Queue is empty
-- / --
xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg">
  • 093 - Így működik a ChatGPT
  • 092 - MI-tél helyett MI-nyár lett 2022-ben
  • 091 - Önvezető babakocsi és intelligens sütő Las Vegasban
  • 090 - Egy igazán magyar hangasszisztens!
  • 089 - 2022 megkapja a magáét!
  • 088 - Elhozza-e a Vizzu az adatelemzés paradigmaváltását?
  • 087 - Miért épít magyar nyelvi korpuszt egy nagybank?
  • 086 - Csalásfelsimerés és egy programozó NAV-elnök
  • 085 - Mondandónk 20%-a tartalmazza az okosság 80%-át?
  • 084 - A tíz legnagyobb data science bullshit
  • 083 - Nicolas Cage és Kína nagy GDP-csalása
  • 082 - Halott sztárok és kitalált dobosok a zeneiparban
  • 081 - A Python alkalmatlan data science-re!
  • 080 - Tiszta adat márpedig nincs!
  • 079 - Az MI háborúba ment
  • 078 - Üzenet a liftből
  • 077 - Természettudományt a magaskultúrába?
  • 076 - Állást keresel? Vigyázz mit hirdetsz a Jófogáson!
  • 075 - A MI királyunk nem olyan!
  • 074 - Lesz-e vihar a meteorológiában?
  • 073 - Meddig lesz még a focilabda gömbölyű?
  • 072 - Gloria in Excel
  • 071 - Ada Lovelace, az első programozó nő
  • 070 - Történetmesélés adatvizualizációval
  • 069 - Mekkora az adatértés minimuma?
  • 068 - Gépi tanulás a kiállítóteremben
  • 067 - Mókusvakítás-e a hiperperszonalizáció?
  • 066 - A Nagy Gravity-exit
  • 065 - MNB Fintech jelentés
  • 064 - A maciddal beszélgetsz inkább, vagy LaMDÁ-val?
  • 063 - A nagy cicabűnöző, mint általános MI
  • 062 - Halott színészek hamis videókban
  • 061 - Az AI hőse és egy robot fényképezőgép nélkül
  • 060 - Felesleges AI és a hasznos szuperappok
  • 059 - Yang Győző: nyelvi modellek
  • 058 - Élőzés a dataSTREAM 2022 konferencián
  • 057 - Quora.com barangolás a gépi tanulás körül
  • 056 - Tikk Domonkos: Az ajánlórendszer-üzlet
  • 055 - A gépi tanulás algoritmusai
  • 054 - Tényleg, milyen nagy a Big Data?
  • 053 - Tikk Domonkos: a Gravity-sztori
  • 052 - Boldog születésnap
  • 051 - A híres hibahatár, ami sokkal nagyobb
  • 050 - Így számoljuk meg az elveszett lovagi történeteket
  • 049 - Nevek nyomában
  • 048 - Texas hold'em
  • 047 - Dr. Watsonnak új gazdája lesz
  • 046 - Több-e reklámnál a metaverzum?
  • 045 - Mi köze a szitakötő agyának az automatizált programozáshoz?
  • 044 - Elemző nirvána vagy alapfokú szabadúszás?
  • 043 - Hány adatprojekt szakítja át a célszalagot?
  • 042 - Téli időszámítás az MI-naptárban
  • 041 - Mit láttunk a kristálygömbben?
  • 040 - Évvége, bambulás, világbéke
  • 039 - Az adatbányászok moziba mennek
  • 038 - Hydroinfo és cica-mining
  • 037 - Nők az adatbányában
  • 036 - Mesterséges apácaviccek és a fizika természetes szépsége
  • 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
itt is
eléred

A tíz legnagyobb data science bullshit

84. epizód
| podcast

Egyszer ennek is neki kellett veselkedni: megpróbáltuk összeszedni azokat a bosszantóan közhelyes állításokat, amik részben az adattudományról nyilatkozók, részben az azt művelők szájából hangzanak el és ha egykor talán igazak is voltak, mára elvesztették igazságtartalmuk jó részét. Eközben megidéztük Hofi Géza szellemét egyik a statisztikáról szóló előadásrészletével, illetve ajánlottuk a conTEXT 2022 konferenciát is, amelyről ezen a linken találhatóak a részletek.

Támogatóink:

  • Ez az e-mail-cím a szpemrobotok elleni védelem alatt áll. Megtekintéséhez engedélyeznie kell a JavaScript használatát.