Linear Digressions

289 Odcinki

1. Interview with Joel Grus

   Opublikowany: 10.06.2019
2. Re - Release: Factorization Machines

   Opublikowany: 3.06.2019
3. Re-release: Auto-generating websites with deep learning

   Opublikowany: 27.05.2019
4. Advice to those trying to get a first job in data science

   Opublikowany: 19.05.2019
5. Re - Release: Machine Learning Technical Debt

   Opublikowany: 12.05.2019
6. Estimating Software Projects, and Why It's Hard

   Opublikowany: 5.05.2019
7. The Black Hole Algorithm

   Opublikowany: 29.04.2019
8. Structure in AI

   Opublikowany: 21.04.2019
9. The Great Data Science Specialist vs. Generalist Debate

   Opublikowany: 15.04.2019
10. Google X, and Taking Risks the Smart Way

    Opublikowany: 8.04.2019
11. Statistical Significance in Hypothesis Testing

    Opublikowany: 1.04.2019
12. The Language Model Too Dangerous to Release

    Opublikowany: 25.03.2019
13. The cathedral and the bazaar

    Opublikowany: 17.03.2019
14. AlphaStar

    Opublikowany: 11.03.2019
15. Are machine learning engineers the new data scientists?

    Opublikowany: 4.03.2019
16. Interview with Alex Radovic, particle physicist turned machine learning researcher

    Opublikowany: 25.02.2019
17. K Nearest Neighbors

    Opublikowany: 17.02.2019
18. Not every deep learning paper is great. Is that a problem?

    Opublikowany: 11.02.2019
19. The Assumptions of Ordinary Least Squares

    Opublikowany: 3.02.2019
20. Quantile Regression

    Opublikowany: 28.01.2019