Artwork

Treść dostarczona przez Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

103: Why Machines Learn: The Math Behind AI

42:24
 
Udostępnij
 

Manage episode 429112606 series 2462838
Treść dostarczona przez Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

In this episode Autumn and Anil Ananthaswamy discuss the inspiration behind his book “Why Machines Learn” and the importance of understanding the math behind machine learning. He explains that the book aims to convey the beauty and essential concepts of machine learning through storytelling, history, sociology, and mathematics. Anil emphasizes the need for society to become gatekeepers of AI by understanding the mathematical basis of machine learning. He also explores the history of machine learning, including the development of neural networks, support vector machines, and kernel methods. Anil highlights the significance of the backpropagation algorithm and the universal approximation theorem in the resurgence of neural networks.

Keywords: machine learning, math, inspiration, storytelling, history, sociology, gatekeepers, neural networks, support vector machines, kernel methods, backpropagation algorithm, universal approximation theorem, AI, ML, physics, mathematics, science

You can find Anil Ananthaswamy on Twitter @anilananth and his new book “Why Machines Learn
Subscribe to Breaking Math wherever you get your podcasts.

Become a patron of Breaking Math for as little as a buck a month

Follow Breaking Math on Twitter, Instagram, LinkedIn, Website, YouTube, TikTok

Follow Autumn on Twitter and Instagram

Follow Gabe on Twitter.

Become a guest here

email: breakingmathpodcast@gmail.com

  continue reading

141 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 429112606 series 2462838
Treść dostarczona przez Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

In this episode Autumn and Anil Ananthaswamy discuss the inspiration behind his book “Why Machines Learn” and the importance of understanding the math behind machine learning. He explains that the book aims to convey the beauty and essential concepts of machine learning through storytelling, history, sociology, and mathematics. Anil emphasizes the need for society to become gatekeepers of AI by understanding the mathematical basis of machine learning. He also explores the history of machine learning, including the development of neural networks, support vector machines, and kernel methods. Anil highlights the significance of the backpropagation algorithm and the universal approximation theorem in the resurgence of neural networks.

Keywords: machine learning, math, inspiration, storytelling, history, sociology, gatekeepers, neural networks, support vector machines, kernel methods, backpropagation algorithm, universal approximation theorem, AI, ML, physics, mathematics, science

You can find Anil Ananthaswamy on Twitter @anilananth and his new book “Why Machines Learn
Subscribe to Breaking Math wherever you get your podcasts.

Become a patron of Breaking Math for as little as a buck a month

Follow Breaking Math on Twitter, Instagram, LinkedIn, Website, YouTube, TikTok

Follow Autumn on Twitter and Instagram

Follow Gabe on Twitter.

Become a guest here

email: breakingmathpodcast@gmail.com

  continue reading

141 odcinków

Wszystkie odcinki

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi