Machine Learning Budapest

A nagy AI-hype és a neurális hálók határai | Benczúr András | MLCast #15

Benczúr András az ELTE matematikusaként jutott ki az MIT-re a rendszerváltás után, így elsőkézből ismerhetett meg olyan technológiákat és embereket, akik azóta az AI mint

Magyarázható AI, biztonsági kérdések és adversarial támadások | Thamó Emese | MLCast #14

Thamó Emese Dunakesziről indult, az egyetemet már Cambridge-ben végezte, épp a PhD-jén dolgozik a Liverpooli Egyetemen és Amszterdamban is dolgozott már - de hogy sikerül

Az adat-alapú projektek 80%-a nem hoz hasznot. Mi a megoldás? | Jóföldi Endre | MLCast #13

Jóföldi Endre a gazdasági válság közepén, 2008-ban alapította a Precognox-ot és immár 12 éve profittal zártak minden évet. Mi a titka a sikerüknek? Milyen kihívásokkal ke

Deepfake-felismerés, azaz a jó ügy vs. a kapitalizmus | Kovács Dominik | MLCast #12

Kovács Dominik mindig is szerette a kihívásokat, többekközt ezért is költözött Dániába, ahol a data science-es tanulmányait szerette volna a gyakorlatban is kamatoztatni.

Üzlet, vagy kutatás? Mindkettő! Magyar nyelvi modellek fejlesztése | Feldmann Ádám | MLCast #11

Dr. Feldmann Ádám magatartáskutatóként indult, és ez bizony csupán egy lépésre van a mesterséges intelligenciától, ami azóta a hivatásává vált. A "business-t csináljunk,

AI, ami radikalizál? Ajánlómotorok, információs buborékok, új AI-tél | Biczó Zoltán | MLCast #10

Video guide/tartalom odalent↓↓↓↓↓↓  Biczó Zoltán bölcsész- és business-háttérrel indult, de már évek óta adatszakértőként dolgozik, továbbá az övé az első magyar data sc

Magyarország AI-stratégiája | Szertics Gergely | MLCast #9

Néhány hete megjelent Magyarország mesterségesintelligencia-stratégiája, én pedig igyekeztem mihamarabb szerezni valakit, aki első kézből tud mesélni róla - így lett vend

Algoritmus gyógyítson, vagy ember? A magyar egészségügy és az AI | Szalóczy Nóra | MLCast #8

Szalóczy Nóra szociológusból lett egészségügyi kutató és adatszakértő, és többek közt arról is beszélgettünk, hogy milyen egészségügyi adahalmazok érhetőek el Magyarorszá

Jön a gyilkos AI, lányok szerepe a tudományban, nyűgözd le a startup-zsűrit! | Urbán Ida | MLCast #7

Urbán Ida survey-statisztát végzett, de már akkor is elvarázsolta a machine learning és a data science világa. Jelenleg adatszakértőként dolgik az ELTE-n és saját projekt

A Machine Learning és a gráfok | Rozemberczki Benedek | MLCast #6

A fókuszban: A gráfok!   Rozemberczki Benedek a gráfalapú Machine Learning algoritmusok szakértője, és többek közt arról mesél, miben jóka gráfalgoritmusok, mik egy kere

Alapvető szerepek egy ML-projektben, az "utolsó mérföld"-probléma | Szaffenauer Judit | MLCast #5

Ehetei témáink során szemügyre vesszük, mik azok főbb ML-es szerepkörök, amelyek ma megtalálhatók (és keresettek) a munkaerőpiacon, hogy mi az az Utolsó Mérföld-probléma

Kutatás vs. üzlet, a magyar szakember-hiány és az ELTE AI Research Group | Lukács András | MLCast #4

Lukács András, egyetemi adjunktus, az ELTE Mestreséges Intelligencia Kutatócsoportjának tagja arról mesél, hogy szerinte mi a különbség (már ha van) az AI felhasználásába

Blockchain és az AI, AI startupok és tippek kezdőknek! | Tóth Miklós | MLCast #3

Az eheti epizódban Tóth Miklós (ML-szakértő, DataBricks tréner, podcaster) arról beszél, hogy hogy találta meg a szenvedélyét az AI területén, hogy miben különbözik a neu

15 év ML-tapasztalat, AI-parasztvakítás és a Lottery Ticket hipotézis | Szabados Levente | MLCast #2

Szabados Leventével - akinek több, mint 15 év tapasztalata van a területen, több céget is indított és a magyar startup-kultúra közismert szereplője - beszélgettünk többek

Adatelemzés helyzete Magyarországon, vállalati vezetők vs. black box | Nagy-Rácz István | MLCast #1

Az MLBP első vendégével, Nagy-Rácz Istvánnal beszélgettünk az adatelemzés magyarországi helyzetéről, hogy miért nem szeretik a vállalati vezetők a black box modelleket, h