közzétéve: 2018. 07. 08.
8. Rerelease: Space Codes

   Közzétéve: 2018. 07. 02.
9. Rerelease: Anscombe's Quartet

   Közzétéve: 2018. 06. 25.
10. Rerelease: Hurricanes Produced

    Közzétéve: 2018. 06. 18.
11. GDPR

    Közzétéve: 2018. 06. 11.
12. Git for Data Scientists

    Közzétéve: 2018. 06. 03.
13. Analytics Maturity

    Közzétéve: 2018. 05. 20.
14. SHAP: Shapley Values in Machine Learning

    Közzétéve: 2018. 05. 13.
15. Game Theory for Model Interpretability: Shapley Values

    Közzétéve: 2018. 05. 07.
16. AutoML

    Közzétéve: 2018. 04. 30.
17. CPUs, GPUs, TPUs: Hardware for Deep Learning

    Közzétéve: 2018. 04. 23.
18. A Technical Introduction to Capsule Networks

    Közzétéve: 2018. 04. 16.
19. A Conceptual Introduction to Capsule Networks

    Közzétéve: 2018. 04. 09.
20. Convolutional Neural Nets

    Közzétéve: 2018. 04. 02.