The Data Exchange with Ben Lorica

Podcast készítő Ben Lorica - Csütörtökök

Csütörtökök

Kategóriák:

278 Epizód

  1. Data Infrastructure for Computer Vision

    Közzétéve: 2022. 07. 28.
  2. How DALL·E works

    Közzétéve: 2022. 07. 21.
  3. Scalable, end-to-end machine learning, for everyone

    Közzétéve: 2022. 07. 14.
  4. Orchestration and Pipelines for Data Scientists

    Közzétéve: 2022. 07. 07.
  5. Dataframes at scale

    Közzétéve: 2022. 06. 30.
  6. Software-Defined Assets

    Közzétéve: 2022. 06. 23.
  7. Adversarial Machine Learning

    Közzétéve: 2022. 06. 16.
  8. Orchestrating Machine Learning Applications

    Közzétéve: 2022. 06. 09.
  9. Narrative AI

    Közzétéve: 2022. 06. 02.
  10. Machine Learning Model Observability

    Közzétéve: 2022. 05. 26.
  11. Dataflow Automation

    Közzétéve: 2022. 05. 19.
  12. Practical Machine Learning and Deep learning

    Közzétéve: 2022. 05. 12.
  13. Machine Learning for Optimization

    Közzétéve: 2022. 05. 05.
  14. Efficient Scaling of Language Models

    Közzétéve: 2022. 04. 28.
  15. Data Science at Stitch Fix

    Közzétéve: 2022. 04. 21.
  16. The 2022 AI Index

    Közzétéve: 2022. 04. 14.
  17. Why You Need A Time-Series Database

    Közzétéve: 2022. 04. 07.
  18. Data Science at Shopify

    Közzétéve: 2022. 03. 31.
  19. An AI Risk Management Framework

    Közzétéve: 2022. 03. 24.
  20. An open source and end-to-end library for causal inference

    Közzétéve: 2022. 03. 17.

8 / 14

A series of informal conversations with thought leaders, researchers, practitioners, and writers on a wide range of topics in technology, science, and of course big data, data science, artificial intelligence, and related applications. Anchored by Ben Lorica (@BigData), the Data Exchange also features a roundup of the most important stories from the worlds of data, machine learning and AI. Detailed show notes for each episode can be found on https://thedataexchange.media/ The Data Exchange podcast is a production of Gradient Flow [https://gradientflow.com/].

Visit the podcast's native language site