Trening na GPU w chmurze: jak dobrać instancję i nie przepalić budżetu
Dowiedz się, kiedy opłaca się trening na GPU w chmurze, jak dobrać instancję i gdzie wystarczy CPU,…
Machine Learning obejmuje praktyczne zagadnienia związane z budowaniem, trenowaniem i wdrażaniem modeli uczących się na danych. Znajdziesz tu materiały o pracy z LLM, fine-tuningu, feature engineeringu, danych tabelarycznych, embeddingach oraz środowiskach chmurowych. Kategoria przybliża też dobór GPU, koszty treningu i zastosowania modeli w rzeczywistych problemach, takich jak prognozowanie produkcji energii.
Wiedza, poradniki i inspiracje ze świata informatyki, AI oraz cyberbezpieczeństwa.
Dowiedz się, kiedy opłaca się trening na GPU w chmurze, jak dobrać instancję i gdzie wystarczy CPU,…
Dowiedz się, kiedy fine tuning modeli LLM ma sens, jak obniża koszty, poprawia jakość odpowiedzi i w…
Poznaj praktyczne techniki feature engineeringu dla tabular data, które realnie poprawiają model i upraszczają pipeline w produkcji
Google Vertex AI to narzędzie, które integruje BigQuery z możliwością tworzenia modeli uczenia maszynowego w jednym interfejsie.…
Kolumny tekstowe w modelach tablicowych stanowią kluczowy element analizy danych. Ale czy lepsze są TF-IDF czy embeddings?…
Zmiany w sektorze energetycznym stawiają przed operatorami wyzwanie w postaci balansowania sieci z prognozą produkcji z OZE.…
Klasyczne filtry czy nowoczesne kapsuły? Czy nowa technologia zrewolucjonizuje przemysł? Sprawdźcie nasz artykuł o najnowszym trendzie w…