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

11 de sep. de 2024 · 59m 13s
BM128: Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczny ML?
Descripción

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 📢...

mostra más
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
mostra menos
Información
Autor Vladimir Alekseichenko
Organización Vladimir
Página web biznesmysli.pl
Etiquetas

Parece que no tienes ningún episodio activo

Echa un ojo al catálogo de Spreaker para descubrir nuevos contenidos.

Actual

Portada del podcast

Parece que no tienes ningún episodio en cola

Echa un ojo al catálogo de Spreaker para descubrir nuevos contenidos.

Siguiente

Portada del episodio Portada del episodio

Cuánto silencio hay aquí...

¡Es hora de descubrir nuevos episodios!

Descubre
Tu librería
Busca