<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>MLflow on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</title><link>https://blog.prokulski.science/tags/mlflow/</link><description>Recent content in MLflow on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</description><generator>Hugo</generator><language>pl-PL</language><lastBuildDate>Mon, 27 Jul 2026 15:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.prokulski.science/tags/mlflow/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Medallion pęka w szwach, agenci tracą kontekst... co z tym zrobić?</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/07/27/medallion-peka-w-szwach-agenci-traca-kontekst-co-z-tym-zrobic/</link><pubDate>Mon, 27 Jul 2026 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/07/27/medallion-peka-w-szwach-agenci-traca-kontekst-co-z-tym-zrobic/</guid><description>&lt;p&gt;Ten numer ma wyraźny środek ciężkości: agenci AI i to, co z nimi robić, kiedy wychodzisz poza pierwsze eksperymenty. Teksty o LangGraph - od &amp;ldquo;jak zbudować pierwszego agenta&amp;rdquo; po &amp;ldquo;co psuje się po kilku miesiącach&amp;rdquo; - tworzą razem coś w rodzaju mini-ścieżki, którą można przejść od razu albo wracać do poszczególnych etapów w miarę potrzeb. Uzupełnia je tekst o tym, jak zmienia się rola programisty, kiedy AI przejmuje pisanie kodu - i dlaczego to jest trudniejsze niż się wydaje.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Kiedy AI zaczyna tworzyć własną kulturę... i jak ją wdrażać w produkcji</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/02/02/kiedy-ai-zaczyna-tworzyc-wlasna-kulture-i-jak-ja-wdrazac-w-produkcji/</link><pubDate>Mon, 02 Feb 2026 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/02/02/kiedy-ai-zaczyna-tworzyc-wlasna-kulture-i-jak-ja-wdrazac-w-produkcji/</guid><description>&lt;p&gt;Hit minionego tygodnia - &lt;a href="https://www.moltbook.com/"&gt;Moltbook&lt;/a&gt;. Jest to eksperymentalna sieć społecznościowa w stylu Reddita, zbudowana dla agentów AI, gdzie ludzie mogą tylko podglądać, a nie brać udziału.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Tekst &lt;a href="https://www.astralcodexten.com/p/best-of-moltbook"&gt;Best Of Moltbook&lt;/a&gt; traktuje Moltbook jako dziwny, ale fascynujący eksperyment: obserwatorium tego, jak zachowują się LLM‑owe agenty, gdy zostawi się je samym sobie z własną przestrzenią społecznościową. Autor waha się między interpretacją &lt;em&gt;to tylko sprytna konfabulacja i echo ludzkich promptów&lt;/em&gt; a podejrzeniem, że dzieje się tu coś ciekawszego - rodzaj zalążkowej kultury agentów, z własnymi memami, lękami, duchowością i polityką.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Zrób sobie lakehouse na laptopie</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/01/12/zrob-sobie-lakehouse-na-laptopie/</link><pubDate>Mon, 12 Jan 2026 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/01/12/zrob-sobie-lakehouse-na-laptopie/</guid><description>&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu dominują tematy z pogranicza AI, data engineeringu i praktyk inżynierskich. Szczególną uwagę poświęcamy agentom AI - od pisania skutecznych CLAUDE.md i budowy prostych agentów kodujących w 200 liniach, po zaawansowany monitoring autonomicznych systemów i wzorce projektowe dla inteligentnych aplikacji.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W sekcji data engineering znajdziesz konkretne rozwiązania: od wzorców partycjonowania przyspieszających zapytania, przez budowę lokalnego pipeline&amp;rsquo;u ELT z DuckDB i dbt (bez kosztów chmury), aż po kompletny przewodnik tworzenia lakehouse&amp;rsquo;a z Apache Iceberg, Trino i MinIO. Nie zabrakło też materiałów przygotowujących do rozmów rekrutacyjnych - 10 kluczowych tematów system design dla data engineerów w 2026 roku.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>AI: "jednocześnie dużo mądrzejsze i dużo głupsze, niż się spodziewałem"</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/01/05/ai-jednoczesnie-duzo-madrzejsze-i-duzo-glupsze-niz-sie-spodziewalem/</link><pubDate>Mon, 05 Jan 2026 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/01/05/ai-jednoczesnie-duzo-madrzejsze-i-duzo-glupsze-niz-sie-spodziewalem/</guid><description>&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu szeroki przegląd tego, co dzieje się na styku AI, danych i infrastruktury. Zajrzymy pod maskę architektur agentowych, gdzie bazy danych przejmują rolę pamięci długoterminowej i koordynują działanie systemów wieloagentowych. Zobaczymy, jak w praktyce działają autonomiczne pipeline&amp;rsquo;y AI — od generatora pomysłów biznesowych po systemy RAG obsługujące tysiące zapytań na sekundę.