Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Monitoring modeli ML — co warto mierzyć?
Dowiedz się, jak skutecznie monitorować modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem Microsoft Fabric – od konfiguracji po automatyzację reakcji.
24 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
MLflow w Microsoft Fabric — praktyczne zastosowania
Poznaj praktyczne zastosowania MLflow w środowisku Microsoft Fabric — od śledzenia eksperymentów po automatyzację cyklu życia modeli ML.
23 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Porównywanie wersji modeli ML w Fabric
Dowiedz się, jak efektywnie porównywać wersje modeli ML w Microsoft Fabric, wykorzystując metryki, narzędzia i najlepsze praktyki wdrożeniowe.
22 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Przygotowanie danych pod modele ML w Fabric
Dowiedz się, jak skutecznie przygotować dane do modeli uczenia maszynowego w Microsoft Fabric – od pozyskiwania po inżynierię cech i zapis.
21 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jakie branże najczęściej korzystają z AI wysokiego ryzyka?
Poznaj branże, które najczęściej wdrażają rozwiązania AI wysokiego ryzyka. Sprawdź zastosowania, wyzwania i etyczne konsekwencje tej technologii.
06 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Scikit-Learn od podstaw – pierwsze modele uczenia maszynowego w Pythonie
Poznaj Scikit-Learn od podstaw i stwórz swój pierwszy model uczenia maszynowego w Pythonie – krok po kroku, z praktycznymi przykładami.
05 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Skalowanie i optymalizacja RAG w produkcji – koszty, cache, wydajność
Poznaj praktyczne strategie skalowania i optymalizacji systemów RAG w produkcji – od kosztów, cache’u i wydajności po bezpieczeństwo i najlepsze wdrożenia.
04 stycznia 2026
