BM134: AI to NIE magia... ale wciąż oczekujesz cudów?

🎙️ ML bez magii: Jak inżynieria i praktyczne podejście prowadzą do sukcesu?

Większość projektów ML nie spełnia oczekiwań firm – dlaczego? Nierealistyczne oczekiwania i przekonanie, że ML to magiczne rozwiązanie, a nie narzędzie wymagające systematycznej pracy. Klucz do sukcesu? Precyzyjne metryki i świadome zarządzanie błędami.

Opowiadam o pułapkach wdrożeń ML, które często spotykają firmy – od ignorowania reguł biznesowych po zbyt szybkie zmiany procesów. Dzielę się przykładami z mojego doświadczenia, które regularnie się powtarzają, więc szansa, że znajdziesz coś, co dotyczy właśnie Ciebie, jest bardzo wysoka. Dowiesz się, dlaczego nawet potężne LLM potrzebują jasnych celów i praktycznych testów.  Kluczem do sukcesu jest połączenie wizji biznesowej z inżynierskim podejściem, ciągła iteracja i zbieranie informacji zwrotnej.

Chcesz zrozumieć, jak realnie wykorzystać potencjał ML w swoim biznesie i uniknąć rozczarowań? Ten odcinek jest dla Ciebie. Zapraszam!

Generalnie, wzór na sukces w ML: wizja biznesowa + inżynierskie podejście + ciągła iteracja + feedback = sukces.

Partnerem podcastu jest DataWorkshop.

🔔 Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia: https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1
👍 Zostaw like, bo więcej lajków = więcej praktycznych treści dla Ciebie!
💬 Co o tym myślisz? Zostaw komentarz! Masz pytanie? Zadaj je - chętnie odpowiem.
🤝 Poznajmy się lepiej! Zaproś mnie do swojej sieci na LinkedIn:  https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/
🔊 Zainicjuj rozmowę o ML w firmie, polecając ten podcast. Zainspiruj zespół do wdrażania ML!


Oto, czego się dowiesz:
✅ Dlaczego ML to narzędzie inżynieryjne, a nie magia?
✅ Jakie błędy najczęściej popełnia biznes podczas wdrażania modeli?
✅ Jak precyzyjnie określić metryki sukcesu i zarządzać kompromisem między błędami a wartością?
✅ Dlaczego jakość danych to fundament sukcesu, a nie tylko "miły dodatek"?
✅ Jak iteracyjne podejście wygrywa z tradycyjnym modelem waterfall w ML?
✅ Jak łączyć wizję biznesową z podejściem inżynieryjnym?


💡 Zrozumiesz, że ML to proces systematyczny: od pozyskiwania danych, przez testowanie, aż po wdrożenie modeli w produkcji. Nie zabraknie również przykładów na to, jak dobrze skonstruowane modele mogą przynieść realną wartość biznesową – pod warunkiem, że są odpowiednio zaprojektowane i skalibrowane.


🎯 Dla kogo?
Dla liderów biznesu, inżynierów danych, analityków oraz wszystkich, którzy chcą unikać mitów i wdrażać ML w sposób przemyślany i skuteczny.