데이터 지능: 전문가들이 들려주는 데이터 & 인공지능 이야기

생활 속 데이터 분석을 주제로 우아한 형제 권정민님, 카카오 최규민님과 함깨하는 데이터 지능 팟캐스트 세번째 방송입니다. 

이번 방송도 약 스무분이 참석하신 가운데 유튜브 라이브로 전행하였습니다.

생방송에 참여해주신 청취자 여러분, 그리고 경품을 후원해주신 한빛미디어에 감사 말씀 드립니다.

데이터 지능 팟캐스트 아이튠즈에서 구독하기: http://apple.co/2zh80DH 

데이터 지능 생방송 유튜브 채널 구독하기: https://www.youtube.com/user/lifidea

(유튜브 채널을 구독하시면 생방송 공지 및 예전 방송을 받아 보실 수 있습니다.)

방송에서 언급된 자료

권정민님 홈페이지: https://cojette.github.io/

최규민님 발표자료: 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기

생활데이터 페이스북 그룹: https://www.facebook.com/groups/livingdata/ 

Quantified Self: http://quantifiedself.com/

청취자 피드백 요청

방송에 대한 의견, 듣고 싶은 주제, 혹은 초대하고 싶은 게스트가 있다면 알려주세요. 

청취자 설문: https://goo.gl/PeddZx

방송이 마음에 드셨다면 더 많은 분들이 들으실 수 있도록 아이튠즈나 팟빵에 별점을 남겨주세요! 

또한 방송에 관한 개인적인 문의는 [email protected]으로 연락주시면 됩니다.

구글 리서치의 김승연님, 그리고 테리님과 함깨하는 데이터 지능 팟캐스트 두번째 방송입니다. 

지난 방송에서 같은 게스트 분들과 함께 기계학습의 현재와 미래를 다루었으니 참고하셔도 좋습니다. 

기계학습 관련 지난 방송 녹취록 링크

이번 방송을 유튜브 라이브로 진행했는데 다음 방송 '생활데이터' 편도 생방송으로 진행할 예정입니다. (아래 링크에서 구독 가능) 

데이터 지능 팟캐스트 아이튠즈에서 구독하기

데이터 지능 팟캐스트 팟빵에서 구독하기

데이터 지능 생방송 유튜브 채널 구독하기

방송에서 언급된 자료

김승연님의 저서 '처음 배우는 머신러닝' (Yes24)

Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt

How Much Training Data is Required for Machine Learning?

Practical advice for analysis of large, complex data sets

Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering

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또한 방송에 관한 개인적인 문의는 [email protected]으로 연락주시면 됩니다!

구글 리서치의 김승연님, 그리고 테리님과 함깨하는 데이터 지능 팟캐스트 두번째 방송입니다. 

지난 방송에서 같은 게스트 분들과 함께 기계학습의 현재와 미래를 다루었으니 참고하셔도 좋습니다. 

기계학습 관련 지난 방송 녹취록 링크

이번 방송을 유튜브 라이브로 진행했는데 다음 방송 '생활데이터' 편도 생방송으로 진행할 예정입니다. (아래 링크에서 구독 가능) 

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방송에서 언급된 자료

김승연님의 저서 '처음 배우는 머신러닝' (Yes24)

Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt

How Much Training Data is Required for Machine Learning?

Practical advice for analysis of large, complex data sets

Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering

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테리님과 함깨하는 데이터 지능 팟캐스트 첫방송입니다. 축하 인사 보내주신 권정민 & 김승연님께 감사 말씀 전합니다!

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모든 피드백은 익명으로 처리되며, 청취자 분들의 의문점은 모아서 답변드릴 예정입니다.

테리님과 함깨하는 데이터 지능 팟캐스트 첫방송입니다. 축하 인사 보내주신 권정민 & 김승연님께 감사 말씀 전합니다!

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