Spis treści

Poniżej lista wszystkich artykułów na blogu (nowe dodawane jako ostatnie).
Jeśli interesuje Cię konkretny obszar – zobacz niżej.

  1. Czy sztuczna inteligencja jest zagrożeniem dla ludzkości?
  2. A/B testy modelu ML (część 1). Jak przygotować A/B testy?
  3. A/B testy modelu ML (część 2). Najczęstsze trudności.
  4. A/B testy modelu ML (część 3). 4 typowe błędy w A/B testach.
  5. Model benchmarkowy – dlaczego go potrzebujesz i jak go stworzyć?
  6. Wszystko, co potrzebujesz wiedzieć o systemach rekomendacyjnych
  7. 6 inspiracji do stawiania hipotez w Data Science
  8. Jak w 2 minuty analizuję dowolne dane tabelaryczne?
  9. Moja ściąga z 17 komendami przydatnymi w projektach ML
  10. 6 powodów, dla których ważna jest interpretowalność modelu ML
  11. Kompromis pomiędzy czasem, jakością a zakresem w projektach ML
  12. Planowanie projektów Machine Learningowych
  13. Budowa zbioru danych – najlepsze praktyki
  14. 10 nieoczywistych rzeczy, które musisz logować po wdrożeniu Twojego modelu na produkcję
  15. Pierwsze kroki w Data Science
  16. Zaawansowana inżynieria cech, czyli jak zmaksymalizować potencjał swoich danych?
  17. Jak zdobyć pierwszą pracę w Data Science?
  18. Sztuczna inteligencja nie istnieje

Kategorie na blogu: