Biznes Myśli

Dlaczego tak wiele firm jest mało efektywnych? Skąd biorą się przesądy o projektach AI i jak sobie z nimi radzić? Od czego powinniśmy zacząć innowację w swojej firmie?

W tym odcinku rozprawimy się z kilkoma mitami.

W #84 odcinku poznasz 3 wyjątkowe osoby, które podzielą się swoimi przemyśleniami na temat rozwoju w zakresie uczenia maszynowego. Kiedy i jak nauczyć się ML? O czym warto pamiętać i jak może wyglądać edukacja? Jeśli rozważasz poznać praktyczne oblicze uczenia maszynowego, to warto poznać opinie osób, które już zaczęły to robić.

Innowacja nieodłącznie wiąże się z licznymi wyzwaniami, bo wymaga pokonywania nierzadko bardzo wielu barier, zmiany utartych tematów i sposobu myślenia. O tym i nie tylko miałem okazję porozmawiać z Joanną Chwastowską z Google, która pracuje w dziale dedykowanym ochronie zdrowia i zajmuje się obecnie wraz ze swoim zespołem tworzeniem aplikacji Streams autorstwa DeepMind. Jaki problem rozwiązuje Streams i jak działa? Posłuchaj odcinka.

Statystyka umożliwia lepiej i trafniej podejmować decyzje. To bardzo ważna dziedzina nauki. Uczenie maszynowe też wykorzystuje sporo elementów ze statystyki. Dzisiaj chciałbym ten temat rozszerzyć, dlatego zaprosiłem do rozmowy Janinę Bąk, znaną i lubianę specjalistkę tej dziedziny. Janinę bardzo wyróżnia to, że potrafi mówić o tych trudnych rzeczach w sposób zrozumiały, który można łatwo przyswoić i zastosować.

Gościem #81 odcinka jest Adam Goliński, doktorant na Oxfordzie, który prowadzi ciekawe badania m.in. na temat probabilistycznego programowania. Podzieli się swoim doświadczeniem i powie m.in. o tym, jak zainteresował się na tematem kompresji obrazu czy wideo. Wspomni też o doktoracie w Oxfordzie - czy warto, jak przebiega.

Dzisiejszym gościem jest Paweł Gniadkowski, CEO firmy Obido. Jest to miejsce, które umożliwia znalezienie mieszkania do zakupu na rynku pierwotnym w wygodny dla Ciebie sposób. W 2019 r. mój zespół rozpoczął współpracę z Obido i wdrożyliśmy pierwszy model uczenia maszynowego na produkcję. Już teraz przynosi to wymierne korzyści. Dlaczego to podkreślam? Większość projektów machine learning kończy się na fazie prototypów i nigdy nie wdrażają się na produkcję. Tak się dzieje w większości przypadków. My to wdrożyliśmy i co więcej to zaczyna działać. Teraz przymierzamy się do kontynuacji współpracy przy znacznie dłuższym projekcie, z większym budżetem. Dochodzimy do drugiej części współpracy w ramach budowy laboratorium innowacyjnego.

Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning) to dziedzina uczenia maszynowego o ogromnym potencjale, która w bliskiej przyszłości będzie nas coraz bardziej zaskakiwać. O tym właśnie rozmawiałem z Adamem Kosiorkiem, doktorem nauk z Uniwersytetu Oksfordzkiego, który obecnie pracuje w DeepMind.

Z tego artykułu dowiesz się:

- czym jest uczenie nienadzorowane,
- czym jest autoenkoder,
- czym jest autoenkoder wariacyjny i czym różni się od klasycznego,
- jakie możliwości i ograniczenia mają AIR i SQAIR,
- jak działają autoenkodery kapsułkowe,
- na co należy uważać przy eksperymentach z uczeniem maszynowym,
- jak może wyglądać ścieżka dostania się do DeepMind.

Handel to jeden z obszarów biznesu, które dotykają każdego z nas. Co może na tym polu zmienić technologia, jak na jego rozwój wpłyną innowacje? O tym miałem okazję rozmawiać z Marcinem Dąbrowskim, założycielem Surge Cloud oraz sklepu Take&Go, który w 2019 roku pojawił się po raz pierwszy w Poznaniu.

Dzisiejszym gościem jest Filip Piękniewski, który bardzo długo zajmuje się tematami związanymi z widzeniem komputerowym, ale robi to nie tylko używając tzw. deep learning, a ma znacznie szerszą wizję. Jego rozważania na temat świata, inteligencji i wiele innych tematów są przepiękne. Prowadzi bardzo fajny blog, na który bardzo gorąco zapraszam.

Sztuczna inteligencja znajduje swoje zastosowanie w wielu dziedzinach. Tym razem poruszę temat robotyzacji. Mój gość, Marek Cygan z Nomagic, opowie o oprogramowaniu przygotowywanym w specjalnym projekcie, a także o możliwościach, jakie niesie wykorzystanie sztucznej inteligencji w tym obszarze.