W tym odcinku porozmawiamy sobie o rolach i kompetencjach w projektach z uczeniem maszynowym w roli głównej. Temat zwykle zamyka się na “Data Scientist” lub “ML Engineer”, ale jednak na tym nie kończą się kompetencje potrzebne, aby projekt z sukcesem zacząć, przeprowadzić i co najważniejsze zakończyć.

Dlatego porozmawiamy o tym:

1. Kogo potrzebujesz w projekcie ML, aby iść do przodu - wprowadzenie
2. Kto łączy DS / ML z biznesem?
3. Jakie kompetencje są potrzebne, aby wystartować?
4. Czego potrzebujesz, aby rozpędzić się z ML w Twojej firmie?

Witaj w kolejnym odcinku serii: “Machine Learning - od pomysłu do wdrożenia”

W tym odcinku porozmawiamy o tym, co i jak warto mierzyć w projektach ML.
Postaram się odpowiedzieć na pytania:

1. Co to są metryki sukcesu i dlaczego są podstępne?
2. Dlaczego biznesowe metryki sukcesu są takie ważne w projektach ML?
3. Jak biznesowe metryki sukcesu wpływają na techniczne?
4. Jakie pytania warto zadać rozmawiając o metrykach?
5. O częstych błędach popełnianych na tym etapie i ich wpływie na cały projekt?

Seria: Machine Learning - od pomysłu do wdrożenia

Pytania, na które będziemy szukać odpowiedzi w ciągu najbliższej godziny:

1) Co potrafi ML, a czego nie potrafi?
2) Jakie wartości może przynieść ML w Twojej firmie?
3) W jakich branżach ML daje przewagę?
4) Jak szukać obszarów w Twojej firmie, gdzie uczenie maszynowe może pomóc?
5) Jak postawić pierwszy krok, aby zbadać potencjał, czy ML daje wartość?

Wysłuchaj od początku do końca tego odcinka, aby dowiedzieć się, jak walidować swoje pomysły na ML, poznasz 7 podstawowych filtrów, które pomogą Ci uniknąć problemów na starcie.

W następnych odcinkach tej serii będziemy stawiać kolejne kroki, które pozwolą Ci poznać lepiej ważne momenty i zagadnienia projektu ML. Bądź z nami do końca, aby zdobyć ogromną dawkę wiedzy i inspiracji.

Podcast Biznes Myśli po przerwie wraca w nowej odsłonie. Odsłuchaj tego odcinka i dowiedz się, jaką nową serię przygotowaliśmy dla Ciebie.

Czy zastanawiasz się, jak zmieni się Data Science i Machine Learning w ciągu najbliższego roku, 5 czy 10 lat? Czy uda się nam wejść na kolejny poziom, który dokona rewolucji? Jaki mamy potencjał i marzenia?

A najważniejsze pytanie, czy to wpłynie na Twoją branżę i karierę zawodową?

Dziś zapraszam Cię do swego rodzaju podsumowania roku 2021 i refleksji, co może wydarzyć się w przyszłości. Posłuchaj 5 wypowiedzi ekspertów podcastu Biznes Myśli z 2021 i dowiedz się, co przewidują, jakie widzą możliwości i potencjały w najbliższych latach.

Uczenie maszynowe nie jest skierowane do jednego konkretnego zawodu. To warstwa, która przecina wiele, o ile nie wszystkie, dziedziny w mniejszym lub większym stopniu. To również będzie dotyczyć Ciebie.

Dzisiaj zebrałem trzy opinie moich świeżo upieczonych absolwentów kursu „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”, aby pokazać Ci, jak różne profile mają te osoby, ale każdy znalazł coś wartościowego dla siebie w tym kursie.

Dzielę się tutaj opiniami kursantów, aby pokazać ich perspektywę, ich historie oraz wrażenia. Może zainspirują kogoś, by samemu spróbować swoich sił w uczeniu maszynowym.

Co musisz wiedzieć na temat transformacji cyfrowej?
Jakich błędów nie popełniać na początku? Im więcej danych tym lepiej, czy ilość nie ma znaczenia? Jakie dane warto digitalizować?
Na te i inne pytania znajdziesz odpowiedź w tym odcinku podcastu.

Gościem odcinka jest Konrad Banachewicz, który od 18 lat mieszka w Holandii, a pochodzi z Polski. Jeżeli zajmujesz się Uczeniem Maszynowym, Data Science, posłuchaj! Myślę, że będziesz mógł sobie zaoszczędzić miesiące, a może nawet lata. Dowiesz się m.in. dlaczego ludzie zakochują się w Deep Learning i jak nieodwzajemniona może być ta miłość. Porozmawiamy także o jakości danych i wielu innych tematach z praktycznej strony.

Dane zawierają w sobie ogrom informacji, jednak kluczem do tego jest ich właściwa interpretacja. Pomocna temu będzie wizualizacja danych i to jest właśnie temat mojej rozmowy z Anną Kozak. Z jednej strony jest wykładowcą, skończyła Politechnikę na kierunku matematyka stosowana. Z drugiej strony pracuje jako Data Scientist, więc jest w zawodzie. Z trzeciej strony angażuje się w przeróżne inicjatywy, aby szerzyć wiedzę. Wykonuje sporo różnych rzeczy, ale jedna, która się bardzo wyróżnia, to wizualizacja. Jest wielką entuzjastką wizualizacji.

Ania zajmuje się również dziedziną XAI albo interpretowalność modeli czy sztucznej inteligencji. O tym postaram się nagrać osobny odcinek. Nie chciałem się za bardzo rozdrabniać, bo to jest wątek nieco szerszy, który zasługuje co najmniej na własny odcinek. Dzisiaj natomiast porozmawiamy o tym, czym jest zły wykres, jak zrobić poprawny oraz czy można robić Data Science na wysokim poziomie bez wizualizacji.

Jak wygląda praca Product Managera w zespole AI? Na to i wiele innych pytań odpowie gość tej rozmowy - Ola Możejko.
Historia Oli jest bardzo ciekawa - skończyła studia matematyczne, później pracowała jako Machine Learning Engineer, Data Scientist i niedawno zdecydowała się zmienić tę ścieżkę kariery i zostać Product Managerem. Porozmawiamy o tym, skąd pomysł na taką zmianę, ale także o sztuce zarządzania projektami, roli Product Managera w zespole AI i nie tylko. Zaczynamy!

Ile eksperymentów w tygodniu udaje Ci się przeprowadzić?

W tym odcinku porozważamy o eksperymentowaniu i o tym, dlaczego odgrywa ono kluczową rolę w Machine Learning.

Dodatkowo dowiesz się, jakie prowadzę własne eksperymenty, jak może Ci to pomóc. Mam też dla Ciebie pracę domową i przydatne punkty, które pomogą Ci zarządzać eksperymentami. Zaczniemy filozoficznie, ale jak zwykle skończymy praktycznie ;)