Podcast
-
Możliwe blokery oraz rozwiązania w uczeniu maszynowym
Zbieram coraz więcej informacji zwrotnej i pytań na temat uczenia maszynowego lub blokerów, które powstrzymują przed rozpoczęciem pracy z nim. Zebrałem najbardziej aktualną listę problemów i na nie odpowiedzieć. Zastanawiam się nad najodpowiedniejszą formą. Może webinar lub kurs online? Pod koniec kwietnia dobiegła końca czwarta edycja kursu “Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw” oraz druga edycja “Praktycznego prognozowania szeregów czasowych”. Wkrótce powinienem móc podzielić się z Tobą opiniami uczestników. Daje mi to bardzo dużo satysfakcji, jednakże sam kurs i ogrom przygotowań do niego to spory wysiłek. Troszcząc się o swój poziom entuzjazmu i motywacji (bo właśnie to stale napędza mnie do działania) uznałem, że potrzebna jest inna forma dzielenia się wiedzą.
-
10 właściwych pytań przy wdrażaniu uczenia maszynowego
Już od roku jestem w 100% “na swoim”. Zazwyczaj gdy poznaję nową osobę, trzeba jakoś się przedstawić. W zależności od kontekstu robię to inaczej, np. mogę powiedzieć, że jestem ojcem lub podróżnikiem. Natomiast w miejscach gdzie chodzi o technologię zwykle mówię, że pomagam firmom wdrażać uczenie maszynowe we właściwy sposób. Ta pierwsza część pewnie brzmi dość standardowo, natomiast na czym polega ten “właściwy sposób”? O tym będzie dzisiejszy artykuł. Przedstawię Ci 10 pytań, które zadaję zaczynając współpracę z firmą, co umożliwia zwiększyć prawdopodobieństwo sukcesu wdrażania projektu. Zanim zacznę przedstawię, jak się znalazłem tu i teraz. Przez dłuższy czas pracowałem na etacie dla wielu różnych firm – bardzo małych, małych, średnich i nawet w jednej z największych na świecie. W każdej z nich była różna kultura: klasyczne rodzinne, startupy czy korporacje. Dokładnie to samo dotyczy technologii, których mogłem nauczyć się i użyć. Miałem…
-
Sztuczna inteligencja masowo zastępuje pracowników w bankach
Z tego artykułu dowiesz się: Jakie zmiany dyktuje wprowadzenie sztucznej inteligencji w organizacjach bankowych. W jaki sposób największy bank Rosji, Sberbank, wykorzystuje osiągnięcia technologii do rozwoju. Jak banki przygotowują się na zmiany związane z automatyzacjami procesów. Co takie zmiany oznaczają dla pracowników. Czy jest możliwe, że nawet ponad 50% menedżerów średniego szczebla w bankach zostanie zastąpione przez sztuczną inteligencję? Czy to znów tylko kolejne straszące prognozy, czy jednak rzeczywistość, w której już żyjemy? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz w tym artykule. Skupię się przede wszystkim na bankach, ale dotyczy to także innych organizacji o podobnej strukturze i sposobie działania. Mam tu na myśli łatwe i powtarzające się procesy w dużej ilości (np. branża ubezpieczeń). Uogólniając można założyć, że sytuacja ta dotyka lub może dotknąć w najbliższym czasie wszystkie firmy, w ramach których wydzielone są co najmniej 3-4 szczeble zarządzania. Zanim przejdę do dzisiejszego tematu, podzielę się z Tobą dwiema…
-
Komputery kwantowe i sztuczna inteligencja
Z tego artykułu dowiesz się: czym są komputery kwantowe w czym tkwi potencjał komputerów kwantowych w porównaniu do klasycznych maszyn jak w praktyce zastosować moc komputerów kwantowych Ray Kurzweil stworzył koncepcję krzywej, która pokazuje jak rośnie moc obliczeniowa w czasie. Przedstawione to jest w ten sposób, że zwiększa się ona w sposób wykładniczy i w pewnym momencie komputery stają się mądrzejsze lub chociażby posiadają większe możliwości obliczeniowe niż człowiek. Ten moment, tzw. one human brain ma nastąpić w 2023 roku, a już w 2050 komputer ma mieć większą moc obliczeniową niż cała ludzkość. Szacunki Kurzweila dotychczas się sprawdzają, zgodnie z prawem Moore’a mówiącym o tym, że co 2 lata moc obliczeniowa się podwaja. Niemniej obecnie możemy być przy granicach tych możliwości z uwagi na prawa natury, według których w ten sposób dalszy rozwój zwyczajnie nie będzie dalej możliwy.…
