Biznes Myśli
Podcast o sztucznej inteligencji. Jeżeli chcesz być krok do przodu przed swoją konkurencją, usprawnić jakość produktu czy podejmować bardziej trafne decyzji, to podcast “Biznes myśli...” jest dla Ciebie. Zapraszam.
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
BM44: Prowadzący naukowiec z DeepMind o rozwoju sztucznej inteligencji
2018-11-05 05:00:16
Dzisiejszym gościem jest Janusz Marecki. Pracuje on w DeepMind. Wcześniej pracował w IBM, bardzo ciekawa osoba, z bardzo fajnym, przyjacielskim podejściem do życia. Osobom, które mniej siedzą w temacie może się wydawać, że Janusz posiada czasem kontrowersyjne poglądy. Z drugiej strony jest to spojrzenie pragmatyczne. Tak, jak to widzi naukowiec pracujący w DeepMind. W tym odcinku dowiesz się: -Jak działa Janusz Marecki oraz czym się zajmuje DeepMind? -Co Januszu udało się osiągnąć IBM Research? -Czym są problemy w całości obserwowalne? -Jakie są przeszkody w procesie konstrukcji sztucznego mózgu? -Czym jest system wieloagentowy (multi-agents system)? -Jaką wartość biznesową możesz uzyskać wdrażając system wieloagentowy do swojej firmy? -Czym jest efektywność Pareto? -Na czym polega "dylemat więźnia" oraz "dylemat społeczny"? -Jak problemy sztucznej inteligencji przekładają się na otaczającą nas rzeczywistość? -Czy w przyszłości będziemy w stanie kontrolować sztuczną inteligencję? -Czym dokładnie jest AGI oraz czy jesteśmy w stanie go osiągnąć? -W jak szybkim tempie technika posuwa się do przodu? -Jakich błędów unikać podczas wyciągania wniosków z "udanych" eksperymentów? -Które dziedziny nauki lub medycyny rozwiną się najbardziej w ciągu kolejnych 5-10 lat? http://biznesmysli.pl/44
Dzisiejszym gościem jest Janusz Marecki. Pracuje on w DeepMind. Wcześniej pracował w IBM, bardzo ciekawa osoba, z bardzo fajnym, przyjacielskim podejściem do życia. Osobom, które mniej siedzą w temacie może się wydawać, że Janusz posiada czasem kontrowersyjne poglądy. Z drugiej strony jest to spojrzenie pragmatyczne. Tak, jak to widzi naukowiec pracujący w DeepMind.
W tym odcinku dowiesz się:
-Jak działa Janusz Marecki oraz czym się zajmuje DeepMind?
-Co Januszu udało się osiągnąć IBM Research?
-Czym są problemy w całości obserwowalne?
-Jakie są przeszkody w procesie konstrukcji sztucznego mózgu?
-Czym jest system wieloagentowy (multi-agents system)?
-Jaką wartość biznesową możesz uzyskać wdrażając system wieloagentowy do swojej firmy?
-Czym jest efektywność Pareto?
-Na czym polega "dylemat więźnia" oraz "dylemat społeczny"?
-Jak problemy sztucznej inteligencji przekładają się na otaczającą nas rzeczywistość?
-Czy w przyszłości będziemy w stanie kontrolować sztuczną inteligencję?
-Czym dokładnie jest AGI oraz czy jesteśmy w stanie go osiągnąć?
-W jak szybkim tempie technika posuwa się do przodu?
-Jakich błędów unikać podczas wyciągania wniosków z "udanych" eksperymentów?
-Które dziedziny nauki lub medycyny rozwiną się najbardziej w ciągu kolejnych 5-10 lat?
http://biznesmysli.pl/44
W tym odcinku dowiesz się:
-Jak działa Janusz Marecki oraz czym się zajmuje DeepMind?
-Co Januszu udało się osiągnąć IBM Research?
