Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Generatywna AI vs. predykcyjna AI
Poznaj różnice między generatywną a predykcyjną AI 🤖 Dowiedz się, jak działają, gdzie znajdują zastosowanie i jakie mają ograniczenia.
19 grudnia 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jak budować własne procesy badawcze w NotebookLM i integrować je z danymi?
Dowiedz się, jak tworzyć własne procesy badawcze w NotebookLM i integrować je z danymi zewnętrznymi – krok po kroku i z praktycznymi przykładami.
26 października 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Gemini 3.0 w praktyce: jak zmienia analizę dokumentów i badań?
Dowiedz się, jak Gemini 3.0 rewolucjonizuje analizę dokumentów i badania naukowe – od nowych funkcji po realne zastosowania w pracy badawczej.
25 października 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Ensemble Learning w badaniach: jak boosting i bagging podnoszą jakość predykcji?
Dowiedz się, jak techniki boostingu i baggingu poprawiają jakość predykcji w uczeniu maszynowym dzięki podejściu Ensemble Learning. 🎯📊
24 października 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Grid Search vs Random Search vs Bayesian Optimization – porównanie na praktycznych przykładach
Porównanie Grid Search, Random Search i Bayesian Optimization w strojenie hiperparametrów – teoria i praktyka z kodem w Pythonie.
23 października 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Najczęstsze błędy w ocenie modeli ML i jak ich unikać
Poznaj najczęstsze błędy popełniane przy ocenie modeli ML i dowiedz się, jak ich skutecznie unikać dzięki praktycznym wskazówkom.
22 października 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
RMSE, MAE, R², accuracy, precision i recall – jak dobrać właściwą metrykę do modelu?
Dowiedz się, jak dobrać odpowiednią metrykę do oceny modelu ML – regresja, klasyfikacja, RMSE, R², accuracy, precision czy recall? Przykłady i porady.
20 października 2025
