Player FM - Internet Radio Done Right
Checked 1+ y ago
הוסף לפני five שנים
תוכן מסופק על ידי Lucas Dixon and People + AI Research. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Lucas Dixon and People + AI Research או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
פודקאסטים ששווה להאזין
בחסות
L
Lost Cultures: Living Legacies


1 Bermuda: The Crossroads of the Atlantic 51:57
51:57
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי51:57
On the Season 2 debut of Lost Cultures: Living Legacies , we travel to Bermuda, an Atlantic island whose history spans centuries and continents. Once uninhabited, Bermuda became a vital stop in transatlantic trade, a maritime stronghold, and a cultural crossroads shaped by African, European, Caribbean, and Native American influences. Guests Dr. Kristy Warren and Dr. Edward Harris trace its transformation from an uninhabited island to a strategic outpost shaped by shipwrecks, colonization, the transatlantic slave trade, and the rise and fall of empires. Plus, former Director of Tourism Gary Phillips shares the story of the Gombey tradition, a vibrant performance art rooted in resistance, migration, and cultural fusion. Together, they reveal how Bermuda’s layered past continues to shape its people, culture, and identity today. You can also find us online at travelandleisure.com/lostcultures Learn more about your ad choices. Visit podcastchoices.com/adchoices…
Introducing Tic-Tac-Toe the Hard Way
Manage episode 268430155 series 2770146
תוכן מסופק על ידי Lucas Dixon and People + AI Research. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Lucas Dixon and People + AI Research או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Introducing the podcast where a writer and a software engineer explore the human choices that shape machine learning systems by building competing tic-tac-toe agents. Brought to you by Google's People + AI Research team.
More at: pair.withgoogle.com/thehardway
10 פרקים
Manage episode 268430155 series 2770146
תוכן מסופק על ידי Lucas Dixon and People + AI Research. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Lucas Dixon and People + AI Research או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Introducing the podcast where a writer and a software engineer explore the human choices that shape machine learning systems by building competing tic-tac-toe agents. Brought to you by Google's People + AI Research team.
More at: pair.withgoogle.com/thehardway
10 פרקים
כל הפרקים
×What have we learned about machine learning and the human decisions that shape it? And is machine learning perhaps changing our minds about how the world outside of machine learning — also known as the world — works? For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway/ . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…

1 Head to Head: The Even Bigger ML Smackdown! 24:26
24:26
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי24:26
Yannick and David’s systems play against each other in 500 games. Who’s going to win? And what can we learn about how the ML may be working by thinking about the results? See the agents play each other in Tic-Tac-Two ! For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway/ . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…
David’s variant of tic-tac-toe that we’re calling tic-tac-two is only slightly different but turns out to be far more complex. This requires rethinking what the ML system will need in order to learn how to play, and how to represent that data. For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway/ . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…

1 Head to Head: the Big ML Smackdown! 25:19
25:19
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי25:19
David and Yannick’s tic-tac-toe ML agents face-off against each other in tic-tac-toe! See the agents play each other ! For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway/ . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .

1 Give that model a treat! : Reinforcement learning explained 26:04
26:04
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי26:04
Switching gears, we focus on how Yannick’s been training his model using reinforcement learning. He explains the differences from David’s supervised learning approach. We find out how his system performs against a player that makes random tic-tac-toe moves. Resources: Deep Learning for JavaScript book Playing Atari with Deep Reinforcement Learning Two Minute Papers episode on Atari DQN For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway/ . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…

1 Beating random: What it means to have trained a model 17:14
17:14
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי17:14
David did it! He trained a machine learning model to play tic-tac-toe! (Well, with lots of help from Yannick.) How did the whole training experience go? How do you tell how training went? How did his model do against a player that makes random tic-tac-toe moves? For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway/ . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…

1 From tic-tac-toe moves to ML model 21:37
21:37
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי21:37
Once we have the data we need—thousands of sample games--how do we turn it into something the ML can train itself on? That means understanding how training works, and what a model is. Resources: See a definition of one-hot encoding For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…

1 What does a tic-tac-toe board look like to machine learning? 23:26
23:26
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי23:26
How should David represent the data needed to train his machine learning system? What does a tic-tac-toe board “look” like to ML? Should he train it on games or on individual boards? How does this decision affect how and how well the machine will learn to play? Plus, an intro to reinforcement learning, the approach Yannick will be taking. For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…

1 Howdy, and the myth of “pouring in data” 22:01
22:01
הפעל מאוחר יותר
הפעל מאוחר יותר
רשימות
לייק
אהבתי22:01
Welcome to the podcast! We’re Yannick and David, a software engineer and a non-technical writer. Over the next 9 episodes we’re going to use two different approaches to build machine learning systems that play two versions of tic-tac-toe. Building a machine learning app requires humans making a lot of decisions. We start by agreeing that David will use a “supervised learning” approach while Yannick will go with “reinforcement learning.” For more information about the show, check out pair.withgoogle.com/thehardway . You can reach out to the hosts on Twitter: @dweinberger and @tafsiri .…
Introducing the podcast where a writer and a software engineer explore the human choices that shape machine learning systems by building competing tic-tac-toe agents. Brought to you by Google's People + AI Research team. More at: pair.withgoogle.com/thehardway
ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.