-Czym są problemy w całości obserwowalne?
-Jakie są przeszkody w procesie konstrukcji sztucznego mózgu?
-Czym jest system wieloagentowy (multi-agents system)?
-Jaką wartość biznesową możesz uzyskać wdrażając system wieloagentowy do swojej firmy?
-Czym jest efektywność Pareto?
-Na czym polega "dylemat więźnia" oraz "dylemat społeczny"?
-Jak problemy sztucznej inteligencji przekładają się na otaczającą nas rzeczywistość?
-Czy w przyszłości będziemy w stanie kontrolować sztuczną inteligencję?
-Czym dokładnie jest AGI oraz czy jesteśmy w stanie go osiągnąć?
-W jak szybkim tempie technika posuwa się do przodu?
-Jakich błędów unikać podczas wyciągania wniosków z "udanych" eksperymentów?
-Które dziedziny nauki lub medycyny rozwiną się najbardziej w ciągu kolejnych 5-10 lat?
http://biznesmysli.pl/44
BM43: Uczenie maszynowe, muzyka i logistyka...
2018-10-22 05:00:05
Dzisiejszym gościem jest Adrian Foltyn, który próbuję łączyć dwa światy uczenia maszynowego oraz muzyki. Bardzo ciekawe podejście. W tym odcinku dowiesz się: -Jak uczenie maszynowe pomogło firmie HelloFresh oraz jakie korzyści przyniosłoby Twojej firmie? -Na czym polega łańcuch dostaw (Supply Chain Revolution) wykorzystywany przez HelloFresh? -W jakim stopniu umysł artysty (muzyka) jest powiązany z pracą jako Data Scientist oraz jakie można wynieść z tego korzyści? - Czy każda osoba jest w stanie rozpocząć przygodę z uczeniem maszynowym? -Jak jako Data Scientist podchodzić do problemów oraz jak efektywnie sobie z nimi radzić? -Jaki wpływ będzie miało uczenie maszynowe na logistykę w przyszłości? -Jakie są mity i legendy związane z uczeniem maszynowym? -Czym różnią się pojęcia: Machine Learning, AI, Data Science? -Jaki zabrać się za wdrażanie uczenia maszynowego w firmie z punktu widzenia decydenta? http://biznesmysli.pl/43
Dzisiejszym gościem jest Adrian Foltyn, który próbuję łączyć dwa światy uczenia maszynowego oraz muzyki. Bardzo ciekawe podejście.
W tym odcinku dowiesz się:
-Jak uczenie maszynowe pomogło firmie HelloFresh oraz jakie korzyści przyniosłoby Twojej firmie?
-Na czym polega łańcuch dostaw (Supply Chain Revolution) wykorzystywany przez HelloFresh?
-W jakim stopniu umysł artysty (muzyka) jest powiązany z pracą jako Data Scientist oraz jakie można wynieść z tego korzyści?
- Czy każda osoba jest w stanie rozpocząć przygodę z uczeniem maszynowym?
-Jak jako Data Scientist podchodzić do problemów oraz jak efektywnie sobie z nimi radzić?
-Jaki wpływ będzie miało uczenie maszynowe na logistykę w przyszłości?
-Jakie są mity i legendy związane z uczeniem maszynowym?
-Czym różnią się pojęcia: Machine Learning, AI, Data Science?
-Jaki zabrać się za wdrażanie uczenia maszynowego w firmie z punktu widzenia decydenta?
http://biznesmysli.pl/43
W tym odcinku dowiesz się:
-Jak uczenie maszynowe pomogło firmie HelloFresh oraz jakie korzyści przyniosłoby Twojej firmie?
-Na czym polega łańcuch dostaw (Supply Chain Revolution) wykorzystywany przez HelloFresh?
-W jakim stopniu umysł artysty (muzyka) jest powiązany z pracą jako Data Scientist oraz jakie można wynieść z tego korzyści?
