Trenerzy personalni Twojego sukcesu
w bran偶y Machine Learning


Trenuj nie tylko modele ML, ale te偶 swojego skilla! 馃挭
-- scrolluj w d贸艂! 馃憞 :) --

Kim jeste艣my?

In偶ynierowie praktycy

...

Wojciech Miko艂ajczyk

Senior ML Engineer @ Fandom


Ekspert Machine Learning, kt贸remu satysfakcj臋 sprawia zastosowanie uczenia maszynowego do rozwi膮zywania problem贸w biznesowych.

Ma szerokie do艣wiadczenie zawodowe (10 lat+), obejmuj膮ce prac臋 w r贸偶nych rolach - od programisty, poprzez Business Intelligence, Data Science a偶 do MLOps i Machine Learning (4.5 roku).

Tworzy swoje rozwi膮zania w oparciu o szerok膮 gam臋 modeli - od klasycznych modeli uczenia maszynowego, poprzez g艂臋bokie sieci neuronowe w r贸偶nych architekturach (LSTM, RNN, CNN), a偶 do architektury Transformers.

Obecnie skupiony na budowaniu rozwi膮za艅 Machine Learning w chmurze dzia艂aj膮cych efektywnie na du偶膮 skal臋.

Poza prac膮 jego pasj膮 jest muzyka, a w szczeg贸lno艣ci gra na fortepianie (od ponad 20 lat!)


...

Marcin Zab艂ocki

Senior MLOps @ Printify


Eksplorator nowych technologii i in偶ynierskich rozwi膮za艅, nie tylko w ML. Lubi szybko dowozi膰 dzia艂aj膮cy soft oraz projekty, w kt贸rych nie jest znane oczywiste rozwi膮zanie.

Przeszed艂 pe艂en cykl 偶ycia developera w ciagu 9 lat: najpierw full-stack web z zami艂owaniem do C#, p贸藕niej Data Engineer, wreszcie Machine Learning Engineer, a obecnie MLOps Architect. Obeznany z ka偶dym kawa艂kiem technologicznego tortu potrzebnego w projektach ML-owych.

Ch臋tnie dzieli si臋 wiedz膮, w szczeg贸lno艣ci zwi膮zan膮 z wdra偶aniem modeli ML na produkcj臋, skalowaniem trenowania i u偶yciem NLP w praktyce (zaczyna艂 w erze TF-IDF, 100 lat zanim Chat-GPT sta艂 si臋 modny).

Aktywny dzia艂acz community Kedro i cz艂onek TSC.

S艂ucha: Metallica i Ghost 馃馃徎


Nasze dotychczasowe nagrania

Dost臋pne na YouTube @ml-workout

Jak zrobi膰 dobry klasyfikator tekstu w 30min

W tym odcinku pokazujemy krok po kroku jak wytrenowa膰 model ML do klasyfikacji tekstu, konkretnie analizy sentymentu - ale to nie wszystko! Pokazujemy przede wszystkim realny spos贸b pracy nad modelem i 偶e czasem 90% accuracy to za ma艂o dla biznesu - dlaczego?

Zrozum Embeddingi w 5min

U偶ywaj膮c analogii owockowej t艂umaczymy z艂o偶on膮 koncepcj臋 Embeddig贸w w spos贸b zrozumia艂y nawet dla 5-latka! :)

MLflow - Praktyczny Tutorial

W tym odcinku pokazujemy MLflow - bardzo popularne narz臋dzie stosowane do 鈥渆xperiment trackingu鈥 - czyli zapisywania parametr贸w, metryk i artefakt贸w podczas trenowania modelu. Przygotowali艣my praktyczny tutorial krok po kroku

PyTorch - Top 10 feature贸w

Wybrali艣my najciekawsze wg. nas funkcjonalno艣ci w PyTorchu i pokazujemy je w kr贸tkich blokach

LLM.int8() od podszewki

Pokazujemy LLM.int8() od podszewki - czyli jak dzia艂a ta 鈥渕agia鈥, kt贸ra pozwala odpala膰 du偶e LLMy na ma艂ych GPU 猸愶笍

Kwantyzacja w Pythonie krok po korku (PRAKTYKA)

W tym odcinku pokazujemy Kwantyzacj臋 w ML w praktyce 馃挭馃徎
- B臋dziemy kwantyzowa膰 i dekwantyzowa膰 wektory liczbowe
- Poka偶emy Ci efekty kwantyzacji na przyk艂adzie obrazu
- Om贸wimy problemy kwantyzacji

Zrozum z nami kwantyzacj臋! (TEORIA)

W tym odcinku omawiamy Kwantyzacj臋 w ML. Zaczynamy od postaw i pokazujemy krok po kroku jak kwantyzacja tak naprawd臋 dzia艂a 馃挭馃徎

Zbuduj z nami Chatbota QA z LLM w 30min

W tym odcinku budujemy inteligentnego chatbota odpowiadaj膮cego na pytania w oparciu o dokumenty tworz膮ce baz臋 wiedzy. Startujemy od zera i tworzymy w pe艂ni dzia艂aj膮cy projekt.

Large Language Models

W tym troch臋 lu藕niejszym, pogadankowym odcinku omawiamy Large Language Models i ich wp艂yw na bran偶臋 / zastosowanie w projektach.

Pandas vs Polars

Starcie dw贸ch popularnych bibliotek do przetwarzania danych! Czy Polars zawsze jest szybszy od Pandas?

Kedro Tutorial

Pe艂ne wprowadzenie do frameworka Kedro - od stworzenia nowego projektu, om贸wienie wszystkich zagadnie艅 i abstrakcji a偶 po modyfikacj臋 i deployment w Dockerze.

Czym jest Kedro?

W tym odcinku opowiadamy czym jest Kedro i dlaczego warto si臋 mu przyjrze膰 Rozmawiamy o drodze, kt贸r膮 przechodz膮 projekty Machine Learning i jak wpisuje si臋 w to wszystko Kedro Dowiedz si臋, jakie s膮 korzy艣ci z korzystania z tego narz臋dzia i jak mo偶e usprawni膰 Tw贸j workflow w projektach uczenia maszynowego

Chat-GPT

Omawiamy czym jest ChatGPT i jak powsta艂. Jest to pierwszy odcinek z naszej serii: ML-Workout 馃弸锔

Praktyczne wyzwania

W naszych tutorialach zawsze stawiamy na praktyczne zadania i wyzwania, kt贸re pomog膮 Ci rozwija膰 swoje umiej臋tno艣ci w ML/AI i Pythonie - bez zb臋dnego rozdrabniania i bezp艂odnej teorii.

MLOps w praktyce

Naucz si臋 stosowa膰 MLOps w swoich projektach, aby wdra偶anie i zarz膮dzanie modelami ML/AI by艂o bardziej skuteczne i efektywne.

Zaufaj ekspertom

Przekazujemy wiedz臋 zdobyt膮 w prawdziwych projektach. Prawie 20 lat wsp贸lnego do艣wiadczenia.

Do艂膮cz do naszego newslettera!

Bonusy do tutoriali z YouTube, nie spamujemy!