Mentionsy
Ostatnie odcinki (86 wszystkich)
Jak wykrywać raka nerek przy użyciu sieci neuronowych - B.Klaudel i A.Obuchowski (odc. 6)
Rozmawiamy m.in o - wykrywaniu raka przy użyciu sieci CNN- czym jest transfer learning oparty na ImageNet i czy tak samo dobrze działa przy obrazowaniu medycznym- annotacji i augmentacji dany...
Kiedy używać tłumaczenia automatycznego czyli AI kontra człowiek - Jan Trawiński (odc. 5)
Rozmawiamy m.in na temat:- programu SmartCut oraz pluginu DeepL - szybkości / jakości tłumaczeń symultanicznych- czy ML umie szukać skojarzeń na potrzeby ciekawszych / barwniejszych tłumaczeń- czym...
O kursie NLP po polsku - Patryk Pilarski - Data Engineer w DocPlanner (odc. 4)
Rozmawiamy między innymi o tym czy:- jak przekazywać wiedzę / walczyć z wiedzą plemienną w IT- czy transformery są bezpieczną technologią- czy da się "opatentować" swój styl pisania- zbiorach danyc...
Lepiej być generalistą czy specjalistą w IT - Mateusz Stankiewicz - Flyps (odc. 3)
Rozmawiamy między innymi:- książce "Sięgaj jak najdalej" / "Range" (ang) D.Epstein- automatycznych robotach w magazynach- byciu generalistą vs specjalistą w wąskiej dziedzinie- inżynierach typu T- ...
Jak uczyć setki modeli ML (z człowiekiem w pętli) - Witold Zaklukiewicz (odc. 2)
Rozmawiamy m.in. o:- dlaczego projekty uczenia maszynowego czasem się nie udają - czym jest pętla zwrotna w uczeniu maszynowym- czy nadal potrzebny jest człowiek w trakcie uczenia modelu (human in ...
Jak się robi uczenie maszynowe w Japonii - Kuba Kołodziejczyk (odc. 1)
W tym odcinku poruszymy takie tematy jak - współpraca ML - biznes - "klasyczni programiści"- jak najlepiej uczyć się deep learningu- jak zarządzać projektami ML- czy praca Data Scientista może wygl...