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:
BM54: Sztuczna inteligencja masowo zastępuje pracowników w bankach
2019-04-01 05:00:12
Czy jest możliwe, że nawet ponad 50% menedżerów średniego szczebla w bankach zostanie zastąpione przez sztuczną inteligencję? Czy to znów tylko kolejne straszące prognozy, czy jednak rzeczywistość, w której już żyjemy? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz w tym artykule. Z tego artykułu dowiesz się: 1. Jakie zmiany dyktuje wprowadzenie sztucznej inteligencji w organizacjach bankowych. 2. W jaki sposób największy bank Rosji, Sberbank, wykorzystuje osiągnięcia technologii do rozwoju. 3. Jak banki przygotowują się na zmiany związane z automatyzacjami procesów. 4. Co takie zmiany oznaczają dla pracowników. http://biznesmysli.pl/54
Czy jest możliwe, że nawet ponad 50% menedżerów średniego szczebla w bankach zostanie zastąpione przez sztuczną inteligencję? Czy to znów tylko kolejne straszące prognozy, czy jednak rzeczywistość, w której już żyjemy? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz w tym artykule.
Z tego artykułu dowiesz się:
1. Jakie zmiany dyktuje wprowadzenie sztucznej inteligencji w organizacjach bankowych.
2. W jaki sposób największy bank Rosji, Sberbank, wykorzystuje osiągnięcia technologii do rozwoju.
3. Jak banki przygotowują się na zmiany związane z automatyzacjami procesów.
4. Co takie zmiany oznaczają dla pracowników.
http://biznesmysli.pl/54
Z tego artykułu dowiesz się:
1. Jakie zmiany dyktuje wprowadzenie sztucznej inteligencji w organizacjach bankowych.
2. W jaki sposób największy bank Rosji, Sberbank, wykorzystuje osiągnięcia technologii do rozwoju.
3. Jak banki przygotowują się na zmiany związane z automatyzacjami procesów.
4. Co takie zmiany oznaczają dla pracowników.
http://biznesmysli.pl/54
BM53: Komputery kwantowe i sztuczna inteligencja
2019-03-18 05:00:09
Z tego artykułu dowiesz się: - czym są komputery kwantowe. - w czym tkwi potencjał komputerów kwantowych w porównaniu do klasycznych maszyn. - jak w praktyce zastosować moc komputerów kwantowych. Ray Kurzweil stworzył koncepcję krzywej, która pokazuje jak rośnie moc obliczeniowa w czasie. Przedstawione to jest w ten sposób, że zwiększa się ona w sposób wykładniczy i w pewnym momencie komputery stają się mądrzejsze lub chociażby posiadają większe możliwości obliczeniowe niż człowiek. Ten moment, tzw. one human brain ma nastąpić w 2023 roku. Niemniej obecnie możemy być przy granicach tych możliwości z uwagi na prawa natury, według których w ten sposób dalszy rozwój zwyczajnie nie będzie dalej możliwy. Aby zapewnić dalszy wzrost, koniecznym jest znalezienie innego, nowego sposobu i takim rozwiązaniem prawdopodobnie będą komputery kwantowe. Dzięki temu krzywa Kurzweila wciąż będzie mieć swoje zastosowanie. >>> http://biznesmysli.pl/53
Z tego artykułu dowiesz się:
- czym są komputery kwantowe.
- w czym tkwi potencjał komputerów kwantowych w porównaniu do klasycznych maszyn.
- jak w praktyce zastosować moc komputerów kwantowych.
Ray Kurzweil stworzył koncepcję krzywej, która pokazuje jak rośnie moc obliczeniowa w czasie. Przedstawione to jest w ten sposób, że zwiększa się ona w sposób wykładniczy i w pewnym momencie komputery stają się mądrzejsze lub chociażby posiadają większe możliwości obliczeniowe niż człowiek. Ten moment, tzw. one human brain ma nastąpić w 2023 roku.
Niemniej obecnie możemy być przy granicach tych możliwości z uwagi na prawa natury, według których w ten sposób dalszy rozwój zwyczajnie nie będzie dalej możliwy.
