Machine Learning
Detekcja anomalii w logach: od Isolation Forest po autoenkodery
Poznaj praktyczne metody wykrywania anomalii w logach: od Isolation Forest po autoenkodery dla SRE, DevOps, SOC i biznesu
Machine Learning
Machine Learning obejmuje metody budowania, sprawdzania i porównywania modeli uczących się na danych. Kategoria porusza detekcję anomalii w logach, walidację krzyżową, projektowanie testów A/B oraz porównania narzędzi takich jak XGBoost, LightGBM i CatBoost. Znajdziesz tu także tematy związane z generatywną AI, w tym rolą GAN-ów w tworzeniu filmów oraz pytaniami o prawa autorskie do rezultatów pracy modeli.
Odkryj inne działy:
AI w praktyce
Chmura i usługi online
Sieci komputerowe
Zagrożenia w sieci
Testy i recenzje sprzętu
Poradniki i tutoriale
Machine Learning
Walidacja krzyżowa bez błędów: najczęstsze pułapki i jak ich unikać
Poznaj najczęstsze pułapki walidacji krzyżowej w ML i naucz się ich unikać, aby otrzymywać wiarygodne metryki i stabilne modele…
Machine Learning
XGBoost vs LightGBM vs CatBoost: praktyczne porównanie na tych samych danych
Sprawdź, który algorytm boosting wybrać do danych tabelarycznych. Porównanie jakości, szybkości, łatwości użycia i zastosowań w ML.
Machine Learning
Testy A/B modeli ML: jak projektować eksperymenty bez pułapek statystyki
Dowiedz się, kiedy testy A/B modeli ML są konieczne, jak je poprawnie zaprojektować i mierzyć realny wpływ na biznes.
Machine Learning
Generatywne filmy: Hollywood a GAN-y
Generatywne filmy to nowa era w Hollywood. Dzięki uczeniu maszynowemu twórcy filmowi mogą teraz generować niesamowite efekty wizualne i…
Machine Learning
Sztuczna inteligencja a prawa autorskie: kto jest twórcą?
Rozwój sztucznej inteligencji budzi wiele kontrowersji, także w kontekście praw autorskich. Czy algorytmy mogą być uznane za twórców dzieł…
Machine Learning
Algorytm Apriori: odkrywanie koszykowych tajemnic klientów
Algorytm Apriori to narzędzie, które pomaga odkryć ukryte zależności między produktami w koszyku klientów. Dzięki niemu możemy lepiej zrozumieć…