Artwork

Inhalt bereitgestellt von Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-App
Gehen Sie mit der App Player FM offline!

103: Why Machines Learn: The Math Behind AI

42:24
 
Teilen
 

Manage episode 429112606 series 2462838
Inhalt bereitgestellt von Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.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

147 Episoden

Artwork
iconTeilen
 
Manage episode 429112606 series 2462838
Inhalt bereitgestellt von Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Breaking Math, Gabriel Hesch, and Autumn Phaneuf oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.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

147 Episoden

Alle Folgen

×
 
Loading …

Willkommen auf Player FM!

Player FM scannt gerade das Web nach Podcasts mit hoher Qualität, die du genießen kannst. Es ist die beste Podcast-App und funktioniert auf Android, iPhone und im Web. Melde dich an, um Abos geräteübergreifend zu synchronisieren.

 

Kurzanleitung