Aby zapewnić dalszy wzrost, koniecznym jest znalezienie innego, nowego sposobu i takim rozwiązaniem prawdopodobnie będą komputery kwantowe. Dzięki temu krzywa Kurzweila wciąż będzie mieć swoje zastosowanie.
>>> http://biznesmysli.pl/53
- czym są komputery kwantowe.
- w czym tkwi potencjał komputerów kwantowych w porównaniu do klasycznych maszyn.
- jak w praktyce zastosować moc komputerów kwantowych.
Ray Kurzweil stworzył koncepcję krzywej, która pokazuje jak rośnie moc obliczeniowa w czasie. Przedstawione to jest w ten sposób, że zwiększa się ona w sposób wykładniczy i w pewnym momencie komputery stają się mądrzejsze lub chociażby posiadają większe możliwości obliczeniowe niż człowiek. Ten moment, tzw. one human brain ma nastąpić w 2023 roku.
Niemniej obecnie możemy być przy granicach tych możliwości z uwagi na prawa natury, według których w ten sposób dalszy rozwój zwyczajnie nie będzie dalej możliwy.
Aby zapewnić dalszy wzrost, koniecznym jest znalezienie innego, nowego sposobu i takim rozwiązaniem prawdopodobnie będą komputery kwantowe. Dzięki temu krzywa Kurzweila wciąż będzie mieć swoje zastosowanie.
>>> http://biznesmysli.pl/53
BM52: Czy sztuczna inteligencja pomoże Ci mieć emeryturę?
2019-03-04 05:00:20
W latach 2010 - 2060 będzie to ponad 45% osób powyżej 65 lat. Emerytura może stać się marzeniem, bo kto miałby na je zarobić? Może sztuczna inteligencja? Społeczeństwo w Polsce, jak i w całej Europie się starzeje. Informacje na ten temat można znaleźć m.in. w badaniach GUS. W raporcie “Społeczne i ekonomiczne konsekwencje starzenia się społeczeństw a główne kierunki reform systemów emerytalnych w Europie” można zobaczyć odsetek osób w wieku powyżej 65 lat w odniesieniu do całości populacji. W latach 1950-2010 w Polsce to było ok. 10%, w latach 2010 - 2060 będzie to ponad 45%. 1. Świat zmienia się szybciej niż myślisz. 2. Uczenie maszynowe dość istotnie zmienia świat finansów (między innym zastąpi tysiące ludzi na różnych stanowiskach). 3. Świat inwestycji również zmienia się i uczenie maszynowe odgrywa w tym ogromną rolę. 4. Za 20-30 lat system emerytalny może ulec znaczącym zmianom (o ile w ogóle przetrwa). To oznacza, że starość milionów ludzi (i być może Twoja) może być smutna. Coś z tym trzeba zrobić. 5. Chodzi mi po głowie, aby zrobić uczciwą platformę dla ludzi, która będzie łatwa w użyciu i będzie skupiać się na problemach ludzi. To będzie metryką sukcesu. 6. Zrobienie takiej platformy, jest dużym wyzwaniem i ogromną odpowiedzialnością. Dlatego podchodzę do tematu bardzo ostrożnie, zbieram informację zwrotną i szukam osób, które mogą pomóc w realizacji. 7. Zróbmy ten świat chociaż trochę lepszym, wykorzystując technologię. Więcej znajdziesz na http://biznesmysli.pl/52
W latach 2010 - 2060 będzie to ponad 45% osób powyżej 65 lat. Emerytura może stać się marzeniem, bo kto miałby na je zarobić? Może sztuczna inteligencja?
Społeczeństwo w Polsce, jak i w całej Europie się starzeje. Informacje na ten temat można znaleźć m.in. w badaniach GUS. W raporcie “Społeczne i ekonomiczne konsekwencje starzenia się społeczeństw a główne kierunki reform systemów emerytalnych w Europie” można zobaczyć odsetek osób w wieku powyżej 65 lat w odniesieniu do całości populacji. W latach 1950-2010 w Polsce to było ok. 10%, w latach 2010 - 2060 będzie to ponad 45%.
