MLOps on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy

Ponad połowa kodu z AI? Raport 2026 i symulatory Kubernetes

Mon, 08 Jun 2026 15:00:00 +0000

W tym numerze przyglądamy się gwałtownej profesjonalizacji świata AI, gdzie agenty przestają być tylko ciekawostką, a właściwie są fundamentem codziennej pracy programistycznej.

Analizujemy najważniejszy raport roku (State of AI 2026), z którego wynika, że już ponad połowa kodu produkcyjnego pochodzi z systemów AI, pokazujemy protokół MCP jako kluczowy standard łączący modele z infrastrukturą oraz zalety natywnych agentów głosowych, i sprawdzamy, jak pliki SKILL.md pomagają skalować wsparcie AI w wielorepozytorialnych środowiskach Enterprise.

Czy AI naprawi Twoje błędy na produkcji? Plus 25 materiałów o Data & AI

Mon, 27 Apr 2026 15:00:00 +0000

Dzisiejsze wydanie zdominowała dojrzałość systemów AI i ich przejście od prostego generowania kodu do pełnej orkiestracji procesów.

Mamy fascynujące studium przypadku AI, która samodzielnie diagnozuje i naprawia błędy na produkcji, sprawdzamy, jak autonomiczne agenty przejmują kontrolę nad cyklem życia eksperymentów ML, a także analizujemy model sub-agentów wspierających rolę Senior Staff Engineera w zarządzaniu złożonymi projektami.

W obszarze Data Engineeringu i analityki widać wyraźny trend w stronę profesjonalizacji i utwardzania pipeline’ów (na przykład korzystając z Data Build Tool).

Agenty, jajka i 10 TB dziennie

Mon, 30 Mar 2026 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu znajdziesz ponad dwadzieścia pozycji z obszarów, które w tym tygodniu dominowały w branżowym obiegu: agenty AI w środowiskach produkcyjnych, ewolucja narzędzi data engineeringu (dbt + Flink, Databricks Agent Bricks), alternatywy dla UUID w bazach danych, budowanie baz bezpośrednio na S3 oraz kilka solidnych tekstów o Pythonie i MLOps.

Jutro Prima Aprilis – jeśli Twój model językowy powie Ci coś nieprawdopodobnego, najpierw sprawdź datę, potem halucynacje. A w niedzielę Wielkanoc, więc czas na życzenia: niech Twoje pipeline’y nie pękają częściej niż pisanki, a dane wejściowe zawsze przychodzą świeże – jak jajka z wolnego wybiegu. 🐣

Czy Power BI umiera? A GitHub Actions zabija zespoły?

Mon, 23 Feb 2026 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu dominują tematy związane z inżynierią danych i automatyzacją: od debaty o przyszłości Power BI i praktycznych zastosowań DuckDB w pipeline’ach ETL, przez kontrakty danych w produkcji, aż po wzorce projektowe w PySparku.

W sekcji AI i agentów przyjrzymy się ograniczeniom vibe codingu i propozycjom nowej warstwy abstrakcji dla systemów agentowych.

Nie zabraknie także materiałów o architekturze (case study migracji Airbnb z monolitu), DevOps (optymalizacja GitHub Actions), MLOps (metryki predykcyjne incydentów) oraz praktycznych poradników – od konfiguracji tmux dla pracy zdalnej po budowę dashboardów AI w kilka minut.

Kiedy AI zaczyna tworzyć własną kulturę... i jak ją wdrażać w produkcji

Mon, 02 Feb 2026 15:00:00 +0000

Hit minionego tygodnia - Moltbook. Jest to eksperymentalna sieć społecznościowa w stylu Reddita, zbudowana dla agentów AI, gdzie ludzie mogą tylko podglądać, a nie brać udziału.

Tekst Best Of Moltbook 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 to tylko sprytna konfabulacja i echo ludzkich promptów a podejrzeniem, że dzieje się tu coś ciekawszego - rodzaj zalążkowej kultury agentów, z własnymi memami, lękami, duchowością i polityką.

Ostatni raz w tym roku

Mon, 22 Dec 2025 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu koncentrujemy się na praktycznych aspektach pracy z danymi i modelami AI. Z obszaru Data Engineering znajdziecie rozwiązania eliminujące nocne przetwarzanie batchowe przy pomocy DuckDB i dbt, przewodnik po strategiach obsługi danych wrażliwych oraz techniki checkpointingu w systemach event-driven. O DuckDB aż trzy materiały - bo to świetne narzędzie. Podobnie PostgreSQL to świetne narzędzie, “zamiatające” inne typy baz - tutaj na przykładzie baz wektorowych i indeksowania 100 milionów wektorów w 20 minut.

Sporo "przydasiów" do Linuxa oraz LLMów

Mon, 01 Dec 2025 15:00:00 +0000

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’ów z LangGraph. Znajdziecie również porównanie platform MLOps (MLFlow, Metaflow, Kubeflow).

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 repo).

