Data Skeptic

A podcast by Kyle Polich - Lunedì

Lunedì

Categorie:

555 Episodio

  1. Interpretable AI in Healthcare

    Pubblicato: 15/05/2020
  2. Understanding Neural Networks

    Pubblicato: 08/05/2020
  3. Self-Explaining AI

    Pubblicato: 02/05/2020
  4. Plastic Bag Bans

    Pubblicato: 24/04/2020
  5. Self Driving Cars and Pedestrians

    Pubblicato: 18/04/2020
  6. Computer Vision is Not Perfect

    Pubblicato: 10/04/2020
  7. Uncertainty Representations

    Pubblicato: 04/04/2020
  8. AlphaGo, COVID-19 Contact Tracing and New Data Set

    Pubblicato: 28/03/2020
  9. Visualizing Uncertainty

    Pubblicato: 20/03/2020
  10. Interpretability Tooling

    Pubblicato: 13/03/2020
  11. Shapley Values

    Pubblicato: 06/03/2020
  12. Anchors as Explanations

    Pubblicato: 28/02/2020
  13. Mathematical Models of Ecological Systems

    Pubblicato: 22/02/2020
  14. Adversarial Explanations

    Pubblicato: 14/02/2020
  15. ObjectNet

    Pubblicato: 07/02/2020
  16. Visualization and Interpretability

    Pubblicato: 31/01/2020
  17. Interpretable One Shot Learning

    Pubblicato: 26/01/2020
  18. Fooling Computer Vision

    Pubblicato: 22/01/2020
  19. Algorithmic Fairness

    Pubblicato: 14/01/2020
  20. Interpretability

    Pubblicato: 07/01/2020

13 / 28

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