1. Świat zmienia się szybciej niż myślisz.
2. Uczenie maszynowe dość istotnie zmienia świat finansów (między innym zastąpi tysiące ludzi na różnych stanowiskach).
3. Świat inwestycji również zmienia się i uczenie maszynowe odgrywa w tym ogromną rolę.
4. Za 20-30 lat system emerytalny może ulec znaczącym zmianom (o ile w ogóle przetrwa). To oznacza, że starość milionów ludzi (i być może Twoja) może być smutna. Coś z tym trzeba zrobić.
5. Chodzi mi po głowie, aby zrobić uczciwą platformę dla ludzi, która będzie łatwa w użyciu i będzie skupiać się na problemach ludzi. To będzie metryką sukcesu.
6. Zrobienie takiej platformy, jest dużym wyzwaniem i ogromną odpowiedzialnością. Dlatego podchodzę do tematu bardzo ostrożnie, zbieram informację zwrotną i szukam osób, które mogą pomóc w realizacji.
7. Zróbmy ten świat chociaż trochę lepszym, wykorzystując technologię.
Więcej znajdziesz na http://biznesmysli.pl/52
Społeczeństwo w Polsce, jak i w całej Europie się starzeje. Informacje na ten temat można znaleźć m.in. w badaniach GUS. W raporcie “Społeczne i ekonomiczne konsekwencje starzenia się społeczeństw a główne kierunki reform systemów emerytalnych w Europie” można zobaczyć odsetek osób w wieku powyżej 65 lat w odniesieniu do całości populacji. W latach 1950-2010 w Polsce to było ok. 10%, w latach 2010 - 2060 będzie to ponad 45%.
1. Świat zmienia się szybciej niż myślisz.
2. Uczenie maszynowe dość istotnie zmienia świat finansów (między innym zastąpi tysiące ludzi na różnych stanowiskach).
3. Świat inwestycji również zmienia się i uczenie maszynowe odgrywa w tym ogromną rolę.
4. Za 20-30 lat system emerytalny może ulec znaczącym zmianom (o ile w ogóle przetrwa). To oznacza, że starość milionów ludzi (i być może Twoja) może być smutna. Coś z tym trzeba zrobić.
5. Chodzi mi po głowie, aby zrobić uczciwą platformę dla ludzi, która będzie łatwa w użyciu i będzie skupiać się na problemach ludzi. To będzie metryką sukcesu.
6. Zrobienie takiej platformy, jest dużym wyzwaniem i ogromną odpowiedzialnością. Dlatego podchodzę do tematu bardzo ostrożnie, zbieram informację zwrotną i szukam osób, które mogą pomóc w realizacji.
7. Zróbmy ten świat chociaż trochę lepszym, wykorzystując technologię.
Więcej znajdziesz na http://biznesmysli.pl/52
BM51: Moja podroż do sztucznej inteligencji
2019-02-19 22:30:22
Przepraszam, że odcinek pojawił się we wtorek, zamiast poniedziałku. Na to są pewne przyczyny. Tym razem inaczej niż zwykle. Będzie wywiad, tylko... ze mną :). Między innymi dowiesz się: - Jak to się stało, że zajmujesz się IT i data science? - Jak wyglądała twoja nauka w początkowym okresie? - Jaką rolę odegrały studia w twoim życiu? Czy wybór uczelni miał duże znaczenie? - Kiedy zainteresowałeś się tematyką machine learning? - W jaki sposób rozwijałeś się, jeśli chodzi o tematy myślenia maszynowego? - Czy uważasz, że nadal trzeba przekonywać biznes, żeby stosować metody data science, czy raczej wszyscy już o tym wiedzą? Czy to, czym się teraz zajmujesz, robisz w pełnym wymiarze czasu, czy jeszcze pracujesz? Jak to u ciebie wygląda dzisiaj? Skąd czerpiesz pewność siebie, aby prowadzić tak wiele różnych projektów? Czy masz jakiś określony cel, który chciałbyś osiągnąć? Do usłyszenia!
