## Wdrażanie Modeli Uczenia Maszynowego w Środowiskach Produkcyjnych – Wprowadzenie Wdrażanie modeli uczenia maszynowego, czyli umieszczanie sztucznej inteligencji w rzeczywistych systemach biznesowych, staje się dzisiaj kluczowe dla firm, które chcą się rozwijać. Twoje przedsiębiorstwo pracuje z danymi każdego dnia, a modele uczenia maszynowego mogą zmienić te dane w rzeczywiste decyzje biznesowe. To nie jest już…

**Wprowadzenie: Różnice między trenowaniem modelu a wdrożeniem w rzeczywistym środowisku** Trenowanie modelu sztucznej inteligencji, a jego wdrożenie w rzeczywistym środowisku to dwie zupełnie różne rzeczy. Wiele osób myśli, że jeśli model działa dobrze w laboratorium, to zadziała równie dobrze w produkcji. To nie jest prawda. Maria Lewandowska, inżynierka uczenia maszynowego w firmie Comarch, wyjaśnia to…

Kiedy uczysz się maszyn, aby były bardziej inteligentne, musisz wybrać właściwe ustawienia. Te ustawienia to hiperparametry. Hiperparametry to wartości, które ty sam ustawiasz przed treningiem modelu, a nie wartości, które model się uczy. Mogą one poprawić wyniki twojego modelu o 10 do 20 procent. To naprawdę wiele. Ale tutaj pojawia się problem. Masz wiele możliwości…

## Wprowadzenie Twój model uczenia maszynowego uczy się dobrze na danych treningowych, ale potem zawala się na nowych danych. To się dzieje, a my ci pokażemy, dlaczego. Generalizacja modeli to zdolność twojego algorytmu do działania dobrze na danych, których nigdy wcześniej nie widział. To jest kluczowe, naprawdę ważne dla każdego projektu. Problemy z generalizacją pojawiają…

**Wprowadzenie** Kiedy budujesz model uczenia maszynowego, który rozpoznaje rzeczy, musisz wiedzieć, czy działa dobrze. Dokładność, precyzja, czułość, miara F1 i krzywe ROC to narzędzia, które ci w tym pomagają. Brzmi skomplikowanie? Nie martw się, wyjaśnimy to w prosty sposób. Wyobraź sobie, że twój model musi rozpoznawać choroby w szpitalu. Jeśli powie, że pacjent jest chory,…

**Jak strukturyzować i optymalizować sieci neuronowe do różnych zadań** Sztuczne sieci neuronowe to narzędzia, które działają podobnie jak twój mózg. Składają się z warstw wejściowych, ukrytych i wyjściowych. Te sieci uczą się poprzez zmianę wag podczas treningu. Python to język, który wszyscy używają do pracy z sieciami. TensorFlow to biblioteka, która pomaga ci budować te…

## Budowanie modeli interpretujących obrazy i dane wideo – Wprowadzenie Modele interpretujące obrazy i dane wideo to narzędzia komputerowe, które uczą się rozpoznawać, co widzą na ekranie. Twoje urządzenia używają tych modeli każdego dnia. Rozpoznają twarze, liczą obiekty i rozumieją sceny z filmów. Ta technologia zmienia świat bardzo szybko. Rynek wizji komputerowej, czyli technologii, która…

**Programowanie maszyn do rozumienia i generowania języka naturalnego** Przetwarzanie języka naturalnego, czyli NLP, to dziedzina informatyki i sztucznej inteligencji, która uczy maszyny rozumieć i tworzyć ludzki język. Ty pracujesz z tym każdego dnia, kiedy używasz Siri na swoim telefonie czy rozmawiasz z chatbotem. Maszyny uczyły się tego umiejętności przez wiele lat. W latach pięćdziesiątych do…

**Wprowadzenie do agentów, środowisk, nagród i pętli treningowych** Uczenie się ze wzmacnianiem to szybko rosnąca gałąź sztucznej inteligencji. Ta technologia pozwala programom podejmować decyzje na własną rękę. Programy te pracują poprzez interakcję z otoczeniem, podobnie jak ty uczysz się na podstawie swoich doświadczeń. Agent to autonomiczny program, który analizuje sytuacje i podejmuje działania. Działa on…

# Techniki grupowania, redukcji wymiarowości i wykrywania anomalii: Wprowadzenie Uczenie maszynowe bez nadzoru to coś naprawdę fascynującego. Pracujesz z danymi, które nie mają etykiet, i szukasz ukrytych wzorów. Twoje dane kryją tajemnice, a ty odkrywasz je za pomocą trzech potężnych technik: grupowania, redukcji wymiarowości i wykrywania anomalii. Grupowanie, zwane też klasteryzacją, pozwala ci dzielić dane…