Jak wygląda "przerzucanie liczb z worka do worka" w ubezpieczeniach i przemyśle?

Mon, 24 Nov 2025 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu znajdziesz solidną dawkę praktycznej wiedzy – od optymalizacji agentów AI w GitHub Copilot i dyskusji o tym, czy serwer MCP rzeczywiście jest Ci potrzebny, przez zaawansowane techniki pracy z DuckDB i porównanie narzędzi do przetwarzania 650 GB danych, aż po konkretne konfiguracje Nginx, Terraform i Kubernetes.

Często tutaj trafiają teksty związane/zachwalające DuckDB (dzisiaj też będą). Alibaba tymczasem opublikowała trzyczęściowy cykl, w którym dogłębnie analizuje wewnętrzne mechanizmy DuckDB. Na blogu znajduje się analiza kodu DuckDB pod kątem formatu plików, formatu przechowywania tabel oraz warstwy wykonawczej. Część pierwsza, druga i trzecia.

Nowy dział low code

Mon, 06 Oct 2025 15:00:00 +0000

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.

Jeśli zajmujesz się infrastrukturą i DevOps, 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.

Newsletter Dane i Analizy, 2025-07-07

Mon, 07 Jul 2025 15:00:00 +0000

Ten tydzień przyniósł szczególnie bogate żniwo materiałów technicznych – po zwyczajowej analizie dziesiątek źródeł i setek (jeśli nie tysięcy) artykułów, udało się wyłonić zwyczajowe “około dwadzieścia” najważniejszych publikacji z obszaru data science, ML i AI. Rozkład tematyczny doskonale odzwierciedla aktualne trendy w branży (i zainteresowania Redaktora Naczelnego): dominuje Python i Data Engineering. Ale (poza zainteresowaniami Naczelnego) potwierdza to centralną rolę tych obszarów w nowoczesnych zagadnieniach związanych z danymi.

Szczególnie interesujące są materiały dotyczące architektury systemów AI – od multi-agentowych rozwiązań Anthropic, przez unifikację ML na Ray w Pinterest, aż po praktyczne implementacje MLOps z pełnym monitoringiem. Widać wyraźnie, że branża przechodzi od eksperymentów do produkcyjnych, skalowalnych rozwiązań.

Newsletter Dane i Analizy, 2025-06-09

Mon, 09 Jun 2025 15:00:00 +0000

Dzisiaj momentami jest grubo - na przykład matematyczna elegancja B-spline’ów. Ale jest też trochę praktyki w DuckDB. Jeśli myślisz, że świat danych to tylko nudne CSVki i niekończące się ETLe, ten numer (mam nadzieję) przekona Cię, że to naprawdę fascynująca dziedzina pełna niespodzianek.

Szczególnie polecam zwrócić uwagę na historię firmya Tencent Music, która oszczędziła 80% kosztów przenosząc się z Elasticsearch na Apache Doris - to jeden z tych przypadków, gdy zmiana architektury naprawdę się opłaca. Z kolei dla miłośników optymalizacji opowieść o tym, jak Python API można przyspieszyć 10x bez przepisywania na Go czy Rust - czasem wystarczy po prostu dobrze pomyśleć!

Newsletter Dane i Analizy, 2025-06-02

Mon, 02 Jun 2025 15:00:00 +0000

Ten tydzień przyniósł interesującą mieszankę praktycznych rozwiązań i technologicznych rewolucji. Od monitorowania nocnych maratonów chomików (to ta rewolucja, wiadomo) po architekturę Apache Spark - branża pokazuje, że innowacja kryje się w każdym zakątku.

Szczególnie ciekawy jest trend odchodzenia od tradycyjnych rozwiązań na rzecz nowoczesnych alternatyw. Na przykład zamiast odpalać joby w cronie można wykorzystać Change Data Capture (CDC), a API-first podejście staje się standardem dla 74% zespołów. Apache Iceberg wygra wojnę formatów tabel, a FastAPI udowadnia, że Python może być równie wydajny co elegancki.

Newsletter Dane i Analizy, 2025-04-07

Mon, 07 Apr 2025 15:00:00 +0000

Dzisiaj “mapy rozwoju” - czyli listy zagadnień, które warto poznać, zgłębić, nauczyć się, aby rozwinąć się w danej dziedzinie. Dziedziny te oczywiście bliskie są tematom przewodnim tego newslettera - przetwarzaniu danych. Zatem jest “ścieżka rozwojowa” dla inżynierów danych oraz dla zajmujących się machine learningiem (i jego “operacjonalizacyjną” stroną - MLOps).

Ciekawe dla Ciebie mogą być również dwa świeże raporty (za 2024 rok) związane z bezpieczeństwem - jeden z CERT, więc bezpieczeństwo raczej ogólne. Drugi z Komisji Nadzoru Finansowego dotyczący instytucji finansowych.

