{"id":7014,"date":"2024-09-19T08:00:41","date_gmt":"2024-09-19T06:00:41","guid":{"rendered":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/?p=7014"},"modified":"2025-03-13T10:09:34","modified_gmt":"2025-03-13T09:09:34","slug":"deep-learning-uczenie-glebokie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/deep-learning-uczenie-glebokie\/","title":{"rendered":"Deep Learning &#8211; czym jest uczenie g\u0142\u0119bokie?"},"content":{"rendered":"\n<br>\n\n\n\n<p><em>Ostatnia aktualizacja: 19.09.2024, Autorka: Ania Radzka<\/em><\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p><strong>Uczenie g\u0142\u0119bokie, mimo \u017ce nie jest niczym nowym, pozostawa\u0142o dla wi\u0119kszo\u015bci poj\u0119ciem abstrakcyjnym, a\u017c do listopada ubieg\u0142ego roku. Nawet w\u00f3wczas, gdy mia\u0142a miejsce premiera ChatGPT od OpenAI, &nbsp;ma\u0142o kto zdawa\u0142 sobie spraw\u0119, \u017ce za jego spektakularnym sukcesem stoi w\u0142a\u015bnie pot\u0119\u017cny model g\u0142\u0119bokiego uczenia. Podobnie jak wcze\u015bniejsze innowacje technologiczne, takie jak DALL-E, Google Imagen, PaLM czy Stable Diffusion, ChatGPT, opiera si\u0119 na du\u017cych modelach przetwarzaj\u0105cych ogromne ilo\u015bci danych. Jednak to, co wyr\u00f3\u017cnia ChatGPT, to jego dost\u0119pno\u015b\u0107 \u2013 dzi\u0119ki otwartemu interfejsowi API po raz pierwszy ka\u017cdy z nas jest w stanie do\u015bwiadczy\u0107 si\u0142y uczenia g\u0142\u0119bokiego. Dowiedz si\u0119, czym jest Deep Learning i w jaki spos\u00f3b rewolucjonizuje biznes.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p><strong>W Artykule:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>G\u0142\u0119bokie uczenie to zaawansowana forma uczenia maszynowego, kt\u00f3ra zyskuje na popularno\u015bci dzi\u0119ki swojej zdolno\u015bci do przetwarzania bardziej zr\u00f3\u017cnicowanych i skomplikowanych danych, w tym nieustrukturyzowanych, takich jak obrazy, d\u017awi\u0119ki czy teksty. <\/li>\n\n\n\n<li>W por\u00f3wnaniu do tradycyjnych metod uczenia maszynowego, uczenie g\u0142\u0119bokie wymaga znacznie mniej interwencji cz\u0142owieka, co sprawia, \u017ce jest bardziej samodzielne i cz\u0119sto dok\u0142adniejsze w swoich wynikach.<\/li>\n\n\n\n<li>Cech\u0105 wyr\u00f3\u017cniaj\u0105c\u0105 uczenie g\u0142\u0119bokie s\u0105 sieci neuronowe, inspirowane sposobem, w jaki przetwarzaj\u0105 informacje neurony w ludzkim m\u00f3zgu.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Zar\u00f3wno ChatGPT, jak i inne modele j\u0119zykowe s\u0105 trenowane przy u\u017cyciu narz\u0119dzi g\u0142\u0119bokiego uczenia, znanych jako sieci transformatorowe, kt\u00f3re generuj\u0105 tre\u015bci w odpowiedzi na podane podpowiedzi. Sieci te pozwalaj\u0105 sztucznej inteligencji ocenia\u0107 r\u00f3\u017cne cz\u0119\u015bci sekwencji wej\u015bciowej w bardziej zr\u00f3\u017cnicowany spos\u00f3b podczas prognozowania wynik\u00f3w. <\/li>\n\n\n\n<li>Jak wynika z najnowszego raportu \u201ePower of AI\u201d, wp\u0142yw sztucznej inteligencji (AI) na polski biznes stale ro\u015bnie. Wed\u0142ug naj\u015bwie\u017cszych analiz, 77% firm uznaje AI za kluczowy czynnik nap\u0119dzaj\u0105cy zmiany w ich dzia\u0142alno\u015bci. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p><strong>Spis Tre\u015bci<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><a href=\"#uczenie-maszynowe\">Czym jest uczenie maszynowe?<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"#deep-learning\">Deep Learning &#8211; o co w tym chodzi?<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"#uczenie-glebokie-a-sztuczna-inteligencja\">Jaki jest zwi\u0105zek mi\u0119dzy uczeniem g\u0142\u0119bokim <\/a><\/strong><strong><a href=\"#uczenie-glebokie-a-sztuczna-inteligencja\">a sztuczn\u0105 inteligencj\u0105?<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#uczenie-maszynowe-korzy\u015bci\"><strong>Uczenie g\u0142\u0119bokie &#8211; kto na nim korzysta?