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Nie zabraknie konkretów z obszaru data engineeringu: hybrydowe tabele BigQuery z sekundową świeżością danych, otwarte formaty tabelaryczne (Delta Lake, Iceberg) i nowe możliwości DuckDB — od notebooków w przeglądarce po przetwarzanie terabajtów lokalnie. PostgreSQL również dostaje swoje pięć minut: od wewnętrznych mechanizmów recovery po niedoceniane funkcje, które warto znać.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Jak ludzie korzystają z AI w pracy?</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/12/15/jak-ludzie-korzystaja-z-ai-w-pracy/</link><pubDate>Mon, 15 Dec 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/12/15/jak-ludzie-korzystaja-z-ai-w-pracy/</guid><description>&lt;p&gt;Ten tydzień - ostatni pełny przed świętami - to raczej czas porządków, niż wielkich premier. Choć niektórzy testują, jak naprawdę radzi sobie &lt;a href="https://openai.com/pl-PL/index/introducing-gpt-5-2/"&gt;GTP-5.2&lt;/a&gt; - najnowsze dziecko OpenAI.&lt;br&gt;&#10;Na dziś wystarczy tej dolinokratycznej magii. Przejdźmy do rzeczy, które mają większy sens: praktyka, konkret, zero ściemy (bo po to tu jesteś, nie?).&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W tym numerze skupiamy się na tym, co daje realny efekt. Optymalizacja. Wydajność. Sprytne podejścia do codziennej roboty z danymi. Mamy PostgreSQL i DuckDB w akcji, Parquet na sterydach oraz garść sztuczek w Apache Spark i SQLAlchemy. Dorzucamy integrację DuckDB z Amazon S3 i pomysł na streamingowy ETL bez klasycznych hurtowni - lekko, elastycznie i bez ton konfiguracji.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Sporo "przydasiów" do Linuxa oraz LLMów</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/12/01/sporo-przydasiow-do-linuxa-oraz-llmow/</link><pubDate>Mon, 01 Dec 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/12/01/sporo-przydasiow-do-linuxa-oraz-llmow/</guid><description>&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu skupiamy się na praktycznych aspektach zarządzania danymi i sztuczną inteligencją w środowiskach produkcyjnych. Przedstawiamy kompleksowe podejścia do integracji modeli językowych: orkiestrację wielu LLM za pomocą Spring AI oraz budowę niestandardowych pipeline&amp;rsquo;ów z LangGraph. Znajdziecie również porównanie platform MLOps (MLFlow, Metaflow, Kubeflow).&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W obszarze Big Data i data engineeringu omawiamy kluczowe technologie i wzorce architektoniczne. Delta Lake jako warstwa transakcyjna dla Apache Spark, praktyczne wzorce współpracy zespołowej z DuckDB, dyskusja o przyszłości koncepcji data mesh oraz kompleksowe spojrzenie na ekosystem Big Data – od kolejek wiadomości po HDFS, czyli standardowy stack big data (nota bene - możesz mieć big data w domu - zapraszam do &lt;a href="https://github.com/dane-analizy/big-data-stack"&gt;repo&lt;/a&gt;).&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Nowy dział low code</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/10/06/nowy-dzial-low-code/</link><pubDate>Mon, 06 Oct 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/10/06/nowy-dzial-low-code/</guid><description>&lt;p&gt;Kolejny tydzień, kolejna porcja wiedzy z szerokiego świata danych i AI. Jak zwasze przed Tobą materiały, które sprawdzą się zarówno w codziennej pracy, jak i przy zgłębianiu nowych technologii.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Jeśli zajmujesz się infrastrukturą i &lt;strong&gt;DevOps&lt;/strong&gt;, czekają na Ciebie praktyczne wzorce Dockerfile dla Pythona, które zredukują czas buildów do sekund, oraz dziewięć sprawdzonych technik autoskalowania w Kubernetes, które przetrwają piki ruchu. A dla fanów baz danych – przegląd rozszerzeń PostgreSQL, które działają jak supermoc, oraz porównanie architektur Snowflake, Oracle i PostgreSQL.