
Mentionsy

BM24: Jak stosować używać uczenie maszynowe w praktyce?
Świat zmienia się szybciej niż myślisz, to już chyba wiesz…. Ale zmiany z definicji potrzebują kogoś, jak na razie jeszcze cały czas chodzi o ludzi, kto będzie je realizował. Przez to, że świat tak dynamicznie pędzi do przodu są dość duże braki chociażby w takich obszarach jak sztuczna inteligencja (w szczególności uczenie maszynowe).
Sytuacja jest czasem paradoksalna, kiedy firmy oferują gigantyczne kwoty dla specjalistów, żeby zaprosić ich do swojego zespołu. Oczywiscie, fajnie jest kiedy Twoja firma to Google czy Microsoft, gdzie roczny zysk wynosi blisko 100 miliardów dolarów. Natomiast, jak sobie radzić w sytuacji, kiedy Twoja firma jest w Polsce i jej obroty są mniejsze o 3 lub nawet 5 zer? :)
Również z drugiej strony, jeśli jesteś ambitnym człowiekiem, który chce wejść w temat uczenia maszynowego, ale jest to zbyt trudne. Być może już nawet były pierwsze próby, tylko po nich pojawiła się wiedza teoretyczna, brakowało zrozumienia jak ją wykorzystać i teraz czujesz się zagubiony.
Mam dobrą wiadomość dla Ciebie...
http://biznesmysli.pl/24
DZIĘKI ZA OBSERWACIE DZIĘKI ZA OBSERWACIE DZIĘKI ZA OBSERWACIE DZIĘKI ZA OBSERWACIE DZIĘKI ZA OBSERWACIE DZIĘKI ZA OBSERWACIE DZIĘKI ZA OBSERWACIE DZIĘKI ZA OBSERWACIE Mam dobrą nowość w obu przypadkach. Kurs praktyczny uczenia maszynowe może być pomocny dla tych dwóch przykładów. Z punktu widzenia firmy można przykwalifikować swoich programistów i dodać im jeszcze jedną, tak zwaną dodatkową warstwę wiedzy. Z mojego doświadczenia programiści dość chętnie wchodzą do tematu uczenia ...
Search in Episode Content
Recent Episodes
-
BM135: AI 2025: wzrost, przetrwanie albo upadek?
26.12.2024 08:00
-
BM134: AI to NIE magia... ale wciąż oczekujesz ...
04.12.2024 08:00
-
BM133: Agenci AI: między hype'm a rzeczywistością
20.11.2024 08:00
-
BM132: LLM i prawo, możliwości, wyzwania, narzę...
06.11.2024 08:00
-
BM131: Praktyczny LLM
23.10.2024 07:00
-
BM130: LangChain i wektorowe bazy: ciemna stron...
09.10.2024 07:00
-
BM129: Inferencja modele LLM: Mniej kosztów, wi...
25.09.2024 07:00
-
BM128: Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczn...
11.09.2024 07:00
-
BM127: Lokalne modele AI: Twoje dane, Twoje zasady
28.08.2024 07:00
-
BM126: RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązani...
14.08.2024 07:00