O'Reilly Data Show Podcast

60 Epizód

1. What machine learning engineers need to know

   Közzétéve: 2018. 03. 29.
2. How to train and deploy deep learning at scale

   Közzétéve: 2018. 03. 15.
3. Using machine learning to monitor and optimize chatbots

   Közzétéve: 2018. 03. 06.
4. Unleashing the potential of reinforcement learning

   Közzétéve: 2018. 03. 01.
5. Graphs as the front end for machine learning

   Közzétéve: 2018. 02. 15.
6. Machine learning needs machine teaching

   Közzétéve: 2018. 02. 01.
7. How machine learning can be used to write more secure computer programs

   Közzétéve: 2018. 01. 18.
8. Bringing AI into the enterprise

   Közzétéve: 2018. 01. 04.
9. How machine learning will accelerate data management systems

   Közzétéve: 2017. 12. 21.
10. Machine learning at Spotify: You are what you stream

    Közzétéve: 2017. 12. 07.
11. The current state of Apache Kafka

    Közzétéve: 2017. 11. 22.
12. Building a natural language processing library for Apache Spark

    Közzétéve: 2017. 11. 09.
13. Machine intelligence for content distribution, logistics, smarter cities, and more

    Közzétéve: 2017. 10. 26.
14. Vehicle-to-vehicle communication networks can help fuel smart cities

    Közzétéve: 2017. 10. 12.
15. Transforming organizations through analytics centers of excellence

    Közzétéve: 2017. 09. 28.
16. The state of machine learning in Apache Spark

    Közzétéve: 2017. 09. 14.
17. Effective mechanisms for searching the space of machine learning algorithms

    Közzétéve: 2017. 08. 31.
18. How Ray makes continuous learning accessible and easy to scale

    Közzétéve: 2017. 08. 17.
19. Why AI and machine learning researchers are beginning to embrace PyTorch

    Közzétéve: 2017. 08. 03.
20. How big data and AI will reshape the automotive industry

    Közzétéve: 2017. 07. 20.