- Czy każda osoba jest w stanie rozpocząć przygodę z uczeniem maszynowym?
-Jak jako Data Scientist podchodzić do problemów oraz jak efektywnie sobie z nimi radzić?
-Jaki wpływ będzie miało uczenie maszynowe na logistykę w przyszłości?
-Jakie są mity i legendy związane z uczeniem maszynowym?
-Czym różnią się pojęcia: Machine Learning, AI, Data Science?
-Jaki zabrać się za wdrażanie uczenia maszynowego w firmie z punktu widzenia decydenta?
http://biznesmysli.pl/43
BM42: Sztuczna inteligencja i taksówki
2018-10-08 05:00:03
Z tego odcinka dowiesz się: - Jak optymalizacja pomogła firmie iTaxi? - Jak podnieść atrakcyjność oraz usprawnić działanie firmy wykorzystująć uczenie maszynowe oraz sztuczną inteligencję? - Jak skutecznie optymalizować algorytmy? - Czy skuteczna automatyzacja może usprawnić workflow? - Jakie są problemy oraz trudności w odpowiedniej optymalizacji algorytmów? - Jak wykorzystać podejście symulacyjne do rozwiązywania problemów? - Co powinno być priorytetem podczas doboru procesów, aby jak najbardziej odzwierciedlały rzeczywistość? - Jak efektywnie wykorzystywać testy A/B? - Jak upewnić się, że symulator działa poprawnie oraz jak odpowiednio dobrać jego parametry? - Czy zastosowanie symulatora w przemyśle innym niż logistyka jest opłacalne? - Na co należy uważać oraz jakich kosztów się spodziewać podczas wdrażania uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji do swojej firmy? - Jak będzie wyglądać postęp technologiczny w ciągu następnych 15 lat? dzisiaj jestem z bardzo ciekawą osobą. Nazywa się Tomasz Brzeziński, który pracuje w iTaxi, i dla mnie takie osoby są bardzo inspirujące, interesujące dlatego, że po pierwsze, potrafią myśleć inaczej, ale czasem widzę dwa rodzaje takich ludzi, którzy myślą inaczej. Pierwszy rodzaj to taki, który po prostu się buntuje i mówi: nie, ale za tym nic nie stoi, tylko po prostu się nie zgadza. Taki trochę nastolatek. A drugi rodzaj, który przyciąga moją uwagę to człowiek, który mówi, że można coś zrobić inaczej, i za tym stoją takie twarde, lub jak to się mówi w Polsce, grube argumenty. I to jest super ciekawa rzecz, kiedy wydaje się, że tak się robiło zawsze i przychodzi ktoś i mówi: a zróbmy to inaczej. I tłumaczy dlaczego tak jest. Dobra, już nie przeciągam tego wprowadzenia. Zapraszam do wysłuchania tego odcinka. http://biznesmysli.pl/42
Z tego odcinka dowiesz się:
- Jak optymalizacja pomogła firmie iTaxi?
- Jak podnieść atrakcyjność oraz usprawnić działanie firmy wykorzystująć uczenie maszynowe oraz sztuczną inteligencję?
- Jak skutecznie optymalizować algorytmy?
- Czy skuteczna automatyzacja może usprawnić workflow?
- Jakie są problemy oraz trudności w odpowiedniej optymalizacji algorytmów?
- Jak wykorzystać podejście symulacyjne do rozwiązywania problemów?
- Co powinno być priorytetem podczas doboru procesów, aby jak najbardziej odzwierciedlały rzeczywistość?
- Jak efektywnie wykorzystywać testy A/B?
- Jak upewnić się, że symulator działa poprawnie oraz jak odpowiednio dobrać jego parametry?
- Czy zastosowanie symulatora w przemyśle innym niż logistyka jest opłacalne?
- Na co należy uważać oraz jakich kosztów się spodziewać podczas wdrażania uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji do swojej firmy?
