#23 Machine Learning. Nowe Horyzonty Technologii?
Mam świetną wiadomość dla Was! Właśnie ukazał się nowy odcinek podcastu DEVision, w którym poruszamy dwie niezwykle ciekawe tematyki: Machine Learning i głośne w ostatnim czasie AI 💡W tym odcinku zgłębiamy tajniki sztucznej inteligencji i jej zastosowań w dzisiejszym świecie. Z naszym gościem, Tomaszem Roszczynialskim, porozmawiamy również o pomyśle na połączenie technologii i muzyki w postaci startupu fortepianowego!Przyłączcie się do dyskusji, aby poznać, jak wygląda praca Inżyniera Machine Learningu i jakie umiejętności są niezbędne, aby móc wpływać na rozwój sztucznej inteligencji. Będziemy omawiać najlepsze praktyki, narzędzia i techniki stosowane w tej dziedzinie. 💻🧠Zapraszamy Was do wysłuchania odcinka, gdzie odkryjemy tajniki sztucznej inteligencji i dowiecie się, jak machine learning może przenieść nasze muzyczne doświadczenia na zupełnie nowy poziom! 🎹🤖#DEVisionPodcast #MachineLearning #StartupFortepianowy #SztucznaInteligencja #MachineLearningEngineer
Jedyne, co trzeba zrozumieć z matematycznego punktu widzenia, to jest mnożenie macierzowe, pochodna, no i w sumie tyle tak naprawdę. To też jest takie pytanie, które chciałem zadać, bo pamiętam taki mój pierwszy kontakt, jak już zacząłem pracować jako programista z właśnie machine learningiem. Było coś takiego, że wybrałem się na jakiś event w Warszawie dotyczący Pydata, tam właśnie wszystkie wykłady, które były przedstawiane dotyczyły machine learningów. Wszystko opierało się matematykę. Bardzo dużo było właśnie takich pokazanych wzorów trudnych, jakichś macierzy, całek pochodnych. Zastanawiałem się wtedy, jak bardzo taki programista musi znać się na matematyce.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Tomek opisuje swoje zainteresowania związane z fizyką i programowaniem, a Nikodem pyta o różnice między Machine Learning, Deep Learning, Sztuczna Inteligencja i Big Data.
Tomek wyjaśnia, że Machine Learning obejmuje wszystkie metody uczenia maszynowego, podczas gdy Deep Learning to podziale, gdzie algorytmy są budowane w bardzo konkretny sposób.
Tomek opisuje rozwój technologii Machine Learning od 10 lat temu do obecności, podkreślając wzrost dostępności narzędzi i poprawę efektywności algorytmów.
Rozmowa o zastosowaniach sztucznej inteligencji, zwłaszcza deep learningu, w systemach rekomendacyjnych na platformach społecznościowych.
Porada dla programistów chętnych do wejścia do dziedziny Machine Learning, omówienie różnych aspektów pracy i potencjalnych kierunków.
Komentarz na koniec odcinka, w którym autor podsumowuje temat i prosi o spotkanie w przyszłości.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Mam świetną wiadomość dla Was! Właśnie ukazał się nowy odcinek podcastu DEVision, w którym poruszamy dwie niezwykle ciekawe tematyki: Machine Learning i głośne w ostatnim czasie AI 💡W tym odcinku zgłębiamy tajniki sztucznej inteligencji i jej zastosowań w dzisiejszym świecie. Z naszym gościem, Tomaszem Roszczynialskim, porozmawiamy również o pomyśle na połączenie technologii i muzyki w postaci startupu fortepianowego!Przyłączcie się do dyskusji, aby poznać, jak wygląda praca Inżyniera Machine Learningu i jakie umiejętności są niezbędne, aby móc wpływać na rozwój sztucznej inteligencji. Będziemy omawiać najlepsze praktyki, narzędzia i techniki stosowane w tej dziedzinie. 💻🧠Zapraszamy Was do wysłuchania odcinka, gdzie odkryjemy tajniki sztucznej inteligencji i dowiecie się, jak machine learning może przenieść nasze muzyczne doświadczenia na zupełnie nowy poziom! 🎹🤖#DEVisionPodcast #MachineLearning #StartupFortepianowy #SztucznaInteligencja #MachineLearningEngineer