Linear Digressions

289 Epizód

1. Google Flu Trends

   Közzétéve: 2018. 03. 26.
2. How to pick projects for a professional data science team

   Közzétéve: 2018. 03. 19.
3. Autoencoders

   Közzétéve: 2018. 03. 12.
4. When Private Data Isn't Private Anymore

   Közzétéve: 2018. 03. 05.
5. What makes a machine learning algorithm "superhuman"?

   Közzétéve: 2018. 02. 26.
6. Open Data and Open Science

   Közzétéve: 2018. 02. 19.
7. Defining the quality of a machine learning production system

   Közzétéve: 2018. 02. 12.
8. Auto-generating websites with deep learning

   Közzétéve: 2018. 02. 04.
9. The Case for Learned Index Structures, Part 2: Hash Maps and Bloom Filters

   Közzétéve: 2018. 01. 29.
10. The Case for Learned Index Structures, Part 1: B-Trees

    Közzétéve: 2018. 01. 22.
11. Challenges with Using Machine Learning to Classify Chest X-Rays

    Közzétéve: 2018. 01. 15.
12. The Fourier Transform

    Közzétéve: 2018. 01. 08.
13. Statistics of Beer

    Közzétéve: 2018. 01. 02.
14. Re - Release: Random Kanye

    Közzétéve: 2017. 12. 24.
15. Debiasing Word Embeddings

    Közzétéve: 2017. 12. 18.
16. The Kernel Trick and Support Vector Machines

    Közzétéve: 2017. 12. 11.
17. Maximal Margin Classifiers

    Közzétéve: 2017. 12. 04.
18. Re - Release: The Cocktail Party Problem

    Közzétéve: 2017. 11. 27.
19. Clustering with DBSCAN

    Közzétéve: 2017. 11. 20.
20. The Kaggle Survey on Data Science

    Közzétéve: 2017. 11. 13.