- Jak będzie wyglądać postęp technologiczny w ciągu następnych 15 lat?
dzisiaj jestem z bardzo ciekawą osobą. Nazywa się Tomasz Brzeziński, który pracuje w iTaxi, i dla mnie takie osoby są bardzo inspirujące, interesujące dlatego, że po pierwsze, potrafią myśleć inaczej, ale czasem widzę dwa rodzaje takich ludzi, którzy myślą inaczej. Pierwszy rodzaj to taki, który po prostu się buntuje i mówi: nie, ale za tym nic nie stoi, tylko po prostu się nie zgadza. Taki trochę nastolatek. A drugi rodzaj, który przyciąga moją uwagę to człowiek, który mówi, że można coś zrobić inaczej, i za tym stoją takie twarde, lub jak to się mówi w Polsce, grube argumenty. I to jest super ciekawa rzecz, kiedy wydaje się, że tak się robiło zawsze i przychodzi ktoś i mówi: a zróbmy to inaczej. I tłumaczy dlaczego tak jest. Dobra, już nie przeciągam tego wprowadzenia. Zapraszam do wysłuchania tego odcinka.
http://biznesmysli.pl/42
- Jak optymalizacja pomogła firmie iTaxi?
- Jak podnieść atrakcyjność oraz usprawnić działanie firmy wykorzystująć uczenie maszynowe oraz sztuczną inteligencję?
- Jak skutecznie optymalizować algorytmy?
- Czy skuteczna automatyzacja może usprawnić workflow?
- Jakie są problemy oraz trudności w odpowiedniej optymalizacji algorytmów?
- Jak wykorzystać podejście symulacyjne do rozwiązywania problemów?
- Co powinno być priorytetem podczas doboru procesów, aby jak najbardziej odzwierciedlały rzeczywistość?
- Jak efektywnie wykorzystywać testy A/B?
- Jak upewnić się, że symulator działa poprawnie oraz jak odpowiednio dobrać jego parametry?
- Czy zastosowanie symulatora w przemyśle innym niż logistyka jest opłacalne?
- Na co należy uważać oraz jakich kosztów się spodziewać podczas wdrażania uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji do swojej firmy?
- Jak będzie wyglądać postęp technologiczny w ciągu następnych 15 lat?
dzisiaj jestem z bardzo ciekawą osobą. Nazywa się Tomasz Brzeziński, który pracuje w iTaxi, i dla mnie takie osoby są bardzo inspirujące, interesujące dlatego, że po pierwsze, potrafią myśleć inaczej, ale czasem widzę dwa rodzaje takich ludzi, którzy myślą inaczej. Pierwszy rodzaj to taki, który po prostu się buntuje i mówi: nie, ale za tym nic nie stoi, tylko po prostu się nie zgadza. Taki trochę nastolatek. A drugi rodzaj, który przyciąga moją uwagę to człowiek, który mówi, że można coś zrobić inaczej, i za tym stoją takie twarde, lub jak to się mówi w Polsce, grube argumenty. I to jest super ciekawa rzecz, kiedy wydaje się, że tak się robiło zawsze i przychodzi ktoś i mówi: a zróbmy to inaczej. I tłumaczy dlaczego tak jest. Dobra, już nie przeciągam tego wprowadzenia. Zapraszam do wysłuchania tego odcinka.