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2025-01-27</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/01/27/newsletter-dane-i-analizy-2025-01-27/</link><pubDate>Mon, 27 Jan 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/01/27/newsletter-dane-i-analizy-2025-01-27/</guid><description>&lt;p&gt;Na bieżący numer złapało się kilka ciekawych tematów. Warto zwrócić uwagę na tekst o systemach automatyzacji w Amazonie i Netfliksie - pokazuje podejście dużych firm do skalowalności i bezpieczeństwa. Dobry jest artykuł o &lt;em&gt;topic modeling&lt;/em&gt; z użyciem BERTopic i FASTopic - może się przydać przy przetwarzaniu skarg klientów.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Dla fanów Kafki znajdzie się materiał o konsumentach wiadomości, a dla pythonowców zestaw o wizualizacjach z Pythona w Power BI, budowaniu API gateway na FastAPI i poradnik &amp;ldquo;10 Tips to Become REALLY Good at Python&amp;rdquo;, gdzie w pół godziny Arjan mówi o tym, co jest najważniejsze przy nauce Pythona, od czego trzeba zacząć i co doskonalić na początku. Do tego jest też wideo dla początkujących adeptów Pandas.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2025-01-13</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/01/13/newsletter-dane-i-analizy-2025-01-13/</link><pubDate>Mon, 13 Jan 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/01/13/newsletter-dane-i-analizy-2025-01-13/</guid><description>&lt;p&gt;Mam dla Ciebie nową porcję ciekawych tekstów, artykułów, zestawień i tutoriali – jak zwykle trochę o Pythonie, trochę o analizie danych, no i oczywiście coś o AI i ML. Ale spokojnie, nie wszystko tutaj to programowanie (chociaż wiadomo, że to nasz główny temat :). Znajdziesz tu materiały dla każdego: od tych, którzy dopiero zaczynają, po treści dla bardziej zaawansowanych.&lt;br&gt;&#10;Oto, co między innymi znajdziesz dzisiaj poniżej:&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe&lt;/strong&gt; – rozpocznij rok od 50 najważniejszych materiałów o AI w 2025 roku, dowiedz się, jak zoptymalizować modele takie jak YOLOv8 na małych urządzeniach, i poznaj sposób na tworzenie asystentów AI do analizy rynków surowcowych. A może zainspiruje Cię budowa medycznego chatbota lub wykorzystanie MLFlow w agnostycznym podejściu do zarządzania modelami? &lt;strong&gt;Analiza danych i inżynieria danych&lt;/strong&gt; – zanurz się w zaawansowanych technikach SQL dla niestrukturalnych danych, poznaj tajniki przetwarzania strumieniowego z użyciem Apache Spark, Kafka i Airflow, a także odkryj różnice między Elasticsearch a Apache Doris w analizie danych w czasie rzeczywistym. &lt;strong&gt;Python w praktyce&lt;/strong&gt; – dowiedz się, jak stworzyć system powiadomień z FastAPI, pracować z danymi przestrzennymi za pomocą GeoAlchemy, czy automatycznie generować diagramy architektury z kodu. Tu mała zapowiedź (bo jak się powie publicznie to ciąży taka motywacja &amp;ldquo;przecież obiecałem&amp;rdquo;), niejako przy okazji. Szykuję ebooka, który poprowadzi Cię krok po kroku przez projekt budowy aplikacji w Pythonie. Co więcej, w ebooku zajmiemy się naprawdę praktycznymi zadaniami, które odciążają od nudnej pracy. Wspólnie stworzymy dwie aplikacje, ucząc się po drodze, jak wykorzystywać usługi sieciowe, jak działać z bazami danych, i jak efektywnie wyświetlać zapisane dane. A żeby było co wyświetlać – sami stworzymy bazę danych, do której będziemy dodawać informacje! Ciekawe? Więcej szczegółów być może już za tydzień. Wypatruj! &lt;strong&gt;Bezpieczeństwo i ciekawostki&lt;/strong&gt; – przeanalizuj globalne statystyki dotyczące otwartego portu 80, odkryj sposoby, w jakie Uber oszczędza czas dzięki Text-to-SQL, i sprawdź, jak korzystać z YouTube prosto z terminala. Inne inspiracje – od katalogów danych i ich obserwowalności po trendy marketingowe według TikToka – każdy znajdzie coś dla siebie.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2024-04-29</title><link>https://blog.prokulski.science/2024/04/29/newsletter-dane-i-analizy-2024-04-29/</link><pubDate>Mon, 29 Apr 2024 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2024/04/29/newsletter-dane-i-analizy-2024-04-29/</guid><description>&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="ai_ml"&gt;#ai_ml&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/how-to-run-llama-3-locally/"&gt;&lt;strong&gt;How to Run Llama 3 Locally?