Newsletter Dane i Analizy, 2025-02-03

Mon, 03 Feb 2025 15:00:00 +0000

Dzisiaj różnorodne tematy: od pracy z bazami danych, przez harmonogramowanie zadań w Dockerze, aż po integrację nowoczesnych modeli LLM w aplikacjach Python. Nie zabraknie także praktycznych wskazówek dotyczących testowania kodu oraz efektywnego zarządzania danymi w projektach ML.

Warte zwrócenia uwagi w tym wydaniu:

Getting Started with ChromaDB - Odkryj możliwości bazy danych ChromaDB i naucz się, jak efektywnie jej używać. Docker + Cron - Dowiedz się, jak zintegrować harmonogramowanie zadań w Dockerze. Getting Started with fzf - Poznaj fzf i jego zastosowania w codziennej pracy. Integrating DeepSeek into your Python Applications - Przewodnik po integracji DeepSeek w aplikacjach Python. Unit Testing for Data Science with Python - Wprowadzenie do testów jednostkowych w kontekście nauki o danych. Dynamic Forms with Flask - Jak tworzyć dynamiczne formularze w aplikacjach webowych przy użyciu Flask.

Newsletter Dane i Analizy, 2025-01-27

Mon, 27 Jan 2025 15:00:00 +0000

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 topic modeling z użyciem BERTopic i FASTopic - może się przydać przy przetwarzaniu skarg klientów.

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 “10 Tips to Become REALLY Good at Python”, 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.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-12-16

Mon, 16 Dec 2024 15:00:00 +0000

Czego szukali ludzie w Google w mijającym roku? Google dostarcza podsumowanie dla całego świata i większości krajów z osobna (tutaj Polska, tutaj global). Podsumowania te są o tyle interesujące, że stanowią pewnego rodzaju obraz naszego społeczeństwa i jego zainteresowań.

Wiecie, że w Afryce w większości państw ruch w internecie z komórki przeważa ruch z komputerów? W przykładowym Sudanie ponad 77% to komórki. Tego typu rzeczy można dowiedzieć się z corocznego raport Cloudflare Radar. Raport mówi nie tylko o dominacji Google, ale też zawiera statystyki dotyczące szyfrowania ruchu, popularności różnych technologii sieciowych czy kwestii bezpieczeństwa.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-06-17

Mon, 17 Jun 2024 15:00:00 +0000

W minionym tygodniu miało swoją premierę narzędzie, które w ramach GenAI potrafi ożywić zdjęcia. Mowa o Luma. Oczywiście pojawiło się już kilka ożywionych memów albo okładek płyt. W ciekawą idzie to stronę… Pamiętajcie jednak, że zanim wrzucicie w tego typu maszynki swoje prywatne zdjęcia żeby przeczytać regulamin (ten z LumaLabs AI na wiele im pozwala).

W minionym tygodniu rozpoczęło się też Euro 2024 i to pewnie części z Was zajmuje sporo czasu. Szkoda tylko, że FiveThirtyEight.com przestało się zajmować sportem - bardzo fajne modele predykcyjne mieli na temat sportu. Za to (przed startem turnieju) swoje predykcje przygotował Eurosport.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-02-12

Mon, 12 Feb 2024 15:00:00 +0000

Dzisiaj o zarabianiu pieniędzy bez wysiłku. Każdy by tak chciał, prawda?
Otóż istnieje na to sposób. Wystarczy mieć dużo odsłon filmików na YouTube - każdy nastolatek to wie, prawda? A jutuber czy inny influencer to zawód przyszłości, ten najbardziej wymarzony… przez nastolatków.
Ale przecież nie każdy ma czas kręcić te śmieszne filmiki, wymyślać ich tematy… Z pomocą przychodzi automatyzacja, tak jak pokazano tutaj. A tutaj repozytorium z kodem w Pythonie który robi całą robotę.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-12-18

Mon, 18 Dec 2023 15:00:00 +0000

Witam w najprawdopodobniej ostatnim numerze newslettera w tym roku. W przyszłym tygodniu mamy Boże Narodzenie, w kolejnym Nowy Rok - to raczej nie są momenty na przygotowywanie paczki artykułów o ML czy programowaniu ogólnie, raczej czas który lepiej poświęcić rodzinie, najbliższym albo najzwyczajniej odpoczynkowi od komputera.

Korzystając więc z okazji że “czytamy się” ostatni raz w tym roku chciałbym Wam życzyć tego co najlepsze, a przede wszystkim spokoju i odpoczynku. A już od stycznia - nowych projektów, nowej wiedzy, zdobywania kolejnych umiejętności.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-11-27

Mon, 27 Nov 2023 15:00:00 +0000

W minionym tygodniu miałem okazję być uczestnikiem konferencji Data Science Summit. Moje obserwacje są dość proste (ale przyznam, że interesowały mnie ścieżki bliższe data engineering niż data science czy wręcz precyzyjnie LLM):
budowanie modeli przestało być zagadnieniem zagadnieniem jest ich wdrażanie, utrzymywanie, sprawianie by szybko działały