Przepraszam, że odcinek pojawił się we wtorek, zamiast poniedziałku. Na to są pewne przyczyny. Tym razem inaczej niż zwykle. Będzie wywiad, tylko... ze mną :).
Między innymi dowiesz się:
- Jak to się stało, że zajmujesz się IT i data science?
- Jak wyglądała twoja nauka w początkowym okresie?
- Jaką rolę odegrały studia w twoim życiu? Czy wybór uczelni miał duże znaczenie?
- Kiedy zainteresowałeś się tematyką machine learning?
- W jaki sposób rozwijałeś się, jeśli chodzi o tematy myślenia maszynowego?
- Czy uważasz, że nadal trzeba przekonywać biznes, żeby stosować metody data science, czy raczej wszyscy już o tym wiedzą?
Czy to, czym się teraz zajmujesz, robisz w pełnym wymiarze czasu, czy jeszcze pracujesz? Jak to u ciebie wygląda dzisiaj?
Skąd czerpiesz pewność siebie, aby prowadzić tak wiele różnych projektów?
Czy masz jakiś określony cel, który chciałbyś osiągnąć?
Do usłyszenia!
Między innymi dowiesz się:
- Jak to się stało, że zajmujesz się IT i data science?
- Jak wyglądała twoja nauka w początkowym okresie?
- Jaką rolę odegrały studia w twoim życiu? Czy wybór uczelni miał duże znaczenie?
- Kiedy zainteresowałeś się tematyką machine learning?
- W jaki sposób rozwijałeś się, jeśli chodzi o tematy myślenia maszynowego?
- Czy uważasz, że nadal trzeba przekonywać biznes, żeby stosować metody data science, czy raczej wszyscy już o tym wiedzą?
Czy to, czym się teraz zajmujesz, robisz w pełnym wymiarze czasu, czy jeszcze pracujesz? Jak to u ciebie wygląda dzisiaj?
Skąd czerpiesz pewność siebie, aby prowadzić tak wiele różnych projektów?
Czy masz jakiś określony cel, który chciałbyś osiągnąć?
Do usłyszenia!
BM50: Przyszłość naszych dzieci
2019-02-04 05:00:17
Dzisiaj poruszę trudny ale ważny temat, o którym od dawna chciałem opowiedzieć. Z tego artykułu dowiesz się: - Jakie obawy o przyszłość mamy jako rodzice. - Jakie cechy warto rozwijać u dzieci. - Jak wygląda współczesny konsumpcjonizm. - Czym jest pieniądz i jaką ma realną wartość. - W jaki sposób pogrywa się dziś z naszym zdrowiem. - Czy i jak otoczenie kształtuje człowieka. http://biznesmysli.pl/50
Dzisiaj poruszę trudny ale ważny temat, o którym od dawna chciałem opowiedzieć.
Z tego artykułu dowiesz się:
- Jakie obawy o przyszłość mamy jako rodzice.
- Jakie cechy warto rozwijać u dzieci.
- Jak wygląda współczesny konsumpcjonizm.
- Czym jest pieniądz i jaką ma realną wartość.
- W jaki sposób pogrywa się dziś z naszym zdrowiem.
- Czy i jak otoczenie kształtuje człowieka.
http://biznesmysli.pl/50
Z tego artykułu dowiesz się:
- Jakie obawy o przyszłość mamy jako rodzice.
- Jakie cechy warto rozwijać u dzieci.
- Jak wygląda współczesny konsumpcjonizm.
- Czym jest pieniądz i jaką ma realną wartość.
- W jaki sposób pogrywa się dziś z naszym zdrowiem.
