Kategoria: Podcast

DataWorkshop i praktyczne uczenie maszynowe

DataWorkshop i praktyczne uczenie maszynowe

Z tego odcinka dowiesz się:

  • czym zajmowałem się na etacie i czy łatwo było z niego zrezygnować,
  • kiedy rozpocznie się trzecia edycja kursu Data Workshop i czym będzie się różnić od poprzednich edycji,
  • jakie mam plany na ten rok i gdzie będziecie się mogli ze mną zobaczyć,
  • kim z zawodu są uczestnicy drugiej edycji kursu DataWorkshop,
  • dla kogo jest ten kurs i jak praktycznie wykorzystać tę wiedzę,
  • jakie trudności uczestnicy mieli podczas nauki Pythona,
  • jakimi wrażeniami z kursu mogą się podzielić,
  • czy to, czego się nauczyli pomoże im w realizacji planów zawodowych,
  • jak widzą przyszłość sztucznej inteligencji.
Praktyczne uczenie maszynowe
Praktyczne uczenie maszynowe

Zrezygnowałem z etatu. Pewnie wiesz, że oprócz tych wszystkich rzeczy, nad którymi pracuję, miałem również etat w General Electric. Odejście z pracy było bardzo logicznym krokiem i pewnie zrobiłbym to wcześniej, ale ta decyzja była dość trudna emocjonalnie. Analizowałem swoje wnętrze, poszukując odpowiedzi i zrozumiałem… po prostu w ciągu trzech lat, przez które pracowałem jako architekt w GE, wiele rzeczy udało się zmienić.

Udało się wprowadzić wiele dobrych praktyk, jak należy myśleć o produkcie i budować go, zarządzać kodem, testować, jak również wprowadzić sporo automatyzacji w różnych wymiarach (w momencie rezygnacji z pracy mamy tysiące automatycznych procesów wykonywanych dziennie, a jak dołączyłem, to mieliśmy zero i nawet żadnych pomysłów, że można to zrobić. Oczywiście GE to duża firma,  mówię jedynie o moim zespole). Poświęciłem sporo energii na tłumaczeniach zastosowania uczenia maszynowego i udało się również podziałać w tym temacie. Zajmowałem się edukacją zespołu, zarówno lokalnie, jak i za granicą (przede wszystkim w Indiach, ale również innych krajach). Mówiąc w skrócie, włożyłem w to serce i duszę. I trafiłem w pułapkę. W ten sposób człowiek przywiązuje się do wyników pracy. Zrozumiałem, w sumie po raz kolejny, jedną bardzo prostą rzecz, że najpierw należy odpuścić to, co udało się zrobić, żeby móc zrobić coś więcej.

Read More Read More

Share
Sztuczna inteligencja i nauki społeczne

Sztuczna inteligencja i nauki społeczne

Z tego odcinka dowiesz się:

  • czym zajmuje się Konrad Błaszkiewicz,
  • czym są obliczeniowe nauki społeczne Computational Social Science,
  • jakie są większe problemy do rozwiązania w obszarach psychologii, socjologii,
  • jak smartfony zmieniają badania psychologiczne,
  • jaki ma cel i jaki problem ma rozwiązać program Menthal,
  • czy ludzie piszą prawdę w kwestionariuszach,
  • czy smartfony mogą pomóc w badaniach nad depresją i wczesnym jej wykrywaniu,
  • co robią najbardziej inspirujące osoby z dziedziny Computational Social Science,
  • co może pomóc poznać, co myślą i czują dzieci z autyzmem,
  • jakie informacje o człowieku można poznać analizując jego aktywność na Facebooku,
  • jakie zastosowanie mogą mieć badania na sieciach społecznościowych w biznesie,
  • czy w sieciach społecznościowych można się schować,
  • jak naukowcy podchodzą do tematu etyki,
  • do jakich celów można wykorzystać badania prowadzone w sieciach społecznościowych.
Sztuczna inteligencja i nauki społeczne
Sztuczna inteligencja i nauki społeczne

Świat zmienia się szybciej niż myślisz, to pewnie już wiesz. Żyjemy w czasach, kiedy Mark Zuckerberg musi się tłumaczyć przed Kongresem, że maile niekoniecznie wysyła się przez WhatsAppa i z wielu innych rzeczy związanych ze sprawą Cambridge Analytica. To wszystko stało się ostatnio bardzo głośne. Zależało mi na tym, żeby trochę opowiedzieć o tym temacie, chociaż jest tam dużo dezinformacji wprowadzonej przez dziennikarzy, którzy niespecjalnie się na tym znają, jak również podejścia marketingowego, z pomocą którego próbuje się udawać, że coś tam się dzieje, a to niekoniecznie ma miejsce.