<\/strong><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#AI-a-biznes\"><strong>Najwa\u017cniejsze korzy\u015bci biznesowe wykorzystania AI <\/strong><\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p><strong>Zobacz te\u017c: <\/strong><strong> <a href=\"https:\/\/leanpassion.pl\/blog\/organizacje-przyszlosci-wspierane-generatywna-ai-kierowane-przez-ludzi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Organizacje przysz\u0142o\u015bci. Wspierane generatywn\u0105 AI, kierowane przez ludzi<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p>Uczenie g\u0142\u0119bokie, jako kolejny krok w ewolucji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, nap\u0119dza transformacj\u0119 zmieniaj\u0105c spos\u00f3b, w jaki wykorzystywane s\u0105 te technologie. Nie s\u0105 ju\u017c one zarezerwowane wy\u0142\u0105cznie dla naukowc\u00f3w, lecz staj\u0105 si\u0119 powszechnie dost\u0119pnym narz\u0119dziem, kt\u00f3re na co dzie\u0144 wspiera ogrom wykonywanych przez ludzi zada\u0144. Analiza McKinsey wykaza\u0142a, \u017ce w latach 2015-2021 koszt szkolenia systemu klasyfikacji obraz\u00f3w (kt\u00f3ry dzia\u0142a w oparciu o modele g\u0142\u0119bokiego uczenia) spad\u0142 o 64 procent. W tym samym okresie czas szkolenia poprawi\u0142 si\u0119 o 94 procent. Wed\u0142ug prognoz, globalne wydatki na AI osi\u0105gn\u0105 do 2028 roku 632 miliardy dolar\u00f3w, co jednoznacznie wskazuje na rosn\u0105ce znaczenie tej technologii. <\/p>\n\n\n\n<p>Generatywna sztuczna inteligencja mog\u0142aby umo\u017cliwi\u0107 wzrost wydajno\u015bci pracy o 0,1 do 0,6 procent rocznie do 2040 roku, w zale\u017cno\u015bci od tempa wdra\u017cania technologii i przesuni\u0119cia czasu pracownik\u00f3w na inne dzia\u0142ania. \u0141\u0105cz\u0105c generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 ze wszystkimi innymi technologiami, automatyzacja pracy mog\u0142aby zwi\u0119kszy\u0107 wzrost produktywno\u015bci o 0,5 do 3,4 punktu procentowego rocznie.<\/p>\n\n\n\n<p>Polska r\u00f3wnie\u017c nie pozostaje w&nbsp;tyle. Jak wynika z&nbsp; raportu &#8222;Power of AI&#8221; BUZZcenter, a\u017c 77% firm wskazuje, \u017ce AI ma ju\u017c teraz istotny wp\u0142yw na ich dzia\u0142alno\u015b\u0107. Jest to znacz\u0105cy wzrost w&nbsp;por\u00f3wnaniu z&nbsp;ubieg\u0142ym rokiem. W \u015bwietle rewolucji dokonuj\u0105cej si\u0119 za spraw\u0105 generatywnej sztucznej inteligencji, warto pochyli\u0107 si\u0119 nad fenomenem uczenia g\u0142\u0119bokiego i nap\u0119dzanymi przez niego zmianami.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"uczenie-maszynowe\">Czym jest uczenie maszynowe?<\/h2>\n\n\n\n<p>By zrozumie\u0107, czym jest uczenie g\u0142\u0119bokie, warto cofn\u0105\u0107 si\u0119 do uczenia maszynowego, kt\u00f3re ewoluowa\u0142o od prostych algorytm\u00f3w perceptronowych w latach 50. a\u017c do z\u0142o\u017conych sieci g\u0142\u0119bokiego uczenia, kt\u00f3rego zastosowania obejmuj\u0105 dzi\u015b ka\u017cd\u0105 niemal dziedzin\u0119 technologii. Uczenie maszynowe to forma sztucznej inteligencji, kt\u00f3ra mo\u017ce dostosowa\u0107 si\u0119 do szerokiego zakresu danych wej\u015bciowych, w tym du\u017cych zbior\u00f3w danych i instrukcji cz\u0142owieka. Algorytmy uczenia maszynowego wykrywaj\u0105 wzorce, ucz\u0105 si\u0119, jak generowa\u0107 prognozy i rekomendacje, opieraj\u0105c si\u0119 na analizie danych i do\u015bwiadcze\u0144, zamiast polega\u0107 na szczeg\u00f3\u0142owych instrukcjach programistycznych. Co wi\u0119cej, potrafi\u0105 adaptowa\u0107 si\u0119, reaguj\u0105c na nowe dane, co pozwala im doskonali\u0107 si\u0119 z czasem.<\/p>\n\n\n\n<p>Fenomen uczenia maszynowego opiera si\u0119 przede wszystkim na zdolno\u015bci tworzenia system\u00f3w zdolnych do automatycznego uczenia si\u0119 na podstawie danych, bez potrzeby precyzyjnego programowania. W przeciwie\u0144stwie do tradycyjnych algorytm\u00f3w, kt\u00f3re dzia\u0142aj\u0105 wed\u0142ug sztywnych zasad, algorytmy uczenia maszynowego analizuj\u0105 dane, rozpoznaj\u0105 wzorce i podejmuj\u0105 decyzje lub dokonuj\u0105 prognoz na podstawie tego, czego si\u0119 nauczy\u0142y. Uczenie maszynowe opieraj\u0105ce si\u0119 na budowaniu modeli trenowanych na dost\u0119pnych danych, wykorzystuje algorytmy ucz\u0105ce si\u0119 rozwi\u0105zywania zada\u0144 na danych, kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 oznaczone (tzw. uczenie nadzorowane) lub nieoznakowane (uczenie nienadzorowane). Model z czasem poprawia swoje dzia\u0142anie, ucz\u0105c si\u0119 na nowych danych, dzi\u0119ki czemu staje si\u0119 coraz bardziej precyzyjny.<\/p>\n\n\n\n<p>Przyk\u0142ady zastosowa\u0144 uczenia maszynowego obejmuj\u0105 m.in. rozpoznawanie mowy, t\u0142umaczenia maszynowe, prognozowanie cen akcji, personalizacj\u0119 rekomendacji w e-commerce, a tak\u017ce bardziej zaawansowane zadania, takie jak analiza obraz\u00f3w medycznych czy autonomiczne pojazdy.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"500\" data-id=\"7019\" src=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-o-3.png\" alt=\"uczenie g\u0142\u0119bokie\" class=\"wp-image-7019\" srcset=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-o-3.png 1024w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-o-3-300x146.png 300w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-o-3-768x375.