- Czy i jak otoczenie kształtuje człowieka.
http://biznesmysli.pl/50
BM49: Uczenie maszynowe na DataWorkshop, pragmatyczne wejście do światu ML
2019-01-21 05:00:07
Uczenie maszynowe, lub tak zwana sztuczna inteligencja jest bardzo gorącym tematem, głównie dlatego, że można dzięki niej uzyskać zauważalną wartość dodaną w biznesie. Czasem nawet może być ona kluczowa, bo dzięki temu pojawią się nowe biznesy, które zmieniają dotychczasowe reguły gry. W każdej branży obecność uczenia maszynowego jest coraz bardziej odczuwalna nie tylko na świecie, ale również w Polsce. DataWorkshop to miejsce, gdzie możesz rozpocząć swoją praktyczną przygodę z uczeniem maszynowym. Zdobyć wiedzę od praktyka. Dotychczas przeszkoliłem ponad 700 osób. Są dwa autorskie kursy online, więcej informacji na stronie http://dataworkshop.eu http://biznesmysli.pl/49
Uczenie maszynowe, lub tak zwana sztuczna inteligencja jest bardzo gorącym tematem, głównie dlatego, że można dzięki niej uzyskać zauważalną wartość dodaną w biznesie. Czasem nawet może być ona kluczowa, bo dzięki temu pojawią się nowe biznesy, które zmieniają dotychczasowe reguły gry. W każdej branży obecność uczenia maszynowego jest coraz bardziej odczuwalna nie tylko na świecie, ale również w Polsce.
DataWorkshop to miejsce, gdzie możesz rozpocząć swoją praktyczną przygodę z uczeniem maszynowym. Zdobyć wiedzę od praktyka. Dotychczas przeszkoliłem ponad 700 osób. Są dwa autorskie kursy online, więcej informacji na stronie http://dataworkshop.eu
http://biznesmysli.pl/49
DataWorkshop to miejsce, gdzie możesz rozpocząć swoją praktyczną przygodę z uczeniem maszynowym. Zdobyć wiedzę od praktyka. Dotychczas przeszkoliłem ponad 700 osób. Są dwa autorskie kursy online, więcej informacji na stronie http://dataworkshop.eu
http://biznesmysli.pl/49
BM48: Efektywne tworzenie wizualizacji, KPI, raportów
2019-01-07 05:00:13
W tym odcinku dowiesz się: - Czym jest wizualizacja? - Czy wizualizacja jest w jakikolwiek sposób powiązana z językiem? - Jakie narzędzia można wykorzystać do wizualizacji? - Czym są kluczowe wskaźniki efektywności (KPI)? - Jakie błędy najczęściej popełniamy w procesie wdrażania KPI do naszej firmy? - Kto powinien być "właścicielem" KPI w firmie? - Jakie są sposoby manipulacji z wykorzystaniem wizualizacji? - W jaki sposób należy postępować z pracownikami odpowiedzialnymi za kluczowe parametry w swojej firmie? - Czy uczenie maszynowe i AI może pomóc nam w dobraniu odpowiedniego KPI? http://biznesmysli.pl/48
W tym odcinku dowiesz się:
- Czym jest wizualizacja?
- Czy wizualizacja jest w jakikolwiek sposób powiązana z językiem?
- Jakie narzędzia można wykorzystać do wizualizacji?
- Czym są kluczowe wskaźniki efektywności (KPI)?
- Jakie błędy najczęściej popełniamy w procesie wdrażania KPI do naszej firmy?
- Kto powinien być "właścicielem" KPI w firmie?
- Jakie są sposoby manipulacji z wykorzystaniem wizualizacji?
- W jaki sposób należy postępować z pracownikami odpowiedzialnymi za kluczowe parametry w swojej firmie?
- Czy uczenie maszynowe i AI może pomóc nam w dobraniu odpowiedniego KPI?
http://biznesmysli.pl/48
- Czym jest wizualizacja?
- Czy wizualizacja jest w jakikolwiek sposób powiązana z językiem?
- Jakie narzędzia można wykorzystać do wizualizacji?
- Czym są kluczowe wskaźniki efektywności (KPI)?
- Jakie błędy najczęściej popełniamy w procesie wdrażania KPI do naszej firmy?