Gdy próbowałem badać ten temat bardziej naokoło i zrozumieć, co było, a co nie było możliwe, to pomyślałem, że fajnie byłoby zaprosić osobę, która pracuje w podobnych tematach związanych z badaniem psychologii, socjologii, ogólnie rzecz biorąc nauk społecznych i zaprosiłem taką osobę.

Dzisiejszym gościem jest Konrad Błaszkiewicz – doktor na Uniwersytecie w Bonn. Konrad po raz pierwszy w życiu uczestniczy w podcaście, więc troszkę się przejmował, ale daruj mu to, bo ten człowiek jest naprawdę niesamowity i bardzo inspirujący. Szczerze mówiąc chciałbym, żeby wśród naukowców czy w biznesie było coraz więcej takich osób pozytywnych, nastawionych na to, żeby ludziom pomagać.


Read More Read More

Share
Czy komputer potrafi czytać Twoje myśli?

Czy komputer potrafi czytać Twoje myśli?

Z tego odcinka dowiesz się:

  • jak to się dzieje, że osoby niepełnosprawne mogą poruszać przedmioty siłą myśli,
  • co się dzieje z naszym mózgiem, gdy przestajemy go używać,
  • czy myśli są materialne,
  • czy możemy przekazywać nasze myśli innym ludziom,
  • jak dbać o mózg, by dobrze nam służył,
  • dlaczego ludziom jest się trudno porozumiewać,
  • czy telepatia istnieje,
  • jakie są rodzaje integracji z mózgiem,
  • czy czepek EEG potrafi czytać myśli ludzi,
  • czy mózg odbiera informacji poza naszą świadomością,
  • jak można wykorzystać interfejs mózg-komputer w leczeniu padaczki,
  • czy BCI to ratunek dla osób niepełnosprawnych,
  • czy Twój mózg może udać się na Marsa,
  • jakie są różne zastosowania integracji mózgu.

 

Brain Computer Interface
Brain Computer Interface

Jak myślisz, czy można czytać Twoje myśli? Być może już są technologie umożliwiające czytanie Twoich myśli, a może nawet więcej narzucanie własnych myśli. Czy osoba, która jest sparaliżowana, może zagrać w piłkę nożną czy na przykład zrobić sobie kawę wykorzystując siłę myśli? Odpowiedzi na powyższe pytania znajdziesz w tym odcinku.

Read More Read More

Share
Sztuczna inteligencja w edukacji

Sztuczna inteligencja w edukacji

Ten odcinek odpowie na pytania:

  • co się dzieje z ludźmi, gdy ich myśli są obcinane” przez nauczycieli i wykładowców podczas procesu edukacyjnego,
  • jakich ludzi produkuje system edukacji i jakie są tego efekty,
  • jakie słowa zastępują słowo edukacja” w innych językach i jakie jest ich znaczenie,
  • co to jest czwarta rewolucja przemysłowa i co czeka ludzi w przyszłości,
  • jakie jest niebezpieczeństwo, że w Twojej pracy wkrótce zastąpi Cię sztuczna inteligencja,
  • czy można sprawdzić, czy Twój zawód zniknie w najbliższym czasie,
  • czy algorytmy mogą zastąpić artystów,
  • że był człowiek, który swoją jedną decyzją uratował ludzkość,
  • w jakich sytuacjach człowiek jest lepszy od algorytmu
  • czy są pozytywne strony tego, że sztuczna inteligencja zastąpi nas w pracy,
  • jak przygotować się do zmian,
  • czy uczenie maszynowe może pomóc w personalizacji edukacji,
  • jakie są inteligentne platformy kursowe,
  • jak można wykorzystać wirtualną rzeczywistość w edukacji,
  • czy tak zwana sztuczna inteligencja może pomóc w edukacji.

