• Podcast

    Przetwarzanie języka naturalnego w biznesie

    W 47 odcinku po raz pierwszy poruszyłem temat przetwarzania języka naturalnego. Dzisiaj wrócę do tej kwestii i wyjaśnię, do czego nam to jest potrzebne. Jakie problemy można rozwiązywać i czy te rozwiązania wnoszą wartość dodaną? Dodatkowo omówię podstawowe algorytmy, które są łatwiejsze niż mogą się wydawać. Na początku mam dla Ciebie dwa ogłoszenia. Po pierwsze, 27-28 września odbędzie się międzynarodowa konferencja w Warszawie DWCC 2019. Będzie dużo praktyki, eksperci światowej klasy z różnych zakątków, z takich firm jak DeepMind, Facebook, Uber, Stanford, Huawei, Alpha itd. Stawiamy duży nacisk na networking, wsparcie merytorycznych dyskusji (dobór właściwych osób we właściwym czasie) i połączenie ze sztuką. Będzie tak zwana AMA, czyli Ask Me Anything. To jest specjalna formuła, kiedy po prezentacji nie ma pytań, wówczas prelegent będzie w wyznaczonym miejscu dostępny do prywatnych rozmów i wymiany zdań. Będzie…

  • Brak kategorii

    Jak ugryźć uczenie maszynowe od strony praktycznej?

    W sierpniu 2018 roku LinkedIn opublikował coroczny raport LinkedIn Workforce Report. Można w nim znaleźć wiele ciekawych informacji m.in. o pewnych umiejętnościach, na które obecnie jest duży popyt. Zauważalnie szybka jest dynamika wzrostu zapotrzebowania na specjalistów uczenia maszynowego. W skali całego kraju (USA) ten niedobór wynosi ponad 150 tys. specjalistów. Z czego ponad 30 tys. w samym Nowym Jorku i tyle samo w San Francisco. Nie ma jeszcze raportu wydanego w 2019 roku, wkrótce ma się pojawić (zwykle jest wydawany w sierpniu). Czuć natomiast duży potencjał. W tym miejscu warto zatrzymać się na chwilę i wyjaśnić kilka kwestii. Obecnie możemy zaobserwować rozkwit związany z uczeniem maszynowym. Często wiele osób entuzjastycznie rozpoczyna swoją przygodę w tym obszarze, bo tu zarabia się dość sporo (w szczególności w krajach zachodnich). Tutaj zostawię link do innego…

  • Uczenie maszynowe na DataWorkshop, pragmatyczne wejście do światu ML
    Podcast

    Uczenie maszynowe na DataWorkshop, pragmatyczne wejście do świata ML

    Uczenie maszynowe, lub tak zwana sztuczna inteligencja jest bardzo gorącym tematem, głównie dlatego, że można dzięki niej uzyskać zauważalną wartość dodaną w biznesie. Czasem nawet może być ona kluczowa, bo dzięki temu pojawią się nowe biznesy, które zmieniają dotychczasowe reguły gry. W każdej branży obecność uczenia maszynowego jest coraz bardziej odczuwalna nie tylko na świecie, ale również w Polsce. Pytanie, które zadają sobie dyrektorzy, managerowie, liderzy to w jaki sposób przeszkolić mój zespół w obszarze uczenia maszynowego. Również podobnie pytanie, tylko z innej perspektywy dość często zadają sobie osoby techniczne, np. programiści lub analitycy. Jak rozpocząć pracę z uczeniem maszynowym? Cały paradoks polega na tym, że ilość informacji na ten temat jest tak ogromna, że ciężko jest się w tym odnaleźć. Są osoby, które próbują przerobić jak najwięcej różnych książek, artykułów, itp. w wyniku…

  • Łukasz Siatka
    Podcast

    Łukasz Siatka – ex Googler, Facebooker

    Z tego odcinka dowiesz się: czym zajmuje się Łukasz Siatka, co to jest to TPU i jakie problemy rozwiązuje, czy TPU ma przewagę nad GPU, jak w praktyce wykorzystywane jest TPU, co zrobić, żeby wejść w świat deep learningu, kiedy opłaca się kupować własną kartę, a kiedy lepiej przejść na chmurę, na czym polega rola sound engineera, jakie są największe wyzwania w uczeniu maszynowym, które obszary w uczeniu maszynowym rozwijają się najszybciej, jak wdrożyć uczenie maszynowe w swoim biznesie, czym zajmuje się organizacja Machine Learning Study Group, jakie są stanowiska w Facebooku, czy podobnej wielkości firmach, związane z uczeniem maszynowym i analizą, jakich kompetencji wymagają, od czego zacząć naukę uczenia maszynowego i gdzie się uczyć. Google już rok temu zapowiedział strategię AI First. Zabrał się za to na poważnie, ilość projektów, który w ten czy inny sposób…