Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Tworzenie własnych embeddingów i klasyfikatorów w LangChain – na co zwrócić uwagę?
Dowiedz się, jak tworzyć własne embeddingi i trenować klasyfikatory w LangChain. Poznaj narzędzia, integrację i skuteczne praktyki w AI.
23 września 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
KNIME i sztuczna inteligencja – wykorzystanie uczenia maszynowego w praktyce
Dowiedz się, jak wykorzystać KNIME do praktycznego zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analizie danych.
22 września 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jak zintegrować PDF, obrazy i wideo z LangChain do wyszukiwania kontekstowego
Dowiedz się, jak zintegrować pliki PDF, obrazy i wideo z LangChain 🧠 w celu skutecznego wyszukiwania kontekstowego z użyciem AI i embeddingów.
22 września 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Machine learning w KNIME – jak stworzyć i wdrożyć model predykcyjny krok po kroku
Poznaj, jak zbudować i wdrożyć model predykcyjny w KNIME – od przygotowania danych po realne zastosowanie na przykładzie odejścia klienta.
21 września 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
RAG w LangChain: jak działa Retrieval-Augmented Generation i kiedy warto go używać?
Dowiedz się, jak działa Retrieval-Augmented Generation (RAG) w LangChain 🧠 i kiedy warto go stosować w systemach opartych na modelach językowych.
21 września 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
KNIME vs. Python/R – kiedy wybrać narzędzie no-code, a kiedy programowanie
KNIME czy Python/R? Sprawdź, kiedy wybrać podejście no-code, a kiedy warto postawić na programowanie w analizie danych.
20 września 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Predictive Analytics w Minitab – modele prognostyczne dla biznesu
Poznaj możliwości analizy predykcyjnej w Minitabie – od regresji po drzewa decyzyjne. Prognozuj lepiej i podejmuj trafniejsze decyzje biznesowe.
19 września 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Skąd brać dane i jak je przygotować – porządkowanie, filtrowanie, unikanie błędów
Dowiedz się, skąd brać dane, jak je uporządkować i uniknąć typowych błędów przy ich przygotowywaniu do analizy. Praktyczne porady dla każdego! 📊
18 września 2025