Tydzień temu zostałem zaproszony do wygłoszenia prezentacji na temat: Wykorzystanie sztucznej inteligencji i algorytmów w projektach edukacyjnych”. Spędziłem trochę czasu na przemyślenie tematu sztuczna inteligencja w edukacji, jak również przygotowałem, jak to czuję poza kwestiami technicznymi. Miałem pozytywne opinie po prezentacji, więc pomyślałem, że warto podzielić się pomysłami z większą grupą z myślą, że to również będzie wartościowe dla Ciebie.

Read More Read More

Share
Cyborgi

Cyborgi

Poprzedni odcinek był o samochodach autonomicznych, o tym że różne firmy już je rzeczywiście testują. Ostatnio pojawiła się smutna świadomość, że autonomiczny samochód potrącił pieszego, który w wyniku tego zdarzenia zmarł. Ciekawostka jest taka, że była to kobieta. Dlaczego ciekawostka? Podobno historia zatoczyło koło – kiedy pojawił się pierwszy samochód, to też pierwszą ofiarą wypadku była kobieta. Miało to miejsce w Londynie w 1896 roku. Teraz Uber wstrzymał się i bada sprawę. Prawdopodobnie ta osoba złamała przepisy i przechodziła przez drogę w złym miejscu.

Czy to oznacza, że całe to przedsięwzięcie będzie wycofane? Jak myślisz? W roku 1896 też zdarzył się wypadek i pojawiły się głosy, że to już nigdy nie powinno się powtórzyć. Jednak sędzia wydał wyrok następujący: „Pani Driscoll była ofiarą swojej własnej nieostrożności”.

Pewnie jak już wiesz – obecnie samochody są wszędzie, postęp technologii idzie jak burza. Natomiast, warto pamiętać pamiętać, że technologia – zwłaszcza na początku – może być bardzo groźna, zatem trzeba podchodzić do niej ostrożnie i świadomie. Teraz dzieje się tak dużo rzeczy, że trudno je wszystkie pomieścić w głowie.

Cyborgi

Myślę, że jedną z gałęzi, która wzbudza dużo kontrowersji i niejasności są cyborgi. O czym myślisz kiedy słyszysz słowo cyborg? Brzmi to dość groźnie – jednak, czy my wszyscy nadal jesteśmy normalni? Gdyby zapytać człowieka, który żył 200 czy nawet 100 lat temu, to on z całą pewnością powiedziałby, że my wszyscy jesteśmy cyborgami 🙂 Sama definicja słowa “cyborg” jest dość rozmyta i ma wiele tłumaczeń.

Ula Skiepko
Ula Skiepko

Spróbujmy dzisiaj chociaż w niewielkim stopniu dotknąć tematu cyborgów i wyjaśnić o co w tym chodzi. Dzisiejszym gościem jest Ula Skiepko, która jest bardzo aktywną osobą. Ostatnio wspólnie zorganizowaliśmy wydarzenie, widziałem, że czytała też książkę. Zapytałem o czym ona była – odpowiedź: o biopolityce. Nasza rozmowa była dość krótka, ale inspirująca – już wtedy wiedziałem, że chcę ją zaprosić, ponieważ ma wiele do powiedzenia w tym temacie.

Tak się złożyło, że po stronie Uli jakość dźwięku była trochę gorsza – mam nadzieję, że nam to wybaczycie. Rozmawiając w kontekście cyborgów, jest to nawet trochę romantyczne.


Read More Read More

Share
Autonomiczne samochody

Autonomiczne samochody

Z tego odcinka dowiesz się:

  • czym są samochody autonomiczne,
  • czym się różnią od autopilotów,
  • czy samochody autonomiczne podejmują decyzję zamiast kierowcy,
  • jacy producenci mają najbardziej zaawansowane prace nad modelami autonomicznymi,
  • czym jest lidar i dlaczego jest konieczny w takich samochodach,
  • ile tego typu samochodów wychodzi rocznie na rynek,
  • ile czasu potrzeba, żeby wymienić wszystkie auta na te nowej generacji,
  • czy kierując takim pojazdem potrzebne jest prawo jazdy,
  • czy samochody autonomiczne są testowane w różnych warunkach klimatycznych,
  • jak wygląda rozwój samochodów autonomicznych w Chinach,
  • czy kolejnym krokiem będą latające pojazdy,
  • czy samochody autonomiczne są zabezpieczone przed hakerami.