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"deep-learning\">Deep Learning &#8211; o co w tym chodzi?<\/h2>\n\n\n\n<p>Uczenie g\u0142\u0119bokie to zaawansowana forma uczenia maszynowego, kt\u00f3ra zyskuje na popularno\u015bci dzi\u0119ki swojej zdolno\u015bci do przetwarzania bardziej zr\u00f3\u017cnicowanych i skomplikowanych danych, w tym nieustrukturyzowanych, takich jak obrazy, d\u017awi\u0119ki czy teksty. W por\u00f3wnaniu do tradycyjnych metod uczenia maszynowego, uczenie g\u0142\u0119bokie wymaga znacznie mniejszej interwencji cz\u0142owieka, co sprawia, \u017ce jest bardziej samodzielne i cz\u0119sto dok\u0142adniejsze w swoich wynikach. Cech\u0105 wyr\u00f3\u017cniaj\u0105c\u0105 uczenie g\u0142\u0119bokie s\u0105 sieci neuronowe, inspirowane sposobem, w jaki przetwarzaj\u0105 informacje neurony w ludzkim m\u00f3zgu. Sieci te sk\u0142adaj\u0105 si\u0119 z wielu warstw, gdzie ka\u017cda kolejna analizuje dane na coraz bardziej zaawansowanym poziomie.<\/p>\n\n\n\n<p>W praktyce dzia\u0142anie uczenia g\u0142\u0119bokiego polega na tym, \u017ce pocz\u0105tkowe warstwy neuronowe rozpoznaj\u0105 proste cechy danych, takie jak kszta\u0142ty czy kolory. Nast\u0119pnie, kolejne warstwy korzystaj\u0105 z tych wniosk\u00f3w, aby zidentyfikowa\u0107 bardziej z\u0142o\u017cone obiekty, na przyk\u0142ad znak stopu na obrazie. Uczenie g\u0142\u0119bokie stosuje proces iteracyjny, w kt\u00f3rym algorytmy stale koryguj\u0105 swoje b\u0142\u0119dy, aby doskonali\u0107 zdolno\u015bci przewidywania. Dzi\u0119ki temu, gdy system \u201enauczy si\u0119\u201d, jak wygl\u0105da konkretny obiekt, jest w stanie rozpozna\u0107 go w nowych, wcze\u015bniej nieznanych obrazach lub danych. Ta zdolno\u015b\u0107 do samodoskonalenia sprawia, \u017ce uczenie g\u0142\u0119bokie ma szerokie zastosowanie, od rozpoznawania twarzy, przez t\u0142umaczenia maszynowe, a\u017c po autonomiczne pojazdy.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-2 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"500\" data-id=\"7017\" src=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-obr-1.png\" alt=\"uczenie g\u0142\u0119bokie\" class=\"wp-image-7017\" srcset=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-obr-1.png 1024w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-obr-1-300x146.png 300w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-obr-1-768x375.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"uczenie-glebokie-a-sztuczna-inteligencja\">Jaki jest zwi\u0105zek mi\u0119dzy uczeniem g\u0142\u0119bokim a sztuczn\u0105 inteligencj\u0105?<\/h2>\n\n\n\n<p>Zar\u00f3wno ChatGPT, jak i inne modele j\u0119zykowe s\u0105 trenowane przy u\u017cyciu narz\u0119dzi g\u0142\u0119bokiego uczenia, znanych jako sieci transformatorowe, kt\u00f3re generuj\u0105 tre\u015bci w odpowiedzi na podane podpowiedzi. Sieci te pozwalaj\u0105 sztucznej inteligencji ocenia\u0107 r\u00f3\u017cne cz\u0119\u015bci sekwencji wej\u015bciowej w bardziej zr\u00f3\u017cnicowany spos\u00f3b podczas prognozowania wynik\u00f3w. Sieci transformatorowe, sk\u0142adaj\u0105ce si\u0119 z warstw kodera i dekodera, umo\u017cliwiaj\u0105 modelom sztucznej inteligencji uczenie si\u0119 relacji i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy s\u0142owami w bardziej elastyczny spos\u00f3b w por\u00f3wnaniu z tradycyjnymi modelami uczenia maszynowego i g\u0142\u0119bokiego.<\/p>\n\n\n\n<p>Dzieje si\u0119 tak dlatego, \u017ce sieci transformatorowe s\u0105 szkolone na ogromnych zbiorach danych z Internetu, co pozwala im lepiej uog\u00f3lnia\u0107 swoje umiej\u0119tno\u015bci na r\u00f3\u017cne zadania. Modele Foundation, przeszkolone w zakresie architektury sieci transformatorowej &#8211; takie jak ChatGPT OpenAI lub BERT Google &#8211; s\u0105 w stanie przenie\u015b\u0107 to, czego nauczy\u0142y si\u0119 z konkretnego zadania, na bardziej uog\u00f3lniony zestaw zada\u0144, w tym generowanie tre\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce modele Foundation mog\u0105 tworzy\u0107 tre\u015bci, ale nie znaj\u0105 r\u00f3\u017cnicy mi\u0119dzy tym, co jest, a co nie jest spo\u0142ecznie akceptowalne. Kiedy ChatGPT zosta\u0142 stworzony po raz pierwszy, wymaga\u0142 du\u017cego wk\u0142adu cz\u0142owieka do nauki. OpenAI zatrudnia\u0142o du\u017c\u0105 liczb\u0119 pracownik\u00f3w na ca\u0142ym \u015bwiecie, aby pom\u00f3c w doskonaleniu technologii, czyszczeniu i oznaczaniu zestaw\u00f3w danych oraz przegl\u0105daniu i oznaczaniu toksycznych tre\u015bci, a nast\u0119pnie oznaczaniu ich do usuni\u0119cia. Ten ludzki wk\u0142ad jest du\u017c\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 tego, co uczyni\u0142o ChatGPT tak rewolucyjnym.