Artwork

Contenuto fornito da Vladimir. Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Vladimir o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
Player FM - App Podcast
Vai offline con l'app Player FM !

BM128: Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczny ML?

59:14
 
Condividi
 

Manage episode 439308995 series 1407887
Contenuto fornito da Vladimir. Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Vladimir o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi klasyczne uczenie maszynowe? Dowiedz się, jak skutecznie wykorzystać obie technologie w biznesie!
✔ Subskrybuj kanał: / https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1
👍 Zostaw like!
❗Obserwuj mnie na LinkedIn https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko
📢 Poleć ten podcast znajomym zainteresowanym praktycznym wykorzystaniem AI w biznesie!
Przedstawiam różne perspektywy, dzieli się osobistymi doświadczeniami i analizuję, jak te technologie mogą wspierać decyzje biznesowe.
W tym odcinku dowiesz się:
• Jakie są kluczowe różnice między LLM a klasycznym ML?
• Kiedy warto inwestować w LLM, a kiedy lepiej stosować tradycyjne podejście?
• Jak łączyć obie technologie dla uzyskania najlepszych rezultatów?
• Jakie są praktyczne zastosowania LLM w biznesie?
Najważniejsze tematy:
1. LLM (Large Language Models) i klasyczne uczenie maszynowe (ML) mają różne zastosowania i zalety - wybór między nimi powinien zależeć od charakteru problemu i dostępnych danych.
2. Klasyczne ML nadal wytwarza większą wartość w biznesie, szczególnie dla danych tabelarycznych, oferując lepszą jakość, szybkość i interpretowalność wyników.
3. LLM są przydatne do pracy z nieustrukturyzowanym tekstem, tworzenia baz wiedzy i wspomagania komunikacji między zespołami technicznymi a biznesowymi.
4. Najlepszym podejściem jest często łączenie klasycznego ML z LLM, wykorzystując zalety obu metod.
5. Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań opartych na klasycznym ML jest zwykle prostsze i tańsze niż w przypadku LLM.
6. LLM nie zastępują całkowicie zespołu data science, ale mogą być cennym narzędziem wspomagającym, np. w generowaniu kodu czy dokumentacji.
7. Przy projektowaniu rozwiązań AI kluczowe jest zrozumienie problemu, skupienie się na stabilności i przewidywalności, a nie tylko na najnowszych narzędziach.
Subskrybuj teraz i włącz dzwonek powiadomień, aby być dostawać praktyczną wiedzę o uczeniu maszynowym.
Ten podcast to KONIECZNIE POZYCJA dla każdego, kto:
- Interesuje się sztuczną inteligencją i jej zastosowaniami w biznesie
- Rozważa wdrożenie LLM-ów lub klasycznego ML w swojej firmie
- Chce być na bieżąco z najnowszymi trendami w AI
Oglądaj na Youtube: https://youtu.be/TPDvcFeuoZ4
Autorskie kursy Vladimira:
👉 DS/ML od podstaw - https://dataworkshop.eu/pl/practical-machine-learning
👉 Python - https://dataworkshop.eu/pl/intro-python
👉 Statystyka - https://dataworkshop.eu/statistics
👉 SQL - https://dataworkshop.eu/pl/sql
👉 Time Series - https://dataworkshop.eu/pl/time-series
👉 NLP - https://dataworkshop.eu/pl/nlp
🔥 Chcesz uczyć się ML/DS w DataWorkshop? Zarezerwuj indywidualną konsultację, aby doradzić najlepszą opcję dla Ciebie.
https://dataworkshop.typeform.com/to/YCBMn37h
Linki do podcastu:
📌 https://youtu.be/4pfEZuw3dtE
📌 https://biznesmysli.pl
📌 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277
📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I
📌 Google Podcasts https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_
📌 Spreaker: https://www.spreaker.com/podcast/biznes-mysli--2214604
#machinelearning #datascience #genai #llm #ml #ai
  continue reading

