Data science tutorialok vs valóság: ami a képzésekből általában kimarad
Az előadás néhány félreértést jár körbe, amelyeket a gépi tanulási tutorialok sugallnak, és valós projektek esetén komoly károkat tudnak okozni.
BURNOUT
12026. február 11. 14:23
Egy friss kutatás szerint nem feltétlen jelent kevesebb feladatot a munkavállalók számára, ha aktívan kezdenek el használni egy AI eszközt.cyberbullying
02026. február 11. 09:39
Az Európai Bizottság cyberbullying elleni cselekvési tervének központi eleme a jogsértő esetek jelentésének megkönnyítése.AI-JAJ
282026. február 10. 14:00
A chatbot visszaállt egy komolyabb növekedési pályára.
Megélhetési IT: krónikus tünet vagy új normalitás?
Amikor a szerelem, a hivatás megélhetéssé szelídül, a billentyűzet pedig szerszám lesz.Megélhetési IT: krónikus tünet vagy új normalitás? Amikor a szerelem, a hivatás megélhetéssé szelídül, a billentyűzet pedig szerszám lesz.
A furcsa adathalmazok, rossz kiértékelő függvények, és a mindentudó algoritmusok világa annak is érdekes lehet, aki még csak most ismerkedik ezzel a területtel. A HWSW free! meetupsorozat 2019. szeptember 24-i állomásán Gáspár Csaba, a Dmlab vezető data scientistje beszélt róla, melyek azok a fontos információk, amelyek a machine learning képzésekből gyakran kimaradnak. Az érdeklődők a területtel a HWSW 2019. október 15-én kezdődő, 10 alkalmas, 30 órás, a Machine Learning alapjai című képzésén közelebbről is megismerkedhetnek, ugyancsak a szakember vezetésével.
Data science tutorialok vs valóság: ami a képzésekből általában kimarad - Gáspár Csaba (dmlab)
Még több videó