Episode #2: Who's Afraid of the Big Black Box?

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There’s this idea that you give a machine learning model a dataset and it spits something out. We talked about this in terms of ChatGPT - it’s consuming a huge amount of data, learning any connections in that data, and then figuring out how to respond to new data based on those connections. But, beyond being given the data, how is it trained exactly? How is it figuring out if two pieces of data have a relationship? How does it then generalize to future situations? That’s exactly what we’ll be talking about today.

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