- Kto powinien być "właścicielem" KPI w firmie?
- Jakie są sposoby manipulacji z wykorzystaniem wizualizacji?
- W jaki sposób należy postępować z pracownikami odpowiedzialnymi za kluczowe parametry w swojej firmie?
- Czy uczenie maszynowe i AI może pomóc nam w dobraniu odpowiedniego KPI?
http://biznesmysli.pl/48
BM47: Przetwarzanie języka naturalnego (rownież polskiego)
2018-12-17 05:00:03
Dzisiejszym tematem będzie przetwarzanie języka naturalnego. Łukasz Kobyliński jest dzisiejszym gościem, który ma doświadczenie w tym temacie, w szczególności w NLP dla języka polskiego. Rozmowa wyszła trochę dłuższa, ale warto jej posłuchać. Zapraszam! W tym odcinku dowiesz się: Czym jest NLP? - Jakie problemy biznesowe można rozwiązać stosująć NLP? - Dokładnie w jaki sposób działa przetwarzanie języka naturalnego? - Na jakim etapie jest NLP biorąc pod uwagę język polski? - Jakie instytucje oraz ośrodki badawcze pracują nad udoskonalaniem NLP dla języka polskiego? - Czy NLP można wykorzystać w sytuacjach biznesowych? - Jakie oraz jak obszerne są aktualne zasoby przetwarzania języka naturalnego z wykorzystaniem języka polskiego? - Dlaczego NLP dla języka angielskiego jest najbardziej rozbudowane? - Czym jest konkurs PolEval oraz jak wziąć w nim udział? - Jak PolEval przyczynia się do poszerzenia wiedzy na temat NLP dla języka polskiego? - Jakie zasoby i narzędzia można wykorzystać oraz gdzie je znaleźć w przypadku rozpoczęcia nauki o NLP? http://biznesmysli.pl/47
Dzisiejszym tematem będzie przetwarzanie języka naturalnego. Łukasz Kobyliński jest dzisiejszym gościem, który ma doświadczenie w tym temacie, w szczególności w NLP dla języka polskiego. Rozmowa wyszła trochę dłuższa, ale warto jej posłuchać. Zapraszam!
W tym odcinku dowiesz się:
Czym jest NLP?
- Jakie problemy biznesowe można rozwiązać stosująć NLP?
- Dokładnie w jaki sposób działa przetwarzanie języka naturalnego?
- Na jakim etapie jest NLP biorąc pod uwagę język polski?
- Jakie instytucje oraz ośrodki badawcze pracują nad udoskonalaniem NLP dla języka polskiego?
- Czy NLP można wykorzystać w sytuacjach biznesowych?
- Jakie oraz jak obszerne są aktualne zasoby przetwarzania języka naturalnego z wykorzystaniem języka polskiego?
- Dlaczego NLP dla języka angielskiego jest najbardziej rozbudowane?
- Czym jest konkurs PolEval oraz jak wziąć w nim udział?
- Jak PolEval przyczynia się do poszerzenia wiedzy na temat NLP dla języka polskiego?
- Jakie zasoby i narzędzia można wykorzystać oraz gdzie je znaleźć w przypadku rozpoczęcia nauki o NLP?
http://biznesmysli.pl/47
W tym odcinku dowiesz się:
Czym jest NLP?
- Jakie problemy biznesowe można rozwiązać stosująć NLP?
- Dokładnie w jaki sposób działa przetwarzanie języka naturalnego?
- Na jakim etapie jest NLP biorąc pod uwagę język polski?
- Jakie instytucje oraz ośrodki badawcze pracują nad udoskonalaniem NLP dla języka polskiego?
- Czy NLP można wykorzystać w sytuacjach biznesowych?
- Jakie oraz jak obszerne są aktualne zasoby przetwarzania języka naturalnego z wykorzystaniem języka polskiego?
- Dlaczego NLP dla języka angielskiego jest najbardziej rozbudowane?
- Czym jest konkurs PolEval oraz jak wziąć w nim udział?