Read More Read More

Share
Scoring, systemy rekomendacyjne po analizę listów Warren’a Buffet’a

Scoring, systemy rekomendacyjne po analizę listów Warren’a Buffet’a

Żyjemy w czasach, kiedy uczenie maszynowe ma coraz większy wpływ na nasze życie. Ostatnio czytałem dyskusję na quora, czy tak zwana sztuczna inteligencja może wkroczyć do sądów, gdzie zastąpi osobę sędziego. Akurat pierwsza odpowiedź, brzmiała, że “absolutnie nie”. Natomiast, jeśli zastanowimy się nad tym, to odpowiedź będzie brzmiała “raczej tak”. Już teraz są sytuacje, kiedy uczenie maszynowe wspiera prawników czy sędziów.

Istnieją różne publikacje na ten temat, np. w National Bureau of Economic Research przygotowano publikację, gdzie twierdzono, że model bazując na danych historycznych, takich jak protokół zatrzymania czy na innych aktach sądowych jest w stanie zrobić predykcję, czy ta osoba jest winna czy nie, na poziomie porównywalnym lub nawet lepszym od sędziego.

Brzmi to ciekawe. Po pierwsze, daje to nadzieję, że wszystkie sprawy znajdujące się w sądach potoczą się szybciej. Druga szansa, to fakt, że wreszcie sąd stanie się w 100% sprawiedliwy, ponieważ człowiek jednak nadal tylko człowiekiem (chociażby na poziomie podświadomości). Co do pierwszej możliwości, jak najbardziej ten problem może być rozwiązany. Uczenie maszynowe bardzo fajnie skaluje się (sprzęt staje się coraz tańszy). Natomiast druga ewentualność stanowi wyzwanie.

Jak na razie, uczenie maszynowe jest również subiektywne. To wynika, chociażby z tego, w jaki sposób uczy się model. Uczy się on na podstawie decyzji, które podejmowali ludzie. Dlatego to co może zrobić model to, w najlepszych przypadku, zebranie najlepszej kombinacji wygenerowanej przez ludzi, ale to nadal będzie subiektywne.  Do tego jeszcze należy dodać kolejny wymiar złożoności – a mianowicie – bardziej złożone modele są tak zwanymi “czarnymi pudłami”, tzn. działa on zwykle lepiej, ale nie wiadomo dlaczego tak jest.

Jeden z trendów, który można było dostrzec jeszcze w roku 2017 i na pewno będzie kontynuowany w roku 2018, to większa wartość zrozumienia na podstawie czego model podejmuje decyzje. Ponieważ, to że będziemy używać bardziej zaawansowanych modeli staje się coraz bardziej oczywiste (być może w niektórych obszarach, jak finanse czy bankowość, na skutek różnych regulacji, jeszcze trochę to potrwa, ale i tak nastąpi). Jak to zrobić? Skoro nie jesteśmy w stanie wprost zrozumieć jak działa model, trzeba zbudować model, któryy nam w tym pomoże.

Człowiek jest bardzo ograniczony, wbrew pozorom. Dlatego pojawiają się różne narzędzia, zaczynając od młotka, a na statkach kosmicznych kończąc. Dlatego to jest takie naturalne: stworzyć narzędzie, podobne do mikroskopu czy teleskopu, które pomoże zobaczyć “coś”, czego nie widać gołym okiem. Kolejny ciekawy aspekt – jak pomyślimy o ludziach, to też mało o nich wiemy. Nadal nie wiadomo jak działa mózg – osoby, które zajmują się tym zawodowo często twierdzą, że mózg (który posiada każdy człowiek) jest najbardziej złożonym elementem we wszechświecie.  

Dlatego, kontynuując dyskusję o tym, że nie wiadomo na podstawie czego podejmuje decyzję model, to przecież podobna sytuacja dotyczy ludźmi – również nie wiadomo dlaczego podejmują tą czy inną decyzję. Pomyśl przez chwilę, jak często podjąłeś decyzję, a potem sam nie rozumiałeś dlaczego akurat tak postąpiłeś? Zostawiam Cię z tym wątkiem 🙂

Jak już powiedziałem, w roku 2018 będą rozwijane narzędzia do rozumienia zaawansowanych modeli (dlaczego podejmują taką czy inną decyzję), ale również, co mnie bardzo cieszy, więcej uwagi będzie poświęconej na to, jak stworzyć model sprawiedliwym. Skoro Satya Nadella, CEO Microsoft, również dzieli się pomysłami jak można podejść do problemu, to raczej oznacza, że dotarł on na odpowiedni poziom. Zobaczymy jak to będzie.

