Dziś szybka aktualizacja i informacja że uruchomiłem także wersję anglojęzyczną bloga, głównie do dzielenia się moimy spostrzeżeniami odnoście badań, eksperymentów oraz projektów AI.
Zależało mi na szerszej społeczności oraz feedbacku odnośnie tego nad czym pracuje.
Więc zapraszam na https://ai.ksopyla.com/ po jakimś czasie wpisy będę też publikował na swoim Krzysztof’s Substack | Substack
Rewolucja w kodowaniu: Jak sztuczna inteligencja zmienia oblicze programowania
W świecie, gdzie maszyny coraz śmielej wkraczają w domenę ludzkiej kreatywności, stoimy u progu rewolucji w dziedzinie tworzenia oprogramowania. Jak w wizjonerskiej powieści Isaaca Asimova „Ja, robot”, gdzie maszyny stopniowo przejmują coraz bardziej złożone zadania, tak i w naszej rzeczywistości narzędzia takie jak Coursor AI, Devin, GitHub Copilot czy Replit Agent zaczynają przekształcać landscape programowania.
Continue readingKrzywa ROC jak ją wykreślić i zinterpretować
Krzywa ROC (Receiver Operating Characteristic) pozwala na graficzną wizualizację jakości klasyfikatora przy zmieniającym się poziomie odcięcia dla klas. W tym tutorialu pokażę Ci sposób jej wyznaczania oraz przedstawię intuicję jak ją wykorzystać do interpretacji twojego modelu.
Continue readingKrzywa Precision-Recall jak ją wykreślić i zinterpretować
Jak narysować i zinterpretować krzywą precision-recall dla klasyfikatora. W artykule pokażę Ci krok po kroku sposób jej wyznaczania teoretycznie oraz praktycznie w scikit-learn. Ponadto, dowiesz się jak ją interpretować, kiedy stosować oraz jak na jej podstawie porównać dwa modele.
Continue readingPrecision, recall i F1 – miary oceny klasyfikatora
Tutorial o tym, jak mierzyć jakość klasyfikatora i dlaczego zwykła dokładność (ang. accuracy) to często za mało. Wyjaśniam intuicję i na przykładach pokazuję o co chodzi w: precision, recall oraz F1
Continue readingModele regresji liniowej szybko i łatwo z scikit learn
Rozmawiająć z osobami, które zawodowo wykorzystują metody analizy danych byłem zaskoczony jak wiele modeli predykcyjnych opartych jest na regresji liniowej. Jest to jedna z podstawowych technik w arsenale analityka, stosukowo prosta w implementacji oraz zrozumieniu, a jednak niezwykle efektywna i użyteczna. Dzięki bibliotece scikit-learn jesteśmy w stanie w kilku wierszach kodu python’a zaimplementować jej podstawowe rodzaje.
Continue readingPrzetwarzanie obrazu z wykorzystaniem splotu funkcji
W tym wpisie szczegółowo wyjaśniam działanie funkcji splotu, matematycznej operacji która znakomicie przydaje się w przetwarzaniu obrazów. Ponadto jest jednym z głównych bloków w sieciach konwolucyjnych.
Continue readingPython Seaborn wizualizacja danych na sterydach
W świecie Python’a standardem w wizualizacji danych jest biblioteka matplotlib. Ma ona naprawdę ogromne możliwości, jednak stworzenie niestandardowych wykresów wymaga umiejętności co najmniej na poziomie ninja. Z odsieczą przychodzi nam seaborn – statistical data visualization library.
Continue readingGrid vs Random search w scikit-learn – co powinieneś wiedzieć o doborze parametrów?
Co ma decydujący wpływ na efektywność w procesie klasyfikacji? Od razu nasuwa się odpowiedź algorytm, ale pamiętajmy nawet najlepszy/najmodniejszy algorytm nie zadziała bez skrupulatnie dobranych parametrów. Jak je dobierać, na co zwrócić uwagę oraz czy losowe przeszukiwanie przestrzeni jest lepsze od podejścia uczesanego wyczerpującego?
Python ngram tokenizer z wykorzystaniem generatorów
Jak w czystym Python’ie dokonać tokenizacji tekstu na ngramy oraz jak wygenerować słownik z wszystkimi możliwymi ngramami.
Continue reading