Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Exploratory Data Analysis (EDA) w kontekście AI
Exploratory Data Analysis (EDA) to kluczowy etap analizy danych w kontekście AI. Obejmuje załadowanie, zrozumienie, czyszczenie i transformację danych, a także analizę zależności między zmiennymi. Celem EDA jest przygotowanie danych do modelowania i identyfikacja kluczowych wzorców.
16 marca 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Wykorzystanie Pythona w Machine Learning
Python jest jednym z najpopularniejszych języków w Machine Learning dzięki prostocie składni i bogatej bibliotece narzędzi. W artykule omówiono kluczowe biblioteki, takie jak NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch. Przedstawiono również przykłady kodu dla regresji liniowej i klasyfikacji SVM oraz najlepsze praktyki optymalizacji kodu.
15 marca 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Uczenie maszynowe w wizualizacji danych: Techniki, wyzwania i przyszłość
Uczenie maszynowe odgrywa kluczową rolę w nowoczesnej wizualizacji danych, umożliwiając automatyczne wykrywanie wzorców i prezentowanie informacji w bardziej intuicyjny sposób. W artykule omawiamy techniki stosowane w tej dziedzinie, wyzwania oraz przyszłość wizualizacji wspomaganej przez AI.
07 marca 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Retrieval-Augmented Generation (RAG) w AI
Retrieval-Augmented Generation (RAG) to nowoczesna technologia w AI, która łączy wyszukiwanie informacji z generowaniem tekstu. Artykuł omawia jej działanie, zastosowania, wyzwania oraz przyszłość.
02 marca 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jak działa Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) to technika łącząca wyszukiwanie informacji z generowaniem odpowiedzi przez modele AI. Dzięki temu podejściu modele mogą dostarczać bardziej precyzyjne i aktualne odpowiedzi. W artykule omawiamy działanie RAG, jego zastosowania, korzyści oraz wyzwania.
24 lutego 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Co to machine learning? Wyjaśnienia i kluczowe pojęcia
Machine learning to jeden z kluczowych obszarów współczesnej technologii, który znajduje szerokie zastosowanie w analizie danych i automatyzacji procesów. Artykuł przedstawia podstawowe zagadnienia związane z ML, wyjaśniając jego definicję oraz relację do sztucznej inteligencji. Omówione zostają różne typy uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane, nienadzorowane i ze wzmocnieniem. Czytelnik znajdzie również informacje na temat deep learningu oraz procesu tworzenia modeli ML. Na koniec artykuł wprowadza zagadnienie biasu w uczeniu maszynowym, zwracając uwagę na jego wpływ na wyniki modeli.
20 lutego 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Praca z LangChain i LLamaIndex
LangChain i LLamaIndex to narzędzia ułatwiające pracę z modelami językowymi. Pozwalają na tworzenie zaawansowanych aplikacji AI, które efektywnie przetwarzają i analizują dane.
20 lutego 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Umiejętność wykorzystania LLM w aplikacjach Python
Modele językowe o dużej skali (LLM) to zaawansowane algorytmy AI, które znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach. W artykule omawiamy ich integrację z aplikacjami Python, przykłady zastosowań oraz wyzwania związane z ich implementacją.
19 lutego 2025