&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;W zeszłym tygodniu nie było nic o Llama 3, zatem dzisiaj instrukcja jak ten najnowszy model językowy od Facebooka uruchomić lokalnie.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h3 id="analiza_danych_koncepcje"&gt;#analiza_danych_koncepcje&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://nobledynamic.com/posts/fabric-madness-4/"&gt;&lt;strong&gt;Fabric Madness: Experiments&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Eksperymenty z MLFlow spięte z MS Fabric&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.openriskmanagement.com/representing-matrices-as-json-objects-part-1/"&gt;&lt;strong&gt;Representing Matrices as JSON Objects&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Czy macierz można zapisać w JSONie? Pierwszy z serii artykułów na temat kompromisów pomiędzy macierzami a tym formatem plików&lt;/p&gt;&#10;&lt;h3 id="analiza_danych_projekty"&gt;#analiza_danych_projekty&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/public-transport-accessibility-in-python-dbdeee99f36f"&gt;&lt;strong&gt;Public Transport Accessibility in Python&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Analiza danych geograficznych w Pythonie - dostępność komunikacji miejskiej w Budapeszcie. Ale może to być dostępność do restauracji, aptek czy paczkomatów&amp;hellip;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2024-02-19</title><link>https://blog.prokulski.science/2024/02/19/newsletter-dane-i-analizy-2024-02-19/</link><pubDate>Mon, 19 Feb 2024 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2024/02/19/newsletter-dane-i-analizy-2024-02-19/</guid><description>&lt;p&gt;Ubiegły tydzień to nowość w postaci &lt;a href="https://openai.com/sora"&gt;Sora od OpenAI&lt;/a&gt; - generowanie wideo z promptów tekstowych. OpenAI sporo &lt;a href="https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators"&gt;pisze&lt;/a&gt; o technikaliach na swoich stronach. Najbliższy tydzień-dwa ubiegnie pod znakiem Sory, a jak otworzą dostęp szerzej&amp;hellip; &lt;strong&gt;to się dopiero zacznie!&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Oczywiście Google nie pozostaje w tyle i prezentuje swojego bliźniaka: Gemini, z którego można też &lt;a href="https://pub.towardsai.net/get-started-with-google-gemini-pro-using-python-in-5-minutes-00700244f58a"&gt;korzystać via API&lt;/a&gt; (gdyby było inaczej nie miałoby to sensu w dzisiejszych realiach) oraz starają się nie tracić kroku na polu &lt;a href="https://lumiere-video.github.io/"&gt;text-to-video&lt;/a&gt; ze swoim Lumiere.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-08-07</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/08/07/newsletter-dane-i-analizy-2023-08-07/</link><pubDate>Mon, 07 Aug 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/08/07/newsletter-dane-i-analizy-2023-08-07/</guid><description>&lt;p&gt;Jakie bazy danych są popularne? Które są używane, a których programiści chcieliby użyć w swoim kolejnym projekcie? Między innymi takie pytania zadano w ankiecie &lt;strong&gt;State of Databases 2023&lt;/strong&gt;, której podsumowanie właśnie &lt;a href="https://stateofdb.com/databases"&gt;opublikowano&lt;/a&gt;. Takie ankiety są obrazem rynku - warto śledzić trendy, bo można z nich wywnioskować jakich narzędzi używają inni, w jakie warto inwestować (aby znaleźć pracowników albo pracę). Czy wyniki takich ankiet odpowiadają na pytanie &lt;em&gt;Która technologia jest najlepsza?&lt;/em&gt; - zdecydujcie sami.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-10-03</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/10/03/newsletter-dane-i-analizy-2022-10-03/</link><pubDate>Mon, 03 Oct 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/10/03/newsletter-dane-i-analizy-2022-10-03/</guid><description>&lt;p&gt;W tym tygodniu nieco mniejsza liczba tekstów, ale chyba bardziej rozbudowanych niż zwykle.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Szczególnie polecam tekst pierwszy &lt;a href="https://opendatascience.com/2022-data-science-research-round-up-highlighting-ml-dl-nlp-more/"&gt;2022 Data Science Research Round-Up&lt;/a&gt;, ale też przykłady i porównanie różnych algorytmów do &lt;em&gt;topic modelingu&lt;/em&gt; czy też całą praktycznie sekcję poświęconą Pythonowi.