- Jak PolEval przyczynia się do poszerzenia wiedzy na temat NLP dla języka polskiego?
- Jakie zasoby i narzędzia można wykorzystać oraz gdzie je znaleźć w przypadku rozpoczęcia nauki o NLP?
http://biznesmysli.pl/47
BM46: Szeregi czasowe:_rozmowa z doświadczonym inżynierem z Uber
2018-12-03 05:00:06
Dzisiejszym tematem będzie prognozowanie szeregów czasowych. Zaprosiłem eksperta, prawdziwego weterana który, jak to się mówi “zjadł zęby” w tym obszarze. Jest nią Sławomir Smyl. Sławek pracuje w Uberze. Jest on bardzo otwarty na świat oraz na nowoczesne metody, które potrafi adaptować. Moim głównym celem było zapytać wprost, czy metody statystyczne radzą sobie lepiej od uczenia maszynowego. Wbrew pozorom, oczekiwałem, że metody statystyczne w przypadku konkursu M4 poradzą sobie lepiej. Było tam 100 000 szeregów czasowych. Problem z tymi szeregami był taki, że one nie posiadały żadnego kontekstu, tylko samą wartość zmieniająca się w czasie. W tym odcinku dowiesz się: - Czym jest prognozowanie na szeregach czasowych (time series forecasting)? - Jakie zastosowanie mają szeregi czasowe w biznesie? - Jaka jest różnica pomiędzy statystyką a uczeniem maszynowym? - Które podejście sprawdza się najlepiej w stosunku do prognozowania szeregów czasowych? - Na co należy zwracać szczególną uwagę przy wykorzystywaniu uczenia maszynowego do prognozowania szeregów czasowych? - Czy odbywają się konkursy związane z prognozowaniem szeregów czasowych? - Jak konkursy wpływają na rozwój technologii? - Czym jest M4 Competition? - Jak działa model hybrydowy który łączy uczenie maszynowe ze statystyką? http://biznesmysli.pl/46
Dzisiejszym tematem będzie prognozowanie szeregów czasowych. Zaprosiłem eksperta, prawdziwego weterana który, jak to się mówi “zjadł zęby” w tym obszarze.
Jest nią Sławomir Smyl. Sławek pracuje w Uberze. Jest on bardzo otwarty na świat oraz na nowoczesne metody, które potrafi adaptować. Moim głównym celem było zapytać wprost, czy metody statystyczne radzą sobie lepiej od uczenia maszynowego. Wbrew pozorom, oczekiwałem, że metody statystyczne w przypadku konkursu M4 poradzą sobie lepiej. Było tam 100 000 szeregów czasowych. Problem z tymi szeregami był taki, że one nie posiadały żadnego kontekstu, tylko samą wartość zmieniająca się w czasie.
W tym odcinku dowiesz się:
- Czym jest prognozowanie na szeregach czasowych (time series forecasting)?
- Jakie zastosowanie mają szeregi czasowe w biznesie?
- Jaka jest różnica pomiędzy statystyką a uczeniem maszynowym?
- Które podejście sprawdza się najlepiej w stosunku do prognozowania szeregów czasowych?
- Na co należy zwracać szczególną uwagę przy wykorzystywaniu uczenia maszynowego do prognozowania szeregów czasowych?
- Czy odbywają się konkursy związane z prognozowaniem szeregów czasowych?
- Jak konkursy wpływają na rozwój technologii?
- Czym jest M4 Competition?
- Jak działa model hybrydowy który łączy uczenie maszynowe ze statystyką?
http://biznesmysli.pl/46
Jest nią Sławomir Smyl. Sławek pracuje w Uberze. Jest on bardzo otwarty na świat oraz na nowoczesne metody, które potrafi adaptować. Moim głównym celem było zapytać wprost, czy metody statystyczne radzą sobie lepiej od uczenia maszynowego. Wbrew pozorom, oczekiwałem, że metody statystyczne w przypadku konkursu M4 poradzą sobie lepiej. Było tam 100 000 szeregów czasowych. Problem z tymi szeregami był taki, że one nie posiadały żadnego kontekstu, tylko samą wartość zmieniająca się w czasie.
