Czy wiesz kiedy dokładność (accuracy) modelu może być nic nie wartą metryką? Dowiedz się jak zidentyfikować taką sytuację oraz co wtedy robić!
Czytaj dalej
Na kursach Data Science uczą nas, że dane jakościowe możemy sobie zakodować wykorzystując Label Encoding albo One Hot Encoding. Bardzo często pomija się jedną kluczową kwestię. Chcesz się dowiedzieć jaką? Zajrzyj do posta!
Czytaj dalej
Modele uczenia maszynowego długo były postrzegane jako "czarne skrzynki". To był (a niejednokrotnie dalej jest) powód dlaczego wiele osób wybiera klasyczne metody ponad uczenie maszynowe. A może jednak czasem można im zaufać? Przeczytaj artykuł i przekonaj sie!
Czytaj dalej
Czym dokładnie są algorytmy uczenia maszynowego? Jakie występują typy i jak je od siebie odróżniać? Wszystkiego dowiesz się z tego posta!
Czytaj dalej
Czytając opinię od razu "czujemy" czy jest ona pozytywna czy negatywna. A czy za pomocą uczenia maszynowego komputer stwierdzi to z taką samą łatwością?
Czytaj dalej
Jak zdefiniować sztuczną inteligencję a jak uczenie maszynowe? Czy da się wskazać wyraźną granicę, gdzie kończy się jedno a zaczyna drugie? Dlaczego bardzo często mylimy te pojęcia?
Czytaj dalej