Descripción
El O'Reilly Data Show Podcast es una serie de entrevistas sobre big data, ciencia de datos e inteligencia artificial, presentada por Ben Lorica. A lo largo de su trayectoria, construyó un catálogo de 15 episodios que presentan conversaciones con investigadores, profesionales y emprendedores que trabajan en tecnología impulsada por datos.
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Los episodios cubren una variedad de temas prácticos y de investigación: aprendizaje automático para análisis operativos e inteligencia empresarial, análisis de datos de series temporales, benchmarks de ML y plataformas de desarrollo, redes neuronales profundas, y las particularidades de convertirse en un profesional del aprendizaje automático. Conversaciones específicas con invitados tocaron herramientas como el marco Snorkel para etiquetado de datos, MLflow para seguimiento de experimentos, y WeightWatcher para analizar redes neuronales entrenadas, junto con discusiones más amplias sobre gobernanza de datos, mercados de datos y adopción responsable de IA en las empresas.
El episodio más reciente, una entrevista con Peter Bailis sobre aprendizaje automático para análisis operativos, duró 52 minutos y se publicó el 10 de octubre de 2019. No ha habido nuevos episodios desde entonces, por lo que el feed disponible hoy es un catálogo fijo en lugar de un programa en curso. Los episodios individuales generalmente tienen una duración de menos de una hora.
Es adecuado para oyentes que desean conversaciones largas y expertas sobre el estado de la ciencia de datos y las herramientas de aprendizaje automático de ese período, útil como un registro histórico de cómo los profesionales hablaban sobre la infraestructura de ML y la práctica de la ciencia de datos a finales de la década de 2010, en lugar de ser una fuente de noticias actuales.
- CategoríaOtras herramientas de IA
Qué encontrarás
Catálogo de 15 episodios que cubren ciencia de datos, aprendizaje automático e IA
Entrevistas en formato largo con investigadores, profesionales y emprendedores
Episodios sobre benchmarks de ML, etiquetado de datos y herramientas de seguimiento de experimentos
Cobertura de análisis de series temporales y detección de anomalías
Discusiones sobre gobernanza de datos y mercados de datos
Conversaciones con invitados sobre herramientas como Snorkel, MLflow y WeightWatcher
Presentado por Ben Lorica, producido por O'Reilly Media
Cómo seguir a O'Reilly Data Show Podcast
Encuentra el programa: Busca 'O'Reilly Data Show Podcast' en Apple Podcasts o en otra aplicación de podcasts.
Explora el catálogo: Todos los 15 episodios están disponibles para transmitir o descargar de una vez, ya que el programa no está lanzando nuevos.
Elige un tema: Mira los títulos de los episodios para temas específicos como análisis de series temporales o benchmarks de ML.
Escucha: Los episodios duran menos de una hora, con entrevistas a invitados presentadas por Ben Lorica.
Para quién es ideal O'Reilly Data Show Podcast
- Investigación histórica sobre herramientas de ML
- Contexto de carrera en ciencia de datos
- Fondo sobre etiquetado de datos y MLOps
