Queue is empty
-- / --
xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg">
  • 035 - Értelem és érzelem és algoritmus
  • 034 - Mennyi baja van egy adatjogásznak az adattudósokkal?
  • 33. NLP kerekasztal a conTEXT 2021 konferencián
  • 32. Az otthonmunkáról szóló gigakutatás platóni szépsége
  • 31. Regulázzuk meg a Facebookot!
  • 30. Süti-apokalipszis a konferencián
  • 29. Hányféleképpen lehet igent mondani?
  • 28. Okoswhisky egy jó MI-sakkpartihoz?
  • 27. Humánus-e a személyzetis az adatbányában?
  • 26. Média-értés adat-alapon, vagy miért podcastolunk?
  • 25. Válogatáskazetták a Spotify korából
  • 24. Néha az adatelemzők is szemészetre viszik a fájó fogú beteget
  • 23. Mikortól gyűlölik meg a matekot a gyerekek?
  • 22. Kinek higgyünk - jövőkutatók vagy laikusok?
  • 21. Trágya vagy olaj?
  • 20. Ne mássz fára, mert elüt a villamos
  • 19. Szárnyalj szabadon, szép adattudósom!
  • 18. Magyarázzuk az MI bizonyítványát
  • 17. Nekünk minden egyformán popzene?
  • 16. A falevél-számlálás hitelesítése és a Coelho-i mosoly
  • 15. Gólok, árvizek és lórúgások
  • 14. A hangok a nadrágzsebünkben mindent tudnak az a4-es méretéről
  • 13. Vetélkedők fenegyerekéből az adattudósok kezesbáránya lett Watson
  • 12. Nem elég robotnak lenni, annak is kell látszani!
  • 11. Amikor szembejön a valóság és nem finomkodik
  • 10. Meztelenek és holtak az adattudományban
  • 09. Transformerek a bullshit-generálás szolgálatában
  • 08. Csokit az ikreknek, pontot a szépeknek!
  • 07. A legpontosabb óra az, ami egy helyben áll
  • 06. Mindenki álljon az egyik kapufa mellé!
  • 05. Kecskét vagy Jaguárt?
  • 04. A történetmesélő adatvizualizáció
  • 03. Mindenki tapogat
  • 02. Az MI üveggömbje
  • 01. Humanoid robotok

DATA SCIENCE
PODCAST

itt is
eléred

epizódok

35
Értelem és érzelem és algoritmus
lejátszás
34
Mennyi baja van egy adatjogásznak az adattudósokkal?
lejátszás
33
NLP kerekasztal a conTEXT 2021 konferencián
lejátszás
32
Az otthonmunkáról szóló gigakutatás platóni szépsége
lejátszás
31
Regulázzuk meg a Facebookot!
lejátszás
A Láncreakció az adatelemzésről, a gépi tanulásről, és annak a világunkat gyökeresen megváltoztató hatásáról szól. Szemérmetlenül bevalljuk, hogy van hátsó gondolatunk. Ahhoz mindannyian túlságosan elfoglalt/lusta/elkötelezett emberek vagyunk, hogyha lennének hasonló podcastok, akkor belevágnánk még egybe.

De nincsenek.