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-3 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"500\" data-id=\"7020\" src=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px.png\" alt=\"uczenie g\u0142\u0119bokie\" class=\"wp-image-7020\" srcset=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px.png 1024w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-300x146.png 300w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-768x375.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"uczenie-maszynowe-korzy\u015bci\">Uczenie g\u0142\u0119bokie &#8211; kto na nim korzysta?<\/h2>\n\n\n\n<p>Ilo\u015b\u0107 i z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 obecnie generowanych danych, zbyt du\u017ca, by byli w stanie analizowa\u0107 je ludzie, zwi\u0119kszy\u0142a zapotrzebowanie na uczenie maszynowe \u2013 a zarazem jego potencja\u0142. W ci\u0105gu zaledwie kilku lat od inauguracji uczenie g\u0142\u0119bokie wywar\u0142o wp\u0142yw na wiele bran\u017c, dla kt\u00f3rych dzi\u015b praca bez wsparcia AI jest niemal nie do wyobra\u017cenia. Eksperci z McKinsey zebrali ponad 400 przypadk\u00f3w u\u017cycia uczenia maszynowego i uczenia g\u0142\u0119bokiego w 19 bran\u017cach i dziewi\u0119ciu funkcjach biznesowych. Ich analizy wykaza\u0142y, \u017ce niemal ka\u017cda bran\u017ca mo\u017ce skorzysta\u0107 z uczenia maszynowego i g\u0142\u0119bokiego uczenia.<\/p>\n\n\n\n<p>Kilka przyk\u0142ad\u00f3w zastosowa\u0144, kt\u00f3re obejmuj\u0105 kilka sektor\u00f3w to:<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Obs\u0142uga klienta<\/h3>\n\n\n\n<p>Uczenie maszynowe w obs\u0142udze klienta to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie, kt\u00f3re zwi\u0119ksza efektywno\u015b\u0107 operacyjn\u0105, poprawia personalizacj\u0119 interakcji oraz pozwala lepiej przewidywa\u0107 i reagowa\u0107 na potrzeby klient\u00f3w. Odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119 w usprawnianiu obs\u0142ugi klienta, umo\u017cliwiaj\u0105c firmom personalizacj\u0119 interakcji, automatyzacj\u0119 proces\u00f3w oraz szybsze rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w. G\u0142\u00f3wne zastosowania uczenia maszynowego w obs\u0142udze klienta to:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>chatboty i wirtualni asystenci &#8211; <\/strong>uczenie g\u0142\u0119bokie wspiera rozw\u00f3j inteligentnych chatbot\u00f3w i wirtualnych asystent\u00f3w, kt\u00f3re automatyzuj\u0105 komunikacj\u0119 z klientami. Dzi\u0119ki algorytmom przetwarzania j\u0119zyka naturalnego (NLP), boty te s\u0105 w stanie rozumie\u0107 zapytania klient\u00f3w, udziela\u0107 odpowiedzi i rozwi\u0105zywa\u0107 proste problemy bez potrzeby anga\u017cowania pracownik\u00f3w. W ten spos\u00f3b firmy mog\u0105 oferowa\u0107 24\/7 obs\u0142ug\u0119 klienta, skracaj\u0105c czas oczekiwania i poprawiaj\u0105c do\u015bwiadczenia klient\u00f3w.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>personalizacja interakcji &#8211; <\/strong>algorytmy uczenia maszynowego analizuj\u0105 dane klient\u00f3w, takie jak historia zakup\u00f3w, preferencje czy zachowania online, aby personalizowa\u0107 oferty i rekomendacje. Dzi\u0119ki temu firmy mog\u0105 dostarcza\u0107 tre\u015bci i oferty dopasowane do indywidualnych potrzeb, co zwi\u0119ksza satysfakcj\u0119 klient\u00f3w i poprawia wsp\u00f3\u0142czynnik konwersji. Personalizacja mo\u017ce obejmowa\u0107 tak\u017ce dostosowywanie tre\u015bci e-maili marketingowych czy sugerowanie produkt\u00f3w na stronach internetowych.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>analiza sentymentu &#8211;<\/strong> uczenie g\u0142\u0119bokie umo\u017cliwia analiz\u0119 sentymentu w komunikacji z klientami, np. w wiadomo\u015bciach e-mail, recenzjach produkt\u00f3w czy postach w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych. Algorytmy te s\u0105 w stanie rozpozna\u0107 emocje klient\u00f3w \u2013 czy ich opinie s\u0105 pozytywne, negatywne, czy neutralne \u2013 to z kolei pomaga firmom szybciej reagowa\u0107 na problemy i poprawia\u0107 jako\u015b\u0107 obs\u0142ugi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>szybkie rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w &#8211;<\/strong> uczenie g\u0142\u0119bokie mo\u017ce analizowa\u0107 zg\u0142oszenia klient\u00f3w, klasyfikuj\u0105c je i kieruj\u0105c do odpowiednich dzia\u0142\u00f3w lub os\u00f3b w firmie. Dzi\u0119ki temu problemy s\u0105 szybciej rozwi\u0105zywane, a obs\u0142uga klienta bardziej efektywna. Systemy te mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c przewidywa\u0107, jakie problemy mog\u0105 pojawi\u0107 si\u0119 w przysz\u0142o\u015bci, analizuj\u0105c dane z wcze\u015bniejszych interakcji.