Biznes Myśli
Szukasz sposobu na rozwój firmy z pomocą AI? Chcesz poprawić produkty i podejmować lepsze decyzje? Podcast "Biznes Myśli..." to Twoja dawka wiedzy o najnowszych trendach, praktycznych rozwiązaniach i inspirujących przykładach.
Razem z ekspertami omawiamy kluczowe tematy AI: ludzie, pieniądze, trendy, pomysły, dane, narzędzia i sprawdzone praktyki. Biznes Myśli to Twoje sprawdzone źródło na temat sztucznej inteligencji. Świat zmienia się szybciej, niż myślisz – dołącz teraz!
Blog: https://biznesmysli.pl/newsletter
Youtube:
BM114: Nauka Machine Learning - 3 różne perspektywy
2021-12-13 05:00:06
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.
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.
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.
BM113: Transformacja cyfrowa
2021-11-29 05:00:02
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.
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.
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.
BM112: Data Science oczami praktyka
2021-11-08 05:03:35
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.
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.
BM111: Wizualizacja danych
2021-10-18 05:00:09
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.
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.
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.
BM110: Product Manager w zespole AI
2021-10-04 05:00:14
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!
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!
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!
BM109: Najważniejsza rzecz w Machine Learning
2021-09-20 05:00:03
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 ;)
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 ;)
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 ;)
BM108: Machine Learning & Cyber Security
2021-09-06 05:00:16
Dzisiejszym gościem jest Mirosław Mamczur. Mirek już kiedyś był w odcinku, ale to była króciutka wypowiedź tuż po kursie, bo Mirek jest absolwentem kursu "Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw". To była pierwsza edycja. Dla mnie, dla DataWorkshop i dla Mirka był to pierwszy kurs, w którym wziął udział. Opowiadał, że się wahał czy warto, czy nie, ale potem zdecydował się i na tym wiele skorzystał. Dziś porozmawiamy o temacie ML & Cyber Security i rozwoju od analityka danych do Data Scientist na konkretnym przykładzie. Poznaj historię Mirka!
Dzisiejszym gościem jest Mirosław Mamczur. Mirek już kiedyś był w odcinku, ale to była króciutka wypowiedź tuż po kursie, bo Mirek jest absolwentem kursu "Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw". To była pierwsza edycja. Dla mnie, dla DataWorkshop i dla Mirka był to pierwszy kurs, w którym wziął udział. Opowiadał, że się wahał czy warto, czy nie, ale potem zdecydował się i na tym wiele skorzystał.
Dziś porozmawiamy o temacie ML & Cyber Security i rozwoju od analityka danych do Data Scientist na konkretnym przykładzie. Poznaj historię Mirka!
Dziś porozmawiamy o temacie ML & Cyber Security i rozwoju od analityka danych do Data Scientist na konkretnym przykładzie. Poznaj historię Mirka!
BM107: Wyceń swoje mieszkanie z pomocą Machine Learning
2021-08-23 05:00:09
Będziemy rozmawiać o nieruchomościach. Dzisiejszym gościem jest Filip Finfando, który pracuje w SonarHome jako Lead ML Engineer. Co to jest za firma? Jeżeli słuchasz podcastu Biznes Myśli od samego początku to był czwarty odcinek, gdzie opowiadałem różne przypadki i jednym z nich był właśnie Opendoor. To jest firma w Stanach Zjednoczonych, która wystartowała najpierw w Arizonie. Oferowali oni usługę, dzięki której możesz szybko kupować nieruchomości. Zdejmowali cały ciężar z osób, które to nabyły. Wtedy powiedziałem, że nie kojarzę ani jednej firmy, która w Polsce zrobiłaby coś podobnego. Już jest, posłuchaj :)
Będziemy rozmawiać o nieruchomościach. Dzisiejszym gościem jest Filip Finfando, który pracuje w SonarHome jako Lead ML Engineer. Co to jest za firma? Jeżeli słuchasz podcastu Biznes Myśli od samego początku to był czwarty odcinek, gdzie opowiadałem różne przypadki i jednym z nich był właśnie Opendoor. To jest firma w Stanach Zjednoczonych, która wystartowała najpierw w Arizonie. Oferowali oni usługę, dzięki której możesz szybko kupować nieruchomości. Zdejmowali cały ciężar z osób, które to nabyły. Wtedy powiedziałem, że nie kojarzę ani jednej firmy, która w Polsce zrobiłaby coś podobnego. Już jest, posłuchaj :)
BM106: Czy developer potrzebuje Machine Learning?
