Trenerzy personalni Twojego sukcesu
w branży Machine Learning


Trenuj nie tylko modele ML, ale też swojego skilla! 💪
-- scrolluj w dół! 👇 :) --

Kim jesteśmy?

Inżynierowie praktycy

...

Wojciech Mikołajczyk

Senior ML Engineer @ Fandom

Ekspert Machine Learning, któremu satysfakcję sprawia zastosowanie uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych.

Ma szerokie doświadczenie zawodowe (10 lat+), obejmujące pracę w różnych rolach - od programisty, poprzez Business Intelligence, Data Science aż do MLOps i Machine Learning (4.5 roku).

Tworzy swoje rozwiązania w oparciu o szeroką gamę modeli - od klasycznych modeli uczenia maszynowego, poprzez głębokie sieci neuronowe w różnych architekturach (LSTM, RNN, CNN), aż do architektury Transformers.

Obecnie skupiony na budowaniu rozwiązań Machine Learning w chmurze działających efektywnie na dużą skalę.

Poza pracą jego pasją jest muzyka, a w szczególności gra na fortepianie (od ponad 20 lat!)

...

Marcin Zabłocki

MLOps Architect @ GetInData

Eksplorator nowych technologii i inżynierskich rozwiązań, nie tylko w ML. Lubi szybko dowozić działający soft oraz projekty, w których nie jest znane oczywiste rozwiązanie.

Przeszedł pełen cykl życia developera w ciagu 9 lat: najpierw full-stack web z zamiłowaniem do C#, później Data Engineer, wreszcie Machine Learning Engineer, a obecnie MLOps Architect. Obeznany z każdym kawałkiem technologicznego tortu potrzebnego w projektach ML-owych.

Chętnie dzieli się wiedzą, w szczególności związaną z wdrażaniem modeli ML na produkcję, skalowaniem trenowania i użyciem NLP w praktyce (zaczynał w erze TF-IDF, 100 lat zanim Chat-GPT stał się modny).

Aktywny działacz community Kedro i członek TSC.

Słucha: Metallica i Ghost 🤘🏻

Gdzie nas można znaleźć?

» YouTube: youtube.com/@ml-workout

» Instagram: instagram.com/ml_workout_pl

Nasze dotychczasowe nagrania

Dostępne na YouTube @ml-workout

Chat-GPT

Omawiamy czym jest ChatGPT i jak powstał. Jest to pierwszy odcinek z naszej serii: ML-Workout 🏋️

Czym jest Kedro?

W tym odcinku opowiadamy czym jest Kedro i dlaczego warto się mu przyjrzeć Rozmawiamy o drodze, którą przechodzą projekty Machine Learning i jak wpisuje się w to wszystko Kedro Dowiedz się, jakie są korzyści z korzystania z tego narzędzia i jak może usprawnić Twój workflow w projektach uczenia maszynowego

Kedro Tutorial

Pełne wprowadzenie do frameworka Kedro - od stworzenia nowego projektu, omówienie wszystkich zagadnień i abstrakcji aż po modyfikację i deployment w Dockerze.

Pandas vs Polars

Starcie dwóch popularnych bibliotek do przetwarzania danych! Czy Polars zawsze jest szybszy od Pandas?

Large Language Models

W tym trochę luźniejszym, pogadankowym odcinku omawiamy Large Language Models i ich wpływ na branżę / zastosowanie w projektach.

Zbuduj z nami Chatbota QA z LLM w 30min

W tym odcinku budujemy inteligentnego chatbota odpowiadającego na pytania w oparciu o dokumenty tworzące bazę wiedzy. Startujemy od zera i tworzymy w pełni działający projekt.

Zrozum z nami kwantyzację! (TEORIA)

W tym odcinku omawiamy Kwantyzację w ML. Zaczynamy od postaw i pokazujemy krok po kroku jak kwantyzacja tak naprawdę działa 💪🏻

Kwantyzacja w Pythonie krok po korku (PRAKTYKA)

W tym odcinku pokazujemy Kwantyzację w ML w praktyce 💪🏻
- Będziemy kwantyzować i dekwantyzować wektory liczbowe
- Pokażemy Ci efekty kwantyzacji na przykładzie obrazu
- Omówimy problemy kwantyzacji

LLM.int8() od podszewki

Pokazujemy LLM.int8() od podszewki - czyli jak działa ta “magia”, która pozwala odpalać duże LLMy na małych GPU ⭐️

PyTorch - Top 10 featureów

Wybraliśmy najciekawsze wg. nas funkcjonalności w PyTorchu i pokazujemy je w krótkich blokach

Praktyczne wyzwania

Otrzymuj regularne, praktyczne zadania i wyzwania, które pomogą Ci rozwijać swoje umiejętności w ML/AI i Pythonie - bez zbędnego rozdrabniania i bezpłodnej teorii.

MLOps w praktyce

Naucz się stosować MLOps w swoich projektach, aby wdrażanie i zarządzanie modelami ML/AI było bardziej skuteczne i efektywne.

Zaufaj ekspertom

Przekazujemy wiedzę zdobytą w prawdziwych projektach. Prawie 20 lat wspólnego doświadczenia.

Dołącz do naszego newslettera!

Regularne, niesztampowe zadania z ML/MLOps na Twojej skrzynce mailowej