Biznes AI. Sztuczna inteligencja i nowe technologie w biznesie

Dzisiaj odpowiadam o tym, jak budować zespoły ML w swoich firmach i projektach z punktu widzenia organizacji, kultury, potrzeb oraz specjalizacji.

Dobór osób o kompetencjach ML nie jest prosty, należy dopasować je do projektu czy profilu firmy. Z odcinka dowiesz się na co zwracać uwagę podczas rekrutacji takich ról, jakie są odcienie machine learning engineera. Będę starał się także Was zmusić do refleksji jakiego typu osoby tak naprawdę potrzebujecie.

Masz pytanie lub chcesz podzielić się swoim punktem widzenia, zapraszam do komentowania i kontaktu w mediach społecznościowych!

dr Krzysztof Sopyła

Dzisiaj odpowiadam o tym, co i dlaczego może nie wyjść w projektach machine learning, i jak sobie z tym radzić.  

Dzisiejszy odcinek to opowieść o tym, czego nauczyłem się przez lata, prowadząc różne projekty z wykorzystaniem metod machine learning. Jedno musisz wiedzieć już na samym początku — projekt machine learning to nie to samo, co klasyczny projekt IT. W projektach ML ryzyko porażki zawsze będzie nieporównywalnie większe, motywacja w zespole nieporównywalnie bardziej zagrożona, dane nieporównywalnie bardziej istotne, założone metryki nieporównywalnie bardziej niepewne, wdrożenie na produkcję nieporównywalnie bardziej skomplikowane, a finalny efekt... może być dobry lub zły :) Dziś opowiem Ci o tym, jakie są największe ryzyka w prowadzeniu projektów z wykorzystaniem metod machine learning. Ale to nie wszystko. Najważniejsze jest to, że dam Ci też szczegółowe wskazówki, jak minimalizować te ryzyka i jak sobie z nimi radzić, by mieć pewność, że opracowane rozwiązanie będzie zgodne z Twoimi oczekiwaniami.  

Jeśli masz pytanie nt. budowania produktów i usług z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego lub blockchain, napisz i zamów konsultację: sopyla@ermlab.com 

Obserwuj mnie i mój zespół w mediach społecznościowych!

dr Krzysztof Sopyła