Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczny ML?

Czy sztuczna inteligencja zastąpi klasyczne uczenie maszynowe? Dowiedz się, jak skutecznie wykorzystać obie technologie 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


Kurs praktyczny LLM! Zapisz się teraz na listę chętnych i zyskaj realne umiejętności pod moim okiem. Gwarantuję: zmienisz swoje podejście do LLM! Zapisz się teraz:
👉 https://dataworkshop.typeform.com/to/...

Partnerem podcastu jest DataWorkshop.


🔔 Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia:    / @dataworkshop  
👍 Zostaw like, bo więcej lajków = więcej praktycznych treści dla Ciebie!
💬 Co o tym myślisz? Zostaw komentarz! Masz pytanie? Zadaj je - chętnie odpowiem.
🤝 Poznajmy się lepiej! Zaproś mnie do swojej sieci na LinkedIn:   / vladimiralekseichenko  
🔊 Zainicjuj rozmowę o ML w firmie, polecając ten podcast. Zainspiruj zespół do wdrażania ML!


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

Chcesz więcej? Zajrzyj do moich kursów online i ucz się ML i analizy danych w praktyce!
👉 DS/ML od podstaw - https://bit.ly/4emay6f
👉 Python - https://bit.ly/3MM2xf5
👉 Statystyka - https://bit.ly/3N6hZ65
👉 SQL - https://bit.ly/3XH2TtM
👉 Time Series - https://bit.ly/4e4y8EG
👉 NLP - https://bit.ly/3MKOypP


🔥 Chcesz uczyć się ML/DS w DataWorkshop?  Zarezerwuj indywidualną konsultację, aby doradzić najlepszą opcję dla Ciebie.
https://dataworkshop.typeform.com/to/...

🎧 Słuchaj BM wygodnie na Spotify, Apple Podcasts lub Google Podcasts:
📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHom...
📌 https://podcasts.apple.com/us/podcast...
📌    • Biznes Myśli  

#machinelearning #datascience #genai #llm #ml #ai #biznesmysli