http://biznesmysli.pl/42
BM41: 10 przykładów jak sztuczna inteligencja zmienia_e-commerce
2018-09-24 05:00:06
Przygotowałem dla Ciebie 10 przykładów, jak uczenie maszynowe może zmienić świat e-commerce. Z tego odcinka dowiesz się: - jakie znaczenie ma zbliżająca się rewolucja przemysłowa? - czy technologia diametralnie odmieni nasz sposób życia w przyszłości? - czy komputer może mieć wyobraźnię? - znaczenie sztucznej inteligencji (AI) - na jakich płaszczyznach wykorzystuje się uczenie maszynowe? - czy sztuczna inteligencja zastąpi człowieka w przyszłości w aspekcie kontaktu firma - klient? - jak zaawansowane systemy rekomendacyjne dopasowują się do swoich odbiorców/klientów? - jak bardzo sprawny oraz efektywny system rekomendacyjny może wpłynąć na sprzedaż? - jak efektywnie zwiększyć swój open rate przy pomocy uczenia maszynowego? - czy uczenie maszynowe jest w stanie zapobiec oszustwom podczas zakupów internetowych? - jak odpowiednio zarządzać katalogiem (strukturami drzewiastymi) wykorzystując potencjał uczenia maszynowego? - czy sztuczna inteligencja może stać się Twoim potencjalnym konsultantem? - który z obecnych asystentów głosowych jest najbardziej inteligentny? - czy w przyszłości będziemy robić zakupy przez Internet wyłącznie za pomocą komend głosowych? http://biznesmysli.pl/41
Przygotowałem dla Ciebie 10 przykładów, jak uczenie maszynowe może zmienić świat e-commerce.
Z tego odcinka dowiesz się:
- jakie znaczenie ma zbliżająca się rewolucja przemysłowa?
- czy technologia diametralnie odmieni nasz sposób życia w przyszłości?
- czy komputer może mieć wyobraźnię?
- znaczenie sztucznej inteligencji (AI)
- na jakich płaszczyznach wykorzystuje się uczenie maszynowe?
- czy sztuczna inteligencja zastąpi człowieka w przyszłości w aspekcie kontaktu firma - klient?
- jak zaawansowane systemy rekomendacyjne dopasowują się do swoich odbiorców/klientów?
- jak bardzo sprawny oraz efektywny system rekomendacyjny może wpłynąć na sprzedaż?
- jak efektywnie zwiększyć swój open rate przy pomocy uczenia maszynowego?
- czy uczenie maszynowe jest w stanie zapobiec oszustwom podczas zakupów internetowych?
- jak odpowiednio zarządzać katalogiem (strukturami drzewiastymi) wykorzystując potencjał uczenia maszynowego?
- czy sztuczna inteligencja może stać się Twoim potencjalnym konsultantem?
- który z obecnych asystentów głosowych jest najbardziej inteligentny?
- czy w przyszłości będziemy robić zakupy przez Internet wyłącznie za pomocą komend głosowych?
http://biznesmysli.pl/41
Z tego odcinka dowiesz się:
- jakie znaczenie ma zbliżająca się rewolucja przemysłowa?
- czy technologia diametralnie odmieni nasz sposób życia w przyszłości?
- czy komputer może mieć wyobraźnię?
- znaczenie sztucznej inteligencji (AI)
- na jakich płaszczyznach wykorzystuje się uczenie maszynowe?
- czy sztuczna inteligencja zastąpi człowieka w przyszłości w aspekcie kontaktu firma - klient?
- jak zaawansowane systemy rekomendacyjne dopasowują się do swoich odbiorców/klientów?
- jak bardzo sprawny oraz efektywny system rekomendacyjny może wpłynąć na sprzedaż?
- jak efektywnie zwiększyć swój open rate przy pomocy uczenia maszynowego?
- czy uczenie maszynowe jest w stanie zapobiec oszustwom podczas zakupów internetowych?
- jak odpowiednio zarządzać katalogiem (strukturami drzewiastymi) wykorzystując potencjał uczenia maszynowego?
- czy sztuczna inteligencja może stać się Twoim potencjalnym konsultantem?
- który z obecnych asystentów głosowych jest najbardziej inteligentny?