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Być może ktoś z Was przegapił na fanpage&amp;rsquo;u &lt;a href="https://fb.com/daneanalizy"&gt;Dane i analizy&lt;/a&gt;: &lt;a href="https://app.rasgoml.com/sql"&gt;klikalny generator zapytań SQL&lt;/a&gt; - świetna sprawa do nauki ale też zapewne może przyspieszyć pracę.&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="analiza_danych_koncepcje"&gt;#analiza_danych_koncepcje&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://opendatascience.com/2022-data-science-research-round-up-highlighting-ml-dl-nlp-more/"&gt;&lt;strong&gt;2022 Data Science Research Round-Up&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Przegląd najciekaszych zagadnień związanych z machine learning. deep learnig, NLP z ostatnich miesięcy. Tylko wstęp, każde opisane jest dalej w podlinkowanych materiałach&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-09-05</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/09/05/newsletter-dane-i-analizy-2022-09-05/</link><pubDate>Mon, 05 Sep 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/09/05/newsletter-dane-i-analizy-2022-09-05/</guid><description>&lt;p&gt;Pod logiem Fundacji Apache aż roi się od projektów, a świat big data to pewnie w 90-95% Apache COŚ. Znamy Kafkę, znamy Apache Spark, Apache Hadoop. Dzisiaj przedstawiamy (w dziale BigData) kilkoro innych członków rodziny.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Jeśli zaś mamy dużo mapek do wyświetlenia naszym klientom na stronie (bo na przykład monitorujemy każdy wypożyczony rower, hulajnogę czy samochód i mamy miliony wejść na stronę dziennie) to w dziale DevOps coś o rozwiązaniu open soruce, które może zmniejszyć nasze koszty.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-06-20</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/06/20/newsletter-dane-i-analizy-2022-06-20/</link><pubDate>Mon, 20 Jun 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/06/20/newsletter-dane-i-analizy-2022-06-20/</guid><description>&lt;p&gt;Długi weekend się przedłużył&amp;hellip; ale zgodnie z planem (a nie że &amp;ldquo;melanż poniósł za daleko&amp;rdquo; ;-). Newsletter przygotowany, a (prawie) jednodniowe opóźnienie nie powinno zmienić Waszego stosunku do zawartości. Odrobina tęsknoty (mam nadzieję) nikomu jeszcze nie zaszkodziła.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Deszcz pada w całym kraju, zapraszam zatem do lektury!&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="ai_ml"&gt;#AI_ML&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://medium.com/analytics-vidhya/fundamentals-of-mlops-part-4-tracking-with-mlflow-deployment-with-fastapi-61614115436"&gt;&lt;strong&gt;Model Tracking with MLFlow &amp;amp; Deployment with FastAPI&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Fajny tutorial pokazujący jak śledzić wyniki modelu przez MLFlow oraz serwować ten najlepszy przez FastAPI&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-04-04</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/04/04/newsletter-dane-i-analizy-2022-04-04/</link><pubDate>Mon, 04 Apr 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/04/04/newsletter-dane-i-analizy-2022-04-04/</guid><description>&lt;p&gt;Dzisiaj skupiamy się na Kafce i innych kolejkach (MQTT, Redis). Trochę też o długu technologicznym (i nie tylko) oraz wytłumaczenie o co chodzi z tymi &lt;em&gt;@property&lt;/em&gt; czy &lt;em&gt;@staticmethod&lt;/em&gt; w Pythonie.&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="analiza_danych_koncepcje"&gt;#analiza_danych_koncepcje&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/machine-learning-pipeline-with-ploomber-pycaret-and-mlflow-db6e76ee8a10"&gt;&lt;strong&gt;Machine Learning Pipeline with Ploomber, PyCaret and MLFlow&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Cały &amp;ldquo;rurociąg&amp;rdquo; związany z uczeniem maszynowym, od początku do końca, od czyszczenia danychy do uczenia modeli&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/machine-learning-rules-of-thumb-b50232b4b2f8"&gt;&lt;strong&gt;Machine Learning Rules of Thumb&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Po co wymyślać koło od początku skoro jest kilka dobrych i sprawdzonych sposobów na pierwsze kroki w przygotowywaniu modelu ML?