2021-08-09 05:00:14
Tym razem mam dla Ciebie nieco inny podcast niż zazwyczaj. Jest to pewien eksperyment. Polega on na tym, że Kajetan Duszyński, który prowadzi podcast Backend na froncie, zaprosił mnie do swojego podcastu, a ja pomyślałem, że warto również opublikować to u mnie. Dotychczas miałem dwie możliwości: albo głównie ja zadaje pytania, albo prowadzę monolog. Pomyślałem, że fajnie byłoby, żeby ktoś, kto ma trochę inne doświadczenie (programisty), wyciągnął tym razem ze mnie może nieco mniej oczywiste tematy i opinie. Człowiek jest bardzo subiektywny. Dzięki takim eksperymentom będę w stanie wyciągnąć więcej ukrytych warstw. Ten odcinek będzie bardzo przydatny przede wszystkim dla programistów. W szczególności jeżeli mówimy o programistach .NET, C#, bo Kajetan właśnie w tym się specjalizuje.
Tym razem mam dla Ciebie nieco inny podcast niż zazwyczaj. Jest to pewien eksperyment. Polega on na tym, że Kajetan Duszyński, który prowadzi podcast Backend na froncie, zaprosił mnie do swojego podcastu, a ja pomyślałem, że warto również opublikować to u mnie.
Dotychczas miałem dwie możliwości: albo głównie ja zadaje pytania, albo prowadzę monolog. Pomyślałem, że fajnie byłoby, żeby ktoś, kto ma trochę inne doświadczenie (programisty), wyciągnął tym razem ze mnie może nieco mniej oczywiste tematy i opinie. Człowiek jest bardzo subiektywny. Dzięki takim eksperymentom będę w stanie wyciągnąć więcej ukrytych warstw.
Ten odcinek będzie bardzo przydatny przede wszystkim dla programistów. W szczególności jeżeli mówimy o programistach .NET, C#, bo Kajetan właśnie w tym się specjalizuje.
Dotychczas miałem dwie możliwości: albo głównie ja zadaje pytania, albo prowadzę monolog. Pomyślałem, że fajnie byłoby, żeby ktoś, kto ma trochę inne doświadczenie (programisty), wyciągnął tym razem ze mnie może nieco mniej oczywiste tematy i opinie. Człowiek jest bardzo subiektywny. Dzięki takim eksperymentom będę w stanie wyciągnąć więcej ukrytych warstw.
Ten odcinek będzie bardzo przydatny przede wszystkim dla programistów. W szczególności jeżeli mówimy o programistach .NET, C#, bo Kajetan właśnie w tym się specjalizuje.
BM105 - Dobre praktyki i sztuka nazywania rzeczy w Machine Learning
2021-07-26 05:00:15
Jak nazywać rzeczy i dlaczego to jest istotne w projektach Machine Learning? Jakie są dobre praktyki w ML i czego można się nauczyć w chińskiej firmie? Gościem odcinka jest Marcina Możejko. To jest bardzo ciekawy, pozytywny człowiek. Marcin ma bogate doświadczenie zawodowe – z jednej strony twarde, wiedza matematyczna, z drugiej strony programistyczne, a z trzeciej strony to wszystko jeszcze łączy Data Science jako inżynier i próbuje być na krawędzi tych światów, które wcale nie jest tak łatwo połączyć.
Jak nazywać rzeczy i dlaczego to jest istotne w projektach Machine Learning? Jakie są dobre praktyki w ML i czego można się nauczyć w chińskiej firmie?
Gościem odcinka jest Marcina Możejko. To jest bardzo ciekawy, pozytywny człowiek. Marcin ma bogate doświadczenie zawodowe – z jednej strony twarde, wiedza matematyczna, z drugiej strony programistyczne, a z trzeciej strony to wszystko jeszcze łączy Data Science jako inżynier i próbuje być na krawędzi tych światów, które wcale nie jest tak łatwo połączyć.
Gościem odcinka jest Marcina Możejko. To jest bardzo ciekawy, pozytywny człowiek. Marcin ma bogate doświadczenie zawodowe – z jednej strony twarde, wiedza matematyczna, z drugiej strony programistyczne, a z trzeciej strony to wszystko jeszcze łączy Data Science jako inżynier i próbuje być na krawędzi tych światów, które wcale nie jest tak łatwo połączyć.