Mateusz Grzyb
Mateusz Grzyb

Dzisiejszym gościem jest Mateusz Grzyb. Bardzo ciekawy człowiek, który ma kilka dość rzadkich, mało popularnych w naszych czasach cech. Jest odpowiedzialny, czasem wręcz za bardzo (wiem jak to jest, bo mam podobnie), ale bardzo przyjemnie współpracuje się z ludźmi – którzy obiecują coś i robią to bez jakichkolwiek przypomnień. Druga rzecz, która również jest mało popularna – dbałość o szczegóły, dla osób które pracują w analityce jest to bardzo ważne.

Poruszyliśmy z Mateuszem kilka wątków, zaczynając do scoringu dla instytucji finansowych, przez systemy rekomendacyjne i inne.

Mateusz był trochę przeziębiony, ale mam nadzieje, że mu to wybaczysz 🙂

Na końcu będzie kilka ogłoszeń, jak i prezent przygotowany przez Mateusza.

Zapraszam do czytania.

Read More Read More

Share
Data Driven Organisation

Data Driven Organisation

Data Driven Organisation

Dzisiejszym gościem jest Wojtek Ptak. Bardzo inspirujący, inteligentny i skromny człowiek. Bardzo cieszę się, że mogliśmy się poznać bo nasze dyskusje często są dla mnie “świeżym oddechem” i nie chodzi tutaj o smog w Krakowie. Po prostu cieszę się, że mogę z kimś poruszyć tematy bardziej złożone. Zwłaszcza takie, na które nie ma jednoznacznej odpowiedzi. Wojtek ma spore doświadczenie, którym również się dzieli.

Rozmowa wyszła trochę dłuższa, ale warto poświęcić ten czas, bo to jest dawka wiedzy, którą Wojtek gromadził przez spory okres czasu. Będą również prezenty, tym razem dość sporo – na końcu dowiesz się jak możesz je dostać. Już nie przedłużam i zapraszam do naszej rozmowy.

Wojtek Ptak
Wojtek Ptak… aha i Vladimir 🙂

Read More Read More

Share
Jak zacząć używać uczenie maszynowe w praktyce?

Jak zacząć 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).

Jak zacząć używać uczenie maszynowe
Jak zacząć używać 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 obu przypadków. Kurs praktyczne uczenie maszynowe może Ci pomóc. Z punktu widzenia firmy, można przekwalifikować swoich programistów i dodać im jeszcze jedną, tak zwaną dodatkową, warstwę wiedzy. Z mojego doświadczenia wiem, że programiści chętnie wchodzą w ten temat bo jest to idealny obszar dla ich mózgu. Zyskujesz to, że w Twojej firmie nadal pracuje ten sam człowiek, który już zna funkcjonujący w Twoim przedsiębiorstwie proces, tylko co ważne staje się on bardziej wydajny.

Read More Read More

Share
Czy Chiny stają się nowym centrum świata?

Czy Chiny stają się nowym centrum świata?

Kiedy słyszysz słowo ”Chiny”, to o czym myślisz? Prawdopodobnie, o chińskich tanich produktach, które zalewają rynki i widzisz ten słynny napis “made in China”. Pewnie przychodzi Ci do głowy myśl, że Chiny to królestwo podróbek. Zwykle, na tym kończy się wiedza przeciętnego obywatela, tak zwanych, krajów zachodnich, np. Europy czy Stanów Zjednoczonych.

China
China

Celem tego odcinka jest pokazanie, że żyjemy w czasach kiedy wiele rzeczy zmienia się i raczej będziemy świadkami przesunięcia centrum bogactwa, przynajmniej materialnego, ze Stanów Zjednoczonych do Chin. Mało tego, zmienia się sposób działania Chin, wcześniej było to przede wszystkim kopiowanie innych, teraz jest to już tworzenie i promowanie trendów, również w tematach związanych ze sztuczną inteligencją.

Czy jest to możliwe? Poświęćmy trochę czasu, żeby lepiej zrozumieć kontekst. Zacznijmy, oczywiście, od “pieniążków” :). Jak się mówi: “kto płaci, ten zamawia muzykę”.

Read More Read More

Share