-
Projekty Machine Learning – 5 etapów efektywnego procesu
Tworzenie projektów związanych z analizą danych lub uczeniem maszynowym może być wyzwaniem. Nasza wiedza o otaczającej rzeczywistości dość często jest bardzo ograniczona. Prawie zawsze ciężko jest zidentyfikować prawdziwą przyczynę, a nie jedynie skutek. Środowisko, w którym poruszamy się jest dość złożone w porównaniu do przykładów znanych z książek. Zwykle mamy też sporo ograniczeń, zaczynają od budżetu, umiejętności zespołu, czasu i tak dalej. Mimo wszystko chcemy się w tym odnaleźć. Czy da się? Projekty, które wymagają podejścia analitycznego takie jak np. projekty Machine Learning zastawiają wiele pułapek. Jak w nie nie wpaść lub wyjść z nich obronną ręką? W tym odcinku poznasz 5 etapów, których realizacja pomaga usprawnić proces w wielu projektach, ale przede wszystkich przydaje się w tych natury niepewnej, obarczonych ryzykiem, eksperymentalnych. Ułożenie procesu w 5 kluczowych faz pomaga podejść bardziej efektywnie i analitycznie do wielu…
-
Uczenie maszynowe w twojej firmie – mity
Współcześni ludzie usiłują tworzyć innowacje w sytuacji komfortu, bezpieczeństwa, przewidywalności, zamiast pogodzić się z tym, że potrzeba jest prawdziwą matką wynalazku. To zdanie pada także w książce Taleba “Antykruchość”. Bardzo przydatna lektura, zwłaszcza teraz. Czy dotarła do Ciebie ankieta z odpowiedziami na pytanie, kto wprowadził innowację i optymalizację procesów w Twojej firmie? CEO, CTO czy może COVID?
-
Kiedy i jak uczyć się Machine Learning?
W #84 odcinku poznasz 3 wyjątkowe osoby, które podzielą się swoimi przemyśleniami na temat rozwoju w zakresie uczenia maszynowego. Jak uczyć się Machine Learning? O czym pamiętać i jak może wyglądać edukacja? Jeśli rozważasz poznać praktyczne oblicze uczenia maszynowego, to warto poznać opinie osób, które już zaczęły to robić. Powstało już kilka odcinków (np. 61 czy 73) podcastu z absolwentami kursów, każdy jest inny i na swój sposób wyjątkowy, ponieważ za każdą zaproszoną osobą stoi historia. Warto poszukać takiej, która jest Ci bliska i się zainspirować do działania, ale zacznijmy od początku i ważnego pytania, które zadaję sobie regularnie.
-
Jak Google i DeepMind wspierają służbę zdrowia?
Innowacja nieodłącznie wiąże się z licznymi wyzwaniami, bo wymaga pokonywania nierzadko bardzo wielu barier, zmiany utartych tematów i sposobu myślenia. O tym i nie tylko miałem okazję porozmawiać z Joanną Chwastowską z Google, która przedtem pracowała w DeepMind, jeszcze wcześniej w startupie i znów w Google. Joanna ma bardzo ciekawe doświadczenie w różnych obszarach. Dzisiaj m.in. opowiemy o tym, jak wygląda służba zdrowia w Wielkiej Brytanii, jakie tam są podstawowe problemy związane z komunikacją pomiędzy lekarzami, pielęgniarkami i innymi osobami, które np. robią badania. Jak przekazywane są między nimi informacje?