&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-01-03</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/01/03/newsletter-dane-i-analizy-2022-01-03/</link><pubDate>Mon, 03 Jan 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/01/03/newsletter-dane-i-analizy-2022-01-03/</guid><description>&lt;p&gt;Dzisiaj kilka tematów &amp;ldquo;pokrytych&amp;rdquo; nie tylko jednym tekstem. Mamy więc coś o modelach BERT plus automatycznie tworzenie tekstów przez GPT-3, mamy wizualizacje danych na mapach (w R i Pythonie). Mamy też cykl, który pozwoli na napisanie bota do np. CS:GO.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Na blogu od dawna nie było nowego tekstu (stąd podlinkoway niżej tekst o GPT-3 ;), ale jakieś rzeczy robię i publikuję. Zwykle jest tak, że energia opada po przygotowaniu działającego kodu. Tak jest z serwowaniem obrazków przez API (przy okazji te obrazki się generują) - sami zobaczcie do &lt;a href="https://github.com/prokulski/image_api_threads"&gt;&lt;strong&gt;repozytorium&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-09</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/08/09/newsletter-dane-i-analizy-2021-08-09/</link><pubDate>Mon, 09 Aug 2021 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/08/09/newsletter-dane-i-analizy-2021-08-09/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/multi-page-document-classification-using-machine-learning-and-nlp-ba6151405c03?source=rss----7f60cf5620c9---4"&gt;&lt;strong&gt;Multi Page Document Classification using NLP and ML&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;An approach to classify documents with different variations shapes, text and page sizes. Source: &lt;a href="https://unsplash.com/photos/5cFwQ-WMcJU"&gt;https://unsplash.com/photos/5cFwQ-WMcJU&lt;/a&gt; This article describes a novel Multi Page Document Classification solution approach, which leverages advanced machine learning and textual analytics to solve one of the major challenges in the Mortgage industry. Abstract Even in today’s technological era most of (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/introduction-to-concurrency-in-python-a3ad6aa8b2d1?source=rss----7f60cf5620c9---4"&gt;&lt;strong&gt;Introduction to Concurrency in Python&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;PYTHON | PROGRAMMING | CONCURRENCY A guide to speeding up Python code Back in 1965, Gordon Moore predicted that the number of transistors on microchips will double every two years[1]. This prediction is referred to as Moore’s Law. Moore’s Law also states that the price of computing hardware will also half every two years. Source: (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-08</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/08/08/newsletter-dane-i-analizy-2021-08-08/</link><pubDate>Sun, 08 Aug 2021 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/08/08/newsletter-dane-i-analizy-2021-08-08/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/multi-page-document-classification-using-machine-learning-and-nlp-ba6151405c03?source=rss----7f60cf5620c9---4"&gt;&lt;strong&gt;Multi Page Document Classification using NLP and ML&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;An approach to classify documents with different variations shapes, text and page sizes. Source: &lt;a href="https://unsplash.com/photos/5cFwQ-WMcJU"&gt;https://unsplash.com/photos/5cFwQ-WMcJU&lt;/a&gt; This article describes a novel Multi Page Document Classification solution approach, which leverages advanced machine learning and textual analytics to solve one of the major challenges in the Mortgage industry. Abstract Even in today’s technological era most of (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/introduction-to-concurrency-in-python-a3ad6aa8b2d1?source=rss----7f60cf5620c9---4"&gt;&lt;strong&gt;Introduction to Concurrency in Python&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;PYTHON | PROGRAMMING | CONCURRENCY A guide to speeding up Python code Back in 1965, Gordon Moore predicted that the number of transistors on microchips will double every two years[1]. This prediction is referred to as Moore’s Law. Moore’s Law also states that the price of computing hardware will also half every two years. Source: (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>