Data Skeptic

En podcast af Kyle Polich

Kategorier:

571 Episoder

  1. Self Driving Cars and Pedestrians

    Udgivet: 18.4.2020
  2. Computer Vision is Not Perfect

    Udgivet: 10.4.2020
  3. Uncertainty Representations

    Udgivet: 4.4.2020
  4. AlphaGo, COVID-19 Contact Tracing and New Data Set

    Udgivet: 28.3.2020
  5. Visualizing Uncertainty

    Udgivet: 20.3.2020
  6. Interpretability Tooling

    Udgivet: 13.3.2020
  7. Shapley Values

    Udgivet: 6.3.2020
  8. Anchors as Explanations

    Udgivet: 28.2.2020
  9. Mathematical Models of Ecological Systems

    Udgivet: 22.2.2020
  10. Adversarial Explanations

    Udgivet: 14.2.2020
  11. ObjectNet

    Udgivet: 7.2.2020
  12. Visualization and Interpretability

    Udgivet: 31.1.2020
  13. Interpretable One Shot Learning

    Udgivet: 26.1.2020
  14. Fooling Computer Vision

    Udgivet: 22.1.2020
  15. Algorithmic Fairness

    Udgivet: 14.1.2020
  16. Interpretability

    Udgivet: 7.1.2020
  17. NLP in 2019

    Udgivet: 31.12.2019
  18. The Limits of NLP

    Udgivet: 24.12.2019
  19. Jumpstart Your ML Project

    Udgivet: 15.12.2019
  20. Serverless NLP Model Training

    Udgivet: 10.12.2019

14 / 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