223 episodi

Artwork
iconCondividi
 
Manage episode 439308995 series 1407887
Contenuto fornito da Vladimir. Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Vladimir o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi klasyczne uczenie maszynowe? Dowiedz się, jak skutecznie wykorzystać obie technologie w biznesie!
✔ Subskrybuj kanał: / https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1
👍 Zostaw like!
❗Obserwuj mnie na LinkedIn https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko
📢 Poleć ten podcast znajomym zainteresowanym praktycznym wykorzystaniem AI w biznesie!
Przedstawiam różne perspektywy, dzieli się osobistymi doświadczeniami i analizuję, jak te technologie mogą wspierać decyzje biznesowe.
W tym odcinku dowiesz się:
• Jakie są kluczowe różnice między LLM a klasycznym ML?
• Kiedy warto inwestować w LLM, a kiedy lepiej stosować tradycyjne podejście?
• Jak łączyć obie technologie dla uzyskania najlepszych rezultatów?
• Jakie są praktyczne zastosowania LLM w biznesie?
Najważniejsze tematy:
1. LLM (Large Language Models) i klasyczne uczenie maszynowe (ML) mają różne zastosowania i zalety - wybór między nimi powinien zależeć od charakteru problemu i dostępnych danych.
2. Klasyczne ML nadal wytwarza większą wartość w biznesie, szczególnie dla danych tabelarycznych, oferując lepszą jakość, szybkość i interpretowalność wyników.
3. LLM są przydatne do pracy z nieustrukturyzowanym tekstem, tworzenia baz wiedzy i wspomagania komunikacji między zespołami technicznymi a biznesowymi.
4. Najlepszym podejściem jest często łączenie klasycznego ML z LLM, wykorzystując zalety obu metod.
5. Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań opartych na klasycznym ML jest zwykle prostsze i tańsze niż w przypadku LLM.
6. LLM nie zastępują całkowicie zespołu data science, ale mogą być cennym narzędziem wspomagającym, np. w generowaniu kodu czy dokumentacji.
7. Przy projektowaniu rozwiązań AI kluczowe jest zrozumienie problemu, skupienie się na stabilności i przewidywalności, a nie tylko na najnowszych narzędziach.
Subskrybuj teraz i włącz dzwonek powiadomień, aby być dostawać praktyczną wiedzę o uczeniu maszynowym.
Ten podcast to KONIECZNIE POZYCJA dla każdego, kto:
- Interesuje się sztuczną inteligencją i jej zastosowaniami w biznesie
- Rozważa wdrożenie LLM-ów lub klasycznego ML w swojej firmie
- Chce być na bieżąco z najnowszymi trendami w AI
Oglądaj na Youtube: https://youtu.be/TPDvcFeuoZ4
Autorskie kursy Vladimira:
👉 DS/ML od podstaw - https://dataworkshop.eu/pl/practical-machine-learning
👉 Python - https://dataworkshop.eu/pl/intro-python
👉 Statystyka - https://dataworkshop.eu/statistics
👉 SQL - https://dataworkshop.eu/pl/sql
👉 Time Series - https://dataworkshop.eu/pl/time-series
👉 NLP - https://dataworkshop.eu/pl/nlp
🔥 Chcesz uczyć się ML/DS w DataWorkshop? Zarezerwuj indywidualną konsultację, aby doradzić najlepszą opcję dla Ciebie.
https://dataworkshop.typeform.com/to/YCBMn37h
Linki do podcastu:
📌 https://youtu.be/4pfEZuw3dtE
📌 https://biznesmysli.pl
📌 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277
📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I
📌 Google Podcasts https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_
📌 Spreaker: https://www.spreaker.com/podcast/biznes-mysli--2214604
#machinelearning #datascience #genai #llm #ml #ai
  continue reading

223 episodi

Tutti gli episodi

×
 
Loading …

Benvenuto su Player FM!

Player FM ricerca sul web podcast di alta qualità che tu possa goderti adesso. È la migliore app di podcast e funziona su Android, iPhone e web. Registrati per sincronizzare le iscrizioni su tutti i tuoi dispositivi.

 

Guida rapida