S daty poprvé začal pracovat už před deseti lety, během kterých stál u vývoje ML projektů od jejich návrhu, přes implementaci až po vytváření hodnoty, a to v různých odvětvích jako je healthcare, fintech nebo marketing. V současné době dělá jako ML engineer konzultanta US startupům.
Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) jsou příbuzné obory, ale není to totéž. Umělá inteligence je širší obor, který zahrnuje mnoho různých technologií, včetně strojového učení. Přečtěte si, jaké jsou kllíčové rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí.
Machine Learning, česky „strojové učení“ umožňuje společnostem být efektivní, vyhledávat vzory v datech, automatizovat a dělat rozhodnutí s minimálním zásahem člověka. Naučené algoritmy řeší definované úkoly v reálném čase a na základě vstupních dat. Zároveň se na nových datech učí a přizpůsobují se změně podmínek.
Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) jsou příbuzné obory, ale není to totéž. Umělá inteligence je širší obor, který zahrnuje mnoho různých technologií, včetně strojového učení. Přečtěte si, jaké jsou kllíčové rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí.
Machine Learning, česky „strojové učení“ umožňuje společnostem být efektivní, vyhledávat vzory v datech, automatizovat a dělat rozhodnutí s minimálním zásahem člověka. Naučené algoritmy řeší definované úkoly v reálném čase a na základě vstupních dat. Zároveň se na nových datech učí a přizpůsobují se změně podmínek.