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>predykcja potrzeb klient\u00f3w &#8211;<\/strong> algorytmy uczenia maszynowego analizuj\u0105 dane z przesz\u0142o\u015bci, aby przewidywa\u0107 przysz\u0142e potrzeby klient\u00f3w. System mo\u017ce np. rozpozna\u0107, \u017ce klient potrzebuje uzupe\u0142nienia produktu na podstawie jego wcze\u015bniejszych zakup\u00f3w i wys\u0142a\u0107 przypomnienie lub ofert\u0119. W ten spos\u00f3b firmy mog\u0105 proaktywnie zaspokaja\u0107 potrzeby klient\u00f3w, co zwi\u0119ksza ich lojalno\u015b\u0107 i satysfakcj\u0119.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>zarz\u0105dzanie zapytaniami i zg\u0142oszeniami &#8211; <\/strong>uczenie maszynowe optymalizuje zarz\u0105dzanie zg\u0142oszeniami klient\u00f3w poprzez automatyczne kategoryzowanie zapyta\u0144 oraz priorytetyzacj\u0119 zg\u0142osze\u0144 na podstawie ich tre\u015bci i pilno\u015bci. Systemy te mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c proponowa\u0107 rozwi\u0105zania na podstawie analizy podobnych przypadk\u00f3w, co przyspiesza proces rozwi\u0105zywania problem\u00f3w i poprawia do\u015bwiadczenia klienta.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>monitorowanie jako\u015bci obs\u0142ugi &#8211; <\/strong>uczenie maszynowe analizuje rozmowy telefoniczne, e-maile i chaty z klientami, aby oceni\u0107 jako\u015b\u0107 obs\u0142ugi i wykry\u0107 potencjalne problemy. Dzi\u0119ki automatycznej analizie danych firmy mog\u0105 monitorowa\u0107 zgodno\u015b\u0107 komunikacji z procedurami, ocenia\u0107 wydajno\u015b\u0107 pracownik\u00f3w oraz wprowadza\u0107 poprawki w czasie rzeczywistym, co przyczynia si\u0119 do poprawy jako\u015bci obs\u0142ugi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>automatyzacja proces\u00f3w back-end &#8211; <\/strong>uczenie g\u0142\u0119bokie automatyzuje procesy wewn\u0119trzne zwi\u0105zane z obs\u0142ug\u0105 klienta, takie jak aktualizowanie informacji o klientach, generowanie raport\u00f3w czy monitorowanie zapyta\u0144. To pozwala zespo\u0142om obs\u0142ugi klienta skupi\u0107 si\u0119 na bardziej z\u0142o\u017conych i wymagaj\u0105cych interakcjach, a tak\u017ce zwi\u0119ksza efektywno\u015b\u0107 operacyjn\u0105.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>lepsza obs\u0142uga wielokana\u0142owa &#8211; <\/strong>dzi\u0119ki uczeniu maszynowemu, firmy mog\u0105 integrowa\u0107 r\u00f3\u017cne kana\u0142y komunikacji (telefon, e-mail, czat, media spo\u0142eczno\u015bciowe) w jeden sp\u00f3jny system. Algorytmy analizuj\u0105 dane z tych kana\u0142\u00f3w, zapewniaj\u0105c klientom bezproblemowe do\u015bwiadczenie \u2013 niezale\u017cnie od tego, z jakiego medium korzystaj\u0105.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>redukcja rotacji klient\u00f3w &#8211; <\/strong>uczenie g\u0142\u0119bokie pozwala firmom przewidzie\u0107 ryzyko odej\u015bcia klienta na podstawie analizy jego zachowa\u0144 i interakcji. Algorytmy mog\u0105 wykrywa\u0107 sygna\u0142y ostrzegawcze, takie jak zmniejszona aktywno\u015b\u0107 lub negatywne opinie, i sugerowa\u0107 dzia\u0142ania naprawcze, np. wysy\u0142k\u0119 spersonalizowanej oferty, co pomaga zmniejszy\u0107 churn rate.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Konserwacja predykcyjna<\/h3>\n\n\n\n<p>Konserwacja predykcyjna to strategia utrzymania maszyn i urz\u0105dze\u0144, kt\u00f3ra polega na wykorzystaniu danych i analizy predykcyjnej w celu przewidywania, kiedy dany sprz\u0119t mo\u017ce ulec awarii lub wymaga\u0107 naprawy. &nbsp;Ten przypadek uczenia maszynowego ma kluczowe znaczenie dla ka\u017cdej bran\u017cy lub firmy, kt\u00f3ra polega na sprz\u0119cie. Zamiast czeka\u0107, a\u017c sprz\u0119t si\u0119 zepsuje, firmy mog\u0105 wykorzysta\u0107 konserwacj\u0119 predykcyjn\u0105 do prognozowania, kiedy b\u0119dzie potrzebny serwis, zmniejszaj\u0105c w ten spos\u00f3b potencjalne przestoje i obni\u017caj\u0105c koszty operacyjne. Uczenie maszynowe i  uczenie g\u0142\u0119bokie maj\u0105 zdolno\u015b\u0107 analizowania du\u017cych ilo\u015bci wieloaspektowych danych, co mo\u017ce zwi\u0119kszy\u0107 precyzj\u0119 konserwacji predykcyjnej. Na przyk\u0142ad, praktycy AI mog\u0105 nak\u0142ada\u0107 warstwy danych z nowych danych wej\u015bciowych, takich jak dane audio i obrazy, kt\u00f3re mog\u0105 doda\u0107 niuanse do analizy sieci neuronowej. Niepodwa\u017calne korzy\u015bci konserwacji predykcyjnej obejmuj\u0105 przede wszystkim: redukcj\u0119 przestoj\u00f3w, obni\u017cenie koszt\u00f3w napraw oraz wyd\u0142u\u017cenie \u017cywotno\u015bci sprz\u0119tu.