Nyilvánosan nem hallunk a miénkhez hasonló hangokat, véleményeket, pedig sok más szakértővel folytatott magánbeszélgetéseinkben szinte mindig. Vajon miért? Miért van az, hogy mindenki beszél, ír, nyilatkozik a „mesterséges intelligenciáról”, csak olyanok ritkán és alig, akik régóta ezzel, és a társterületekkel foglalkoznak? És ha szigorúan vett szakmai kérdésről beszélnek is, a társadalmi hatások értékelését médiamunkásokra, jogászokra, bölcsészekre hagyják? Miért? Talán azért mert az igazi elemző, kutató mindig óvatos, és visszafogott a véleményalkotással? Pedig néha nem kéne! Hárman úgy döntöttünk, hogy a szakmai hitelünk alapjának vélt visszafogottságunk fügefalevelét a mókusok közé vetjük, és vállaljuk az irodák kávégépei mellett elhangzó véleményünket! Hallgatóink szerencséjére találtunk a projekthez egy olyan profi műsorvezetőt, aki segíti kordában tartani a néha elszabaduló beszélgetéseinket.
Körmendi György
a Clementine
ügyvezető igazgatója
Fizikus, adattudós, vállalkozó vagyok. Húsz év alatt több tucatnyi cégnél, intézménynél segítettem az adatokra, adatelemzésre épülő működés kialakítását. A Clementine csapatával a gépi tanulást használó egyre összetettebb rendszereket szállítunk. Állandó kalandot jelent egy olyan csapat vezetése, amelyik mindig igyekszik úttörő fejlesztésekkel megjelenni.
Kovács Gyula
Data Science
Coach
A Clementine külső tanácsadója, oktatási trénere vagyok. 1997-ben adatbányászati tanácsadással kezdtem a karrierem. Az eltelt időszak alatt több száz adatbányászati projektben vettem részt elemzőként, később projektvezetőként. Jelentős szakmai tapasztalatot szereztem ügyfélelvándorlás előrejelzése, szegmentáció, ügyfélérték-számítás, csalás detektálása terén. 2015-2021 között hazai pénzintézetekben töltöttem be vezető BI és Data Science pozíciókat. Jelenleg Data Science és Data Literacy témában tartok kurzusokat, vállalatok számára készítek adatstratégiákat, emellett rendszeresen publikálok szakmai cikkeket saját tanácsadói oldalamon.
Könyves Tóth Előd
a Clementine
vezető szakértője
Programtervező matematikus és pszichológus vagyok. Kezdettől fogva kihívást jelentett számomra a matematika-idegen személyek érdeklődésének felkeltése. Eleinte mintegy másfél évtizedig dolgoztam akadémiai környezetben pszichológus kutatókkal, később a profi piackutatásban is kamatoztattam tapasztalataimat. 15 éve dolgozom a Clementine cégnek, az SPSS termékek nagyon régi alkalmazójaként és oktatójaként.
Pohly Ferenc
műsorvezető, szerkesztő
Az Internet hazai elterjedésével egy időben diplomáztam programozó-matematikusként, de a fejlesztés mellett inkább szociológiára jártam és a Magyar Narancs újságírójaként dolgoztam. Alapítója voltam az Origónak és később a vs.hu hírportálnak, majd az online üzlet szinte minden területén dolgoztam. Jelenleg a nyelvi mesterséges intelligencián alapuló 5-WORDS.com startup vezetője vagyok. Podcastokat tíz éve készítek, a nevemhez köthetők a Szülői értekezlet, a Meti Heteor és a csúnyarosszmajom adásai.

Támogatóink:

