Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczny ML? скачать в хорошем качестве

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