Data Science & ML

Najnowsze artykuły o Data Science & ML

DATA
13 artykułów

Odkryj nasze najnowsze artykuły i poradniki o Data Science & ML

Architektura pipeline'u RAG retrieval-augmented generation z bazą wektorową i LLM
DATA

RAG i LLM w 2026: Retrieval-Augmented Generation na rozmowach z data science

Retrieval-Augmented Generation (RAG) wyjaśniony pod kątem rozmów z data science w 2026 roku. Bazy wektorowe, strategie chunkingu, modele osadzeń, agentic RAG, Graph RAG i architektura pipeline'u gotowego do produkcji.

Hugging Face Transformers NLP fine-tuning poradnik 2026
DATA

Hugging Face Transformers w 2026: NLP, Fine-Tuning i pytania rekrutacyjne

Kompleksowy przewodnik po Hugging Face Transformers v5 — architektura API, fine-tuning z LoRA, potoki NLP oraz najczesciej zadawane pytania na rozmowach kwalifikacyjnych z data science w 2026 roku.

Feature engineering w machine learning — techniki kodowania, skalowania i selekcji cech w Pythonie
DATA

Feature Engineering w Machine Learning: Techniki, Pipelines i Pytania Rekrutacyjne 2026

Kompletny przewodnik po feature engineering w uczeniu maszynowym: kodowanie zmiennych, skalowanie, transformacje, selekcja cech i pytania rekrutacyjne na 2026 rok.

Porownanie frameworkow deep learningu PyTorch i TensorFlow w 2026 roku z diagramem architektury
DATA

PyTorch vs TensorFlow w 2026: Ktory framework deep learningu wybrac?

Porownanie PyTorch i TensorFlow w 2026 roku: torch.compile vs XLA, debugowanie, ekosystem, wdrazanie modeli produkcyjnych i pytania rekrutacyjne. Kompleksowy przewodnik dla inzynierow ML.

Python w Data Science: przykłady kodu NumPy, Pandas i Scikit-Learn 2026
DATA

Python w Data Science: NumPy, Pandas i Scikit-Learn w 2026

Praktyczny przewodnik po NumPy 2.1, Pandas 2.2 i Scikit-Learn 1.6 w Pythonie 3.12. Od czyszczenia danych przez inżynierię cech po kompletny pipeline ML — z pełnymi przykładami kodu.

Wizualizacja algorytmow uczenia maszynowego z sieciami neuronowymi i drzewami decyzyjnymi
DATA

Algorytmy uczenia maszynowego: kompletny przewodnik po rozmowach technicznych

Opanowanie kluczowych algorytmów uczenia maszynowego wymaganych na rozmowach technicznych w 2026 roku. Uczenie nadzorowane i nienadzorowane, metody zespolowe, metryki ewaluacji i regularyzacja z implementacjami w Pythonie.