- czy w przyszłości będziemy robić zakupy przez Internet wyłącznie za pomocą komend głosowych?
http://biznesmysli.pl/41
BM40 Przemyslaw Chojecki – doktor po Oxfordzie
2018-09-10 05:00:07
Dzisiejszym gościem jest Przemysław Chojecki, który przez dłuższy czas mieszkał za granicą, najpierw we Francji, potem w Anglii, gdzie uczył się na Oxfordzie. Następnie jednak zdecydował się wrócić do Polski. Napisał też 2 książki, w których dzieli się swoimi przemyśleniami. Ma ciekawe cele, chce zbudować ogólną sztuczną inteligencję. Jest współzałożycielem Ulam.ai. O tym wszystkim i nawet więcej będzie w tym odcinku. Zapraszam do wysłuchania. Z tego odcinka dowiesz się: - jakie są różnice pomiędzy polską, brytyjską i francuską edukacją? - czy są jakieś specjalne korzyści dla biznesu związane z prowadzeniem biznesu związanego ze sztuczną inteligencją? - czym jest tak ogólna sztuczna inteligencja i czy kiedyś uda się ją stworzyć? - jak można zastosować sztuczną inteligencję w naszym codziennym życiu? - czym zajmuje się Ulam.ai? - co to jest DeepAlgebra i czemu ma służyć? - jaki problem rozwiązuje projekt Aimee? - czy sztuczna inteligencja spowoduje, że modelki stracą pracę? - czym są komputery kwantowe? - czy zastosowanie komputerów kwantowych może wpłynąć na rozwój uczenia maszynowego? - jak technologia może wpłynąć na życie ludzi w ciągu najbliższych 10-20 lat? http://biznesmysli.pl/40
Dzisiejszym gościem jest Przemysław Chojecki, który przez dłuższy czas mieszkał za granicą, najpierw we Francji, potem w Anglii, gdzie uczył się na Oxfordzie. Następnie jednak zdecydował się wrócić do Polski. Napisał też 2 książki, w których dzieli się swoimi przemyśleniami. Ma ciekawe cele, chce zbudować ogólną sztuczną inteligencję. Jest współzałożycielem Ulam.ai. O tym wszystkim i nawet więcej będzie w tym odcinku. Zapraszam do wysłuchania.
Z tego odcinka dowiesz się:
- jakie są różnice pomiędzy polską, brytyjską i francuską edukacją?
- czy są jakieś specjalne korzyści dla biznesu związane z prowadzeniem biznesu związanego ze sztuczną inteligencją?
- czym jest tak ogólna sztuczna inteligencja i czy kiedyś uda się ją stworzyć?
- jak można zastosować sztuczną inteligencję w naszym codziennym życiu?
- czym zajmuje się Ulam.ai?
- co to jest DeepAlgebra i czemu ma służyć?
- jaki problem rozwiązuje projekt Aimee?
- czy sztuczna inteligencja spowoduje, że modelki stracą pracę?
- czym są komputery kwantowe?
- czy zastosowanie komputerów kwantowych może wpłynąć na rozwój uczenia maszynowego?
- jak technologia może wpłynąć na życie ludzi w ciągu najbliższych 10-20 lat?
http://biznesmysli.pl/40
Z tego odcinka dowiesz się:
- jakie są różnice pomiędzy polską, brytyjską i francuską edukacją?
- czy są jakieś specjalne korzyści dla biznesu związane z prowadzeniem biznesu związanego ze sztuczną inteligencją?
- czym jest tak ogólna sztuczna inteligencja i czy kiedyś uda się ją stworzyć?
- jak można zastosować sztuczną inteligencję w naszym codziennym życiu?
- czym zajmuje się Ulam.ai?
- co to jest DeepAlgebra i czemu ma służyć?
- jaki problem rozwiązuje projekt Aimee?
- czy sztuczna inteligencja spowoduje, że modelki stracą pracę?
- czym są komputery kwantowe?
- czy zastosowanie komputerów kwantowych może wpłynąć na rozwój uczenia maszynowego?
- jak technologia może wpłynąć na życie ludzi w ciągu najbliższych 10-20 lat?
http://biznesmysli.pl/40