10個數據科學、機器學習和人工智慧播客

隨著技術推動機器學習和人工智慧的快速發展，跟上數據科學的發展趨勢已經變得非常重要。當然，閱讀外面的一切可能會變得很有挑戰性。

播客是一個讓自己不斷更新的很好選擇。近年來，隨著數據科學產業的迅猛發展，已經創造了足夠多的播客，我們有足夠的時間去研究這些播客。

本文將查看10個我們認為作為數據科學家都必須收聽的播客：

數據天空

在15分鐘到1小時的時間裡，數據天空是向數據科學播客介紹自己的好方法。主題包括採訪數據科學實踐者，討論現實世界的數據科學挑戰，簡單的學術概念，如特徵選擇，NLP，決策樹等。

如果你不得不只收聽一個播客，那一定是這個。

平均持續時間：15分鐘-60分鐘不等

總劇集數: 198

重點領域：數據科學概念和現實世界問題

O』Reilly 的數據秀

這裡有時會相當深入的討論技術問題，但它仍然是一個跟上人工智慧和機器學習世界的發展的極好方法。由O『Reilly媒體的首席數據科學家，Ben Lorica主播。

平均持續時間: 20-60分鐘

總劇集數: 60

重要領域: 技術驅動，處理當前問題

Concerning AI

這個播客提供了一個稍微不同的AI，它著眼於人工智慧越來越大的影響對當今社會的威脅和風險，以及我們需要採取什麼措施來對抗它。

平均持續時間: 20-40 minutes

總劇集數: 62

重點領域: AI世界的規則和關注

數據故事

數據可視化是這個播客的核心。主持人Enrico Bertini和Moritz Stefan每周都會採訪來自不同領域的人。最近的主題包括數據陶器，比特幣可視化和一個迷人的插曲「這張圖是怎麼回事？」

平均持續時間: 30-50 minutes

總集數: 112

重點領域:數據可視化

學習機器101

他們的目的是「通過以娛樂的方式解釋基本概念，使人工智慧領域神秘莫測」。他們的話題有時也會帶有技術性，比如「如何使用期望較大化來學習約束滿足解決方案」，或「如何使用徑向基函數Perceptron軟體進行監督學習」。然而，有些主題是為所有聽眾所關注的，技術知識較少。

平均時間: 20-30 minutes

總集數: 69

重點領域:技術驅動，中級到高級機器學習概念

部分衍生物

主持人Chris和Vidya是「很酷」的播客之一，他們一邊聚在一起喝酒，一邊討論了所有的數據科學。有些主題包括「深度學習的未來」、「深度學習的極限」，以及關於人工智慧如何影響藝術家世界的有趣討論。

註：他們在過去幾個月里停止錄製，但希望他們很快就會回來。你可以搜索他們的檔案，因為那裡有很多奇妙的東西。

平均時間: 30 minutes

總集數: 107

重點領域: 基礎數據科學、ML和AI主題

工業人工智慧(Dan Faggella)

每周，Dan Faggella都會採訪數據科學家和全球公司的人工智慧領袖，了解人工智慧的應用和影響。過去幾年裡，你可以聽到大量相關的劇集。最近的一集，「你會用人工智慧買你的房子或汽車嗎？」是當今社會一個非常相關的話題。

平均時間: 30 min

總集數: 99

重點領域: 採訪數據從業人員，討論當前主題

聊天機器人

如果你是數據科學新手，或者不是技術愛好者，這個播客就是給你準備的。每一集都有對行業專家關於數據科學的採訪，並提供了一個全面的技巧概述。大多數劇集還包括聽眾打電話問問題。

平均時間: 60 minutes

總集數: 29

重點領域: 基本到中級數據科學概念，聽眾問答，行業專家訪談

本周的機器學習與人工智慧

這個播客中的節目每周都有一個相當固定的間隔。這包括對AI/ML專家關於各種數據科學主題的採訪。

平均時間: 45 min

總集數: 111

重點領域: ML和AI中包括項目和公司的當前主題

線性消化

主持人Ben Jaffe和Katie Malone設法將複雜的數據科學問題和技術分解為一些信息片段，這些信息可以很容易聽眾輕鬆消化。

平均時間: 15 min

總集數: 164

重點領域: 數據科學和機器學習概念在現實世界中的應用

奇異經濟學電台

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！