További epizódok

Vendégünk volt Becker György reklámpszichológus, neuromarketing-szakember, akivel beszélgettünk a személyes és szervezeti döntések motivációs hátte...
Vendégünk volt dr. Jóri András, Magyarország adatvédelmi biztosa 2008 és 2011 között, aki több kelet-európai ország adatvédelmi és informatikai jog...
A Láncreakció csapata kiegészülve Farkas Richárddal (Szegedi Tudományegyetem kutatója) az NLP elméleti lehetőségeiről és gyakorlati alkalmazhatóság...
A Nature folyóiratban találkoztunk egy kutatással (https://www.nature.com/articles/s41562-021-01196-4), amelyet a Microsoft sa...
Októberben rájárt a rúd a Facebookra: nem elég, hogy hat órára elérhetetlenné váltak a szolgáltatásaik, amit a világ azonnal túlgondolt, nagyjából ...
Gyula és Feri az Internet Hungary konferencián jártak Siófokon és ennek apropóján elgondolkoztak azon, mire jó a konferenciázás? Tényleg csak a kap...
Vendégünk ebben az epizódban Geszler Nikolett szociológus, a Clementine-nál szöveganalítikával foglalkozó munkatársa, témánk pedig a hangvezérelt a...
Mesterséges intelligencia segítségével készített szülinapi whiskyt egy svéd főzde, és hiába kételkedtünk, végül megtaláltuk benne az adattudományt!...
Miért vették fel Gyulát a Lufthansához? Mit tanácsolt Előd egy komoly pozícióra jelentkező ismerősének? Mit szólna Gyuri egy IQ teszt eredményhez, ...
Nyelvmozgás és a spiccato, a megjósolhatatlan hőmérséklet, a Göncölszekér nézeti rajza és a mazsola elfogadása. Etikus-e véletlenszerű kérdések sok...
Egy magyar kutatás szerint a Spotify ajánlórendszere a siker demokratizálása helyett a hagyományos zeneipar egyenlőtlenségeit reprodukálja. Vajon m...
Olimpiai érem-predikciók és az időeltolódás, no meg Katinka formaidőzítése, de főként az adatértés oktatásának értelme, fontossága és hasznossága. ...
Kinek melyik matematika terület volt a leggyűlöletesebb? Előd nem értette a funkcinális analízist, viszont ki tudta forgatni a bűvös kockát, Gyulán...
Kitárgyaltuk a 2012-es "How We're Predicting AI - or Failing To?" című kutatást. A jövőkutatás története, avagy mindig is a mindentudást hajszolta ...
A kéretlenül keletkező adatból akár pénzt is lehet csinálni, de erre alapozni üzleti modellt - ez már foglalt? Ez igaz lehet, ha startupokról beszé...
Hogyan alakult ki az intelligencia fogalma, avagy hogyan lehet különböző képességeket összehasonlítani? Miért kellett ehhez feltalálni a faktoranal...
Ki cserél izzót a szereplők autójában és mi köze ennek a szintaktikus hibák megkereséséhez? Egy régi megközelítést vett elő újra a világ, hogy szab...
Hogyan készül a párizsi? A dmLab cikkét követve igyekszünk megfejteni, hogyan magyarázható az MI működése, és egyáltalán miért van erre szükség? Mi...
Ebben a részben, ahol nemcsak Cher, hanem Előd is énekel, megtárgyaljuk, hogy vajon mi köze van a hamis hangokat helyrehúzó AutoTune-nak az adattud...
A nagy MI fiaskók többnyire emberi hibáról vagy a technológia rossz alkalmazásáról szólnak. A csak mosollyal aktiválható fénymásolók ötlete például...
Mit gondolunk a magyar foci EB szereplésről? Hogyan jutott a Brentford harmadosztályból a Premier League-be, és miért kellett ehhez egy adattudós t...
A Google Asszisztens kijavította Elődöt a lapméretek kérdésében és pénzt dob fel Feriéknél, Cortana velünk nem akart szóba állni, Siri viszont reme...
Van-e köze az IBM Watsonnak Sherlock Holmes-hoz, és mivel nyerte meg a Jeopardy tévévetélkedőt? Az IBM elnöke hány számítógépet jósolt a világnak é...
Miért tiltotta be Jeff Bezos, az Amazon tulajdonosa 2004-ben a vezetői értekezleteken a prezentációk és a hierarchikus listák (bullet points) haszn...
Versenyszerű előrejelzés idősoros adatokból - de hogy jön ide a mozgóátlag? És a T4253H, avagy a Hamming ablakozás? Ha már sima a görbe, akkor jöhe...
Kinek hány munkahelye volt? Miért olyan nagy a jövés-menés az adattudós (és egyéb tech) pozíciókban? Hol tölti az életét a falusi állomásfőnök? Hog...
Mit tudnak a Natural Language Processing nem is olyan új üdvöskéi, a Transformer modellek? Raimundus Lullus szövegcsinálása a 13. században és Gull...
Kit hogy talál meg az outlier kereső? Katonaság, ikrek csokija, avagy szeretjük magunkat bejósolhatatlannak gondolni. Pedig az outlier is egy profi...
Kinek melyik ajánlórendszer bizonyul tényleg hasznosnak? Kindle, a hipertext, Amazon és TikTok. Mi van a TikTok For You oldala mögött? Fröccsök köz...
Kedvenceink az adattudomány személyiségei közül: Elon Musk, Walter Isaacson, Zeynep Tüfekçi. Jobban játszanak-e a focicsapatok a hazai pályán a...
Kedvenc diagramtípusok, Gartner Magic Quadrant részletek (mi lenne helyette, hogyan alakult az évek során, mi a módszertan, mennyibe kerül, mire jó...
MI-marhaságok. Önmagukat szaporító robook fogják-e benépesíteni a bolygókat? Vajon nem kellene-e a mesterséges intelligenciákat arra programozni, h...
Ki milyen MI-t használt a héten? Adatalapú döntéshozatal, amivel építeni és rombolni is lehet. Adattal fizetünk szolgáltatásért: baj ez? Az adatkap...
Megjósolhatja-e a mesterséges intelligencia, ki hal meg Covid fertőzésben? Honnan jönnek a zombistatisztikák? Mire jó a Boston Dynamics robotkutyáj...
Hol van a „rejtélyes völgy”? Nem a térképen. Podcast sorozatunk első adásában bemutatjuk Sophiát, az idősgondozásra tervezett humanoid robotot, szó...
  • Ez az e-mail-cím a szpemrobotok elleni védelem alatt áll. Megtekintéséhez engedélyeznie kell a JavaScript használatát.