W tym odcinku dowiesz się:
- Czym jest prognozowanie na szeregach czasowych (time series forecasting)?
- Jakie zastosowanie mają szeregi czasowe w biznesie?
- Jaka jest różnica pomiędzy statystyką a uczeniem maszynowym?
- Które podejście sprawdza się najlepiej w stosunku do prognozowania szeregów czasowych?
- Na co należy zwracać szczególną uwagę przy wykorzystywaniu uczenia maszynowego do prognozowania szeregów czasowych?
- Czy odbywają się konkursy związane z prognozowaniem szeregów czasowych?
- Jak konkursy wpływają na rozwój technologii?
- Czym jest M4 Competition?
- Jak działa model hybrydowy który łączy uczenie maszynowe ze statystyką?
http://biznesmysli.pl/46
BM45: Sztuczna inteligencja w sprzedaży
2018-11-19 05:00:09
Dzisiejszym gościem jest Michał Korzycki, który pracuje jako Head of Data Science w Schneider Electric. Opowie bardzo ciekawe i inspirujące historie oparte na własnym doświadczeniu, kiedy to prawdziwy lider bierze całe ryzyko na siebie, aby ostatecznie zostać zwycięzcą. Czasami podejście do sprawy od całkiem innej strony jest kluczem do sukcesu. W tym odcinku dowiesz się: - Jak działa oraz czym zajmuje się firma Schneider Electric? - Jaka jest rola Michała w firmie? - W jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić proces sprzedażowy? - Jak sprawnie przeprowadzić segmentację rynku na podstawie określonych danych? - W jaki sposób rozmawiać z osobami decyzyjnymi w firmach oraz biznesach, aby przekonać ich do swojego rozwiązania? - Czym jest "Joseph" oraz jaką pełni funkcję? - Jak uczyć się na własnych błędach na przykładzie przeprowadzonych iteracji? - Czy uczenie maszynowe zrewolucjonizuje proces sprzedaży w najbliższej przyszłości? http://biznesmysli.pl/45
Dzisiejszym gościem jest Michał Korzycki, który pracuje jako Head of Data Science w Schneider Electric. Opowie bardzo ciekawe i inspirujące historie oparte na własnym doświadczeniu, kiedy to prawdziwy lider bierze całe ryzyko na siebie, aby ostatecznie zostać zwycięzcą. Czasami podejście do sprawy od całkiem innej strony jest kluczem do sukcesu.
W tym odcinku dowiesz się:
- Jak działa oraz czym zajmuje się firma Schneider Electric?
- Jaka jest rola Michała w firmie?
- W jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić proces sprzedażowy?
- Jak sprawnie przeprowadzić segmentację rynku na podstawie określonych danych?
- W jaki sposób rozmawiać z osobami decyzyjnymi w firmach oraz biznesach, aby przekonać ich do swojego rozwiązania?
- Czym jest "Joseph" oraz jaką pełni funkcję?
- Jak uczyć się na własnych błędach na przykładzie przeprowadzonych iteracji?
- Czy uczenie maszynowe zrewolucjonizuje proces sprzedaży w najbliższej przyszłości?
http://biznesmysli.pl/45
W tym odcinku dowiesz się:
- Jak działa oraz czym zajmuje się firma Schneider Electric?
- Jaka jest rola Michała w firmie?
- W jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić proces sprzedażowy?
- Jak sprawnie przeprowadzić segmentację rynku na podstawie określonych danych?
- W jaki sposób rozmawiać z osobami decyzyjnymi w firmach oraz biznesach, aby przekonać ich do swojego rozwiązania?
- Czym jest "Joseph" oraz jaką pełni funkcję?
- Jak uczyć się na własnych błędach na przykładzie przeprowadzonych iteracji?
- Czy uczenie maszynowe zrewolucjonizuje proces sprzedaży w najbliższej przyszłości?
http://biznesmysli.pl/45