Nieliniowy

Rozmawiamy m.in o: - jak dostarczać projekty uczenia maszynowego korzystając z zasad Agile - sposobach na niepewność w projektach ML - jak zaprzyjaźnić się z devopsami - czy daily to dobre miejsce do podawania statusu - timeboxingu projektów badawczych - czy sprint jest szybki Gościem był Kuba Szczepanik Podcast Kuby i Jacka: https://porzadnyagile.pl Wywiad przeprowadził Michał Dulemba Książka &qu...

Rozmawiamy m.in. o tym: - jak działa elasticsearch - jak użyć uczenia nienadzorowanego do wykrywania anomalii - o ścieżce managerskiej i technicznej w IT - plaftormie i produktach firmy Elastic Gościem był Igor Kupczyński Wywiad przeprowadził Michał Dulemba Książka "Jak zacząć podcast" - nowoczesny podręcznik podcastera. Posłuchaj więcej odcinków na: nieliniowy.pl - podcast na temat data...

Rozmawiamy m.in. o: - praktycznym podejściu do etyki w machine learning - jak sprawnie realizować projekty z komponentem ML - niepotrzebnym komplikowaniu doktoratu i publikacji naukowych - tzw. tradycyjnym NLP i wykorzystaniu tych technik do predykcji konwersji - firmie Capgemini oraz Landingi (https://landingi.com) W roli gościa wystąpił Ruslan Korniichuk - Lead IT Architect z Capgemini Rozmowę p...

Rozmawimy m.in o: - skali w jakiej działa STX NEXT - w jakim modelu działa software house w projekach z komponentami machine learning - jak rozwiązać dostęp do poufnych danych klienta - jaka ścieżki masz do wyboru kiedy staniesz się już senior developerem - jakich ludzi szuka software house do data science - o tym jak "tworzyć machine learningowych unicornów" - na jakim poziomie jest zwy...

W podcaście rozmawiamy między innymi na temat: - bias-ie w polskich modelach NLP - książce "Matematyczna broń zagłady" Cathy O'Neil - odpowiedzialności inżynierów i firm za tworzone rozwiązania - ocenie pracy nauczycieli w kontekście systemów rankingowych / ML - losach absolwentów bootcampów prowadzonych przez Sages / Norberta - podejściu do nauki matematyki  Gościem był Norbert Ryc...

Rozmawiamy m.in o - wykrywaniu raka  przy użyciu sieci CNN - czym jest transfer learning oparty na ImageNet i czy tak samo dobrze działa przy obrazowaniu medycznym - annotacji i augmentacji danych medycznych - produktach MIDAS (annotacja / anonimizacja) oraz TITAN (klasyfikacja zdjęć tkanek) - czym grozi wyciek danych pacjentów i dlaczego tak ważna jest anonimizacja danych - jakie wyzwania mają pr...

Rozmawiamy m.in na temat: - programu SmartCut oraz pluginu DeepL - szybkości / jakości tłumaczeń symultanicznych - czy ML umie szukać skojarzeń na potrzeby ciekawszych / barwniejszych tłumaczeń - czym jest chamber effect - czy 99 proc to dużo czy mało - w czym nadal lepszy jest człowiek,  a w czym komputer(ML) jeśli chodzi o tłumaczenia - czy machine learning  (np. model GPT-3) zabija kreatywność...

Rozmawiamy między innymi o tym czy: - jak przekazywać wiedzę / walczyć z wiedzą plemienną w IT - czy transformery są bezpieczną technologią - czy da się "opatentować" swój styl pisania - zbiorach danych do języka polskiego - walidacji modeli Linki wspomniane w rozmowie: Kurs SAGES / Łukasza Kobylińskiego na temat NLP w którym wykłada też Patryk: https://kursy.sages.pl/kursy/przetwarzanie...

Rozmawiamy między innymi: - książce "Sięgaj jak najdalej" / "Range" (ang) D.Epstein - automatycznych robotach w magazynach - byciu generalistą vs specjalistą w wąskiej dziedzinie - inżynierach typu T - praktycznym podejściu do nauki programowania Gościem był Mateusz Stankiewicz - software engineer z firmy Flyps Wywiad przeprowadził Michał Dulemba Chcesz nagrywać podcast, ale ni...

Rozmawiamy m.in. o: - dlaczego projekty uczenia maszynowego czasem się nie udają - czym jest pętla zwrotna w uczeniu maszynowym - czy nadal potrzebny jest człowiek w trakcie uczenia modelu (human in the loop) - jak zarządzać setkami modeli - czy scrum jest dobry dla projektów data science - czy kontrola biznesu jest potrzebna Gościem był Witold Zaklukiewicz - Senior Data Scientist - Ceneo Chcesz d...

W tym odcinku poruszymy takie tematy jak - współpraca ML - biznes - "klasyczni programiści" - jak najlepiej uczyć się deep learningu - jak zarządzać projektami ML - czy praca Data Scientista może wyglądać inaczej niż "na reklamach" - jakie ograniczenia napotykamy w projektach ML Gościem był Kuba Kołodziejczyk. Wywiad prowadził Michał Dulemba Nowość! Książka " Jak zacząć po...