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Optymalizacja logistyki<\/h3>\n\n\n\n<p>Uczenie maszynowe odgrywa coraz wi\u0119ksz\u0105 rol\u0119 w optymalizacji logistyki, pomagaj\u0105c firmom zarz\u0105dza\u0107 zasobami, przewidywa\u0107 potrzeby oraz efektywnie planowa\u0107 transport i dystrybucj\u0119. G\u0142\u00f3wne obszary, w kt\u00f3rych zastosowanie uczenia maszynowego przyczynia si\u0119 do poprawy proces\u00f3w logistycznych to: prognozowanie popytu, optymalizacja tras transportu, zarz\u0105dzanie \u0142a\u0144cuchem dostaw, automatyzacja zarz\u0105dzania magazynem, predykcyjna konserwacja floty,&nbsp; zarz\u0105dzanie ryzykiem, optymalizacja koszt\u00f3w czy personalizacja obs\u0142ugi klienta.Wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji logistyki mo\u017ce, dzi\u0119ki prognozom w czasie rzeczywistym i coachingowi behawioralnemu, obni\u017cy\u0107 koszty proces\u00f3w logistycznych. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest m.in. do optymalizacji tras ruchu dostawczego, kt\u00f3ra skutkuje popraw\u0105 efektywno\u015bci paliwowej i skr\u00f3ceniem czasu dostawy.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-4 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"500\" data-id=\"7018\" src=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-ob-2.png\" alt=\"uczenie g\u0142\u0119bokie\" class=\"wp-image-7018\" srcset=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-ob-2.png 1024w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-ob-2-300x146.png 300w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/deep-learning-okladka-1024-x-500-px-ob-2-768x375.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"AI-a-biznes\">Najwa\u017cniejsze korzy\u015bci biznesowe wykorzystania AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Transformacja biznesu za spraw\u0105 generatywnej sztucznej inteligencji to trend, kt\u00f3ry obserwowa\u0107 mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c na w\u0142asnym podw\u00f3rku. Raport \u201ePower of AI\u201d opublikowany przez BUZZcenter  to dow\u00f3d na to, \u017ce sztuczna inteligencja staje si\u0119 nieodzownym elementem strategii rozwoju polskich firm. Jej wdro\u017cenie oznacza dla przedsi\u0119biorc\u00f3w korzy\u015bci, kt\u00f3re mog\u0105 wzmocni\u0107 ich konkurencyjno\u015b\u0107 oraz poprawi\u0107 efektywno\u015b\u0107 operacyjn\u0105. Potwierdzaj\u0105 to analizy przeprowadzone na polskim rynku.<\/p>\n\n\n\n<p>Jak wynika z raportu \u201ePower of AI\u201d, wp\u0142yw sztucznej inteligencji (AI) na polski biznes stale ro\u015bnie. Wed\u0142ug naj\u015bwie\u017cszych analiz, 77% firm uznaje AI za kluczowy czynnik nap\u0119dzaj\u0105cy zmiany w ich dzia\u0142alno\u015bci. AI wspiera nie tylko automatyzacj\u0119 proces\u00f3w i optymalizacj\u0119 dzia\u0142a\u0144 operacyjnych, ale tak\u017ce otwiera przed przedsi\u0119biorstwami nowe mo\u017cliwo\u015bci rozwoju i ekspansji na konkurencyjnym rynku. Kluczowy wniosek z raportu to fakt, \u017ce a\u017c 59% firm z pozytywnym nastawieniem patrzy na wdro\u017cenie AI, doceniaj\u0105c jej wp\u0142yw na: oszcz\u0119dno\u015b\u0107 czasu (52%), automatyzacj\u0119 proces\u00f3w (33%) oraz oszcz\u0119dno\u015b\u0107 koszt\u00f3w (27%).<\/p>\n\n\n\n<p>Aby jednak firmy mog\u0142y w pe\u0142ni wykorzysta\u0107 potencja\u0142 uczenia g\u0142\u0119bokiego, powinny w pierwszej kolejno\u015bci zaadresowa\u0107 wyzwania takie jak brak wiedzy, obawy zwi\u0105zane z bezpiecze\u0144stwem danych i cyberzagro\u017cenia.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-text-color has-link-color wp-elements-6603401f305a5b132e50b9cc2796d5bf\" style=\"color:#d32244\"><em>________________________________________________<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-5 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/youniversity.be\/serie\/400\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"501\" data-id=\"4091\" src=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/AI-6.png\" alt=\"AI\" class=\"wp-image-4091\" srcset=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/AI-6.png 1024w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/AI-6-300x147.png 300w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/AI-6-768x376.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p><strong>Interesuje Ci\u0119 temat generatywnej sztucznej inteligencji? Koniecznie zobacz seri\u0119 <em><a href=\"https:\/\/youniversity.be\/serie\/400\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u201eAI Powered Leadership\u201d<\/a>&nbsp; Macieja Chrzanowskiego w serwisie Youniversity.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><em>W&nbsp;<a href=\"https:\/\/youniversity.be\/serie\/400\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u201eAI Powered Leadership\u201d<\/a>&nbsp;dr Maciej Chrzanowski, Prompt-Engineering Expert, t\u0142umaczy, czym jest, jak dzia\u0142a oraz do czego i w jaki spos\u00f3b wykorzystywa\u0107 <a href=\"http:\/\/Generatywna sztuczna inteligencja \u2013 jak korzysta\u0107 z niej na co dzie\u0144?\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/a>, by usprawni\u0107 codzienne zadania.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>W materia\u0142ach do\u0142\u0105czonych do serialu znajdziesz r\u00f3wnie\u017c workbook \u2013 praktyczny przewodnik po prostych narz\u0119dziach AI, umo\u017cliwiaj\u0105cych automatyzacj\u0119 pracy, dzi\u0119ki kt\u00f3rym zaoszcz\u0119dzisz czas i pieni\u0105dze.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>Serial dr Macieja Chrzanowskiego nie tylko nauczy Ci\u0119 korzystania z narz\u0119dzi AI \u2013 dowiesz si\u0119, jak zbudowa\u0107 przewag\u0119 konkurencyjn\u0105, pos\u0142uguj\u0105c si\u0119 nimi na co dzie\u0144, opanujesz  sztuk\u0119 tworzenia prompt\u00f3w, przekonasz si\u0119, ile prawdy jest w tym, \u017ce \u201eAI zabierze nam prac\u0119\u201d oraz odkryjesz, jak prze\u0142ama\u0107 niech\u0119\u0107 wzgl\u0119dem wykorzystania narz\u0119dzi AI<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p><em><strong>Nie przegap okazji \u2013 je\u015bli nie korzystasz jeszcze z Youniversity, ju\u017c dzi\u015b do\u0142\u0105cz do grona subskrybent\u00f3w:&nbsp;<\/strong><\/em><a href=\"https:\/\/youniversity.be\/?utm_source=user&amp;utm_medium=you&amp;utm_campaign=blog+#plans\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><em>cennik<\/em><\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-text-color has-link-color wp-elements-6603401f305a5b132e50b9cc2796d5bf\" style=\"color:#d32244\"><em>________________________________________________<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Masz pytanie na temat wyzwa\u0144 biznesowych zwi\u0105zanych z rozwojem pracownik\u00f3w w Twojej firmie?&nbsp;<\/strong><a href=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/uczaca-sie-organizacja-czyli-jaka\/#elementor-action%3Aaction%3Dpopup%3Aopen%26settings%3DeyJpZCI6IjI3MzAiLCJ0b2dnbGUiOmZhbHNlfQ%3D%3D\"><strong>Skontaktuj si\u0119<\/strong><\/a><strong>&nbsp;z nami, a nasze ekspertki wsp\u00f3lnie z Tob\u0105 przeanalizuj\u0105 Twoje wyzwania i znajd\u0105 najbardziej warto\u015bciowe dla Twojej firmy rozwi\u0105zanie.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-6 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"#elementor-action%3Aaction%3Dpopup%3Aopen%26settings%3DeyJpZCI6IjI3MzAiLCJ0b2dnbGUiOmZhbHNlfQ%3D%3D\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"160\" data-id=\"2144\" src=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/konsultacja-stopka-640x160-4.png\" alt=\"Bezp\u0142atna konsultacja\" class=\"wp-image-2144\" srcset=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/konsultacja-stopka-640x160-4.png 640w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/konsultacja-stopka-640x160-4-300x75.png 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-text-color has-link-color wp-elements-6603401f305a5b132e50b9cc2796d5bf\" style=\"color:#d32244\"><em>________________________________________________<\/em><\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p>A ju\u017c <strong>3 pa\u017adziernika 2024 <\/strong> zapraszamy Ci\u0119 na IX edycj\u0119 Konferencji <strong>LEADERSHIP EXCELLENCE SUMMIT<\/strong>, kt\u00f3ra odb\u0119dzie si\u0119<strong> w godzinach 10:00 \u2013 13:30 w formule online<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-7 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/www.leadership-summit.pl\/?utm_source=you+&amp;utm_medium=summit+04.10.&amp;utm_campaign=new\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1090\" height=\"570\" data-id=\"7098\" src=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/IX_mail_bez_CTA_1200x6282-1-15-15.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-7098\" srcset=\"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/IX_mail_bez_CTA_1200x6282-1-15-15.webp 1090w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/IX_mail_bez_CTA_1200x6282-1-15-15-300x157.webp 300w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/IX_mail_bez_CTA_1200x6282-1-15-15-1024x535.webp 1024w, https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-content\/uploads\/IX_mail_bez_CTA_1200x6282-1-15-15-768x402.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1090px) 100vw, 1090px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p>Tematem tej edycji konferencji jest <strong>SALES FORCE EFFECTIVENESS<\/strong>. O tym, jak stworzy\u0107 i wdro\u017cy\u0107 skuteczn\u0105 strategi\u0119 sprzeda\u017cy, podczas swojego wyst\u0105pienia opowie <strong>Radek Drzewiecki, CEO Grupy LP<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p><strong>Podczas tej 2h sesji poznasz szczeg\u00f3\u0142y i praktyczne porady na temat tego, jak:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>poprawnie profilowa\u0107, targetowa\u0107 i segmentowa\u0107 klient\u00f3w<\/li>\n\n\n\n<li>optymalizowa\u0107 standardy przygotowania i prowadzenia spotka\u0144 sprzeda\u017cowych<\/li>\n\n\n\n<li>ujednolici\u0107 standardy przygotowywania Regionalnych Plan\u00f3w Biznesowych<\/li>\n\n\n\n<li>poprawi\u0107 skuteczno\u015b\u0107 realizacji dzia\u0142a\u0144 po zako\u0144czonym spotkaniu sprzeda\u017cowym<\/li>\n\n\n\n<li>zwi\u0119kszy\u0107 efektywno\u015b\u0107 proces\u00f3w marketingowych<\/li>\n\n\n\n<li>ocenia\u0107 realizowane procesy w odniesieniu do standard\u00f3w rynkowych<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p>Nad tematem <strong>Customer Experience (CX) w e-commerce <\/strong>pochyli si\u0119<strong> Grzegorz Wroniszewski &#8211; COO Fulfilio,&nbsp; ekspert w zarz\u0105dzaniu e-commerce i obs\u0142ug\u0105 klienta (CX).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Na zako\u0144czenie Konferencji <strong>Malwina Faliszewska, strate\u017cka DEI, trenerka, mentorka i ICF coach, Gallup Strengths coach<\/strong> poprowadzi warsztat <strong>R\u00d3\u017bNORODNO\u015a\u0106, ROWNO\u015a\u0106 I INKLUZYWNO\u015a\u0106 W NOWOCZESNEJ ORGANIZACJI &#8211; DEI \u2013 \u201eNice to have\u201d czy \u201eMust have\u201d organizacji przysz\u0142o\u015bci.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<br>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Udzia\u0142 w wydarzeniu jest bezp\u0142atny &#8211; wystarczy <a href=\"https:\/\/www.leadership-summit.pl\/?utm_source=blog+you&amp;utm_medium=04.10.\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>rejestracja<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uczenie g\u0142\u0119bokie, mimo \u017ce nie jest niczym nowym, pozostawa\u0142o dla wi\u0119kszo\u015bci poj\u0119ciem abstrakcyjnym, a\u017c do listopada ubieg\u0142ego roku. Nawet w\u00f3wczas, gdy mia\u0142a miejsce premiera ChatGPT od OpenAI, \u00a0ma\u0142o kto zdawa\u0142 sobie spraw\u0119, \u017ce za jego spektakularnym sukcesem stoi w\u0142a\u015bnie pot\u0119\u017cny model g\u0142\u0119bokiego uczenia. Podobnie jak wcze\u015bniejsze innowacje technologiczne, takie jak DALL-E, Google Imagen, PaLM czy Stable Diffusion, ChatGPT, opiera si\u0119 na du\u017cych modelach przetwarzaj\u0105cych ogromne ilo\u015bci danych. Jednak to, co wyr\u00f3\u017cnia ChatGPT, to jego dost\u0119pno\u015b\u0107 \u2013 dzi\u0119ki otwartemu interfejsowi API po raz pierwszy ka\u017cdy z nas jest w stanie do\u015bwiadczy\u0107 si\u0142y uczenia g\u0142\u0119bokiego. Dowiedz si\u0119, czym jest Deep Learning i w jaki spos\u00f3b rewolucjonizuje biznes.<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":7016,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[166],"tags":[236,287,288,289],"class_list":["post-7014","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inspiracje-rozwojowe","tag-ai-2","tag-deep-learning","tag-uczenie-glebokie","tag-uczenie-maszynowe"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7014","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7014"}],"version-history":[{"count":61,"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7014\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7188,"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7014\/revisions\/7188"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7016"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7014"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7014"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/youniversity.be\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7014"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}