Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย Jason & Jeremy เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Jason & Jeremy หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Optimising the Future

35:54
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 281509348 series 2809133
เนื้อหาจัดทำโดย Jason & Jeremy เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Jason & Jeremy หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

As we look ahead to a new year, and reflect on the last, we consider how data science can be used to optimise the future. But to what degree can we trust past experiences and observations, essentially relying on historical data to predict the future? And with what level of accuracy?
In this episode of the DataCafé we ask: how can we optimise our predictions of future scenarios to maximise the benefit we can obtain from them while minimising the risk of unknowns?
Data Science is made up of many diverse technical disciplines that can help to answer these questions. Two among them are mathematical optimisation and machine learning. We explore how these two fascinating areas interact and how they can both help to turbo charge the other's cutting edge in the future.
We speak with Dimitrios Letsios from King's College London about his work in optimisation and what he sees as exciting new developments in the field by working together with the field of machine learning.
With interview guest Dr. Dimitrios Letsios, lecturer (assistant professor) in the Department of Informatics at King's College London and a member of the Algorithms and Data Analysis Group.

Further reading

Some links above may require payment or login. We are not endorsing them or receiving any payment for mentioning them. They are provided as is. Often free versions of papers are available and we would encourage you to investigate.

Recording date: 23 October 2020
Interview date: 21 February 2020

Intro music by Music 4 Video Library (Patreon supporter)

Thanks for joining us in the DataCafé. You can follow us on twitter @DataCafePodcast and feel free to contact us about anything you've heard here or think would be an interesting topic in the future.

  continue reading

26 ตอน

Artwork

Optimising the Future

DataCafé

published

iconแบ่งปัน
 
Manage episode 281509348 series 2809133
เนื้อหาจัดทำโดย Jason & Jeremy เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Jason & Jeremy หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

As we look ahead to a new year, and reflect on the last, we consider how data science can be used to optimise the future. But to what degree can we trust past experiences and observations, essentially relying on historical data to predict the future? And with what level of accuracy?
In this episode of the DataCafé we ask: how can we optimise our predictions of future scenarios to maximise the benefit we can obtain from them while minimising the risk of unknowns?
Data Science is made up of many diverse technical disciplines that can help to answer these questions. Two among them are mathematical optimisation and machine learning. We explore how these two fascinating areas interact and how they can both help to turbo charge the other's cutting edge in the future.
We speak with Dimitrios Letsios from King's College London about his work in optimisation and what he sees as exciting new developments in the field by working together with the field of machine learning.
With interview guest Dr. Dimitrios Letsios, lecturer (assistant professor) in the Department of Informatics at King's College London and a member of the Algorithms and Data Analysis Group.

Further reading

Some links above may require payment or login. We are not endorsing them or receiving any payment for mentioning them. They are provided as is. Often free versions of papers are available and we would encourage you to investigate.

Recording date: 23 October 2020
Interview date: 21 February 2020

Intro music by Music 4 Video Library (Patreon supporter)

Thanks for joining us in the DataCafé. You can follow us on twitter @DataCafePodcast and feel free to contact us about anything you've heard here or think would be an interesting topic in the future.

  continue reading

26 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน