„A zatem stworzyłeś model ML, ale co dalej?” MLOps w pigułce
W trakcie prezentacji uczestnicy mieli okazję zgłębić proces, przez który przechodzi model uczenia maszynowego (ang. machine learning, w skrócie – ML) w kontekście biznesowym, poznać popularne modele ML stosowane w firmach oraz techniki cieszące się uznaniem w środowisku zawodowym. Prelegent wyjaśnił również, jak przekładać skomplikowane koncepty uczenia maszynowego na język zrozumiały dla osób o niefachowym profilu, co pozwala na szersze wykorzystanie tych technologii w organizacji. Jacek, dzieląc się osobistymi doświadczeniami, udzielił także porad na temat skutecznego funkcjonowania w roli analityka danych oraz sposobów na zdobycie uznania w tej dziedzinie.
Zdobywanie wiedzy na temat popularnych metod i modeli ML stosowanych w przedsiębiorstwach pozwala studentom na lepsze przygotowanie się do wymagań rynku pracy i zrozumienie, jakie rozwiązania są najbardziej wartościowe dla biznesu. Umiejętność tłumaczenia skomplikowanych koncepcji uczenia maszynowego w sposób przystępny dla osób nietechnicznych jest niezbędna, aby umożliwić skuteczną współpracę między różnymi działami w organizacji i maksymalizować korzyści płynące z ML. Poza tym, cenne porady od doświadczonych specjalistów mogą pomóc studentom w kształtowaniu skutecznych strategii pracy w roli Data Scientista, co zwiększa ich szanse na sukces i docenienie w branży.
Spotkanie odbyło się w dniu 16 stycznia 2024 roku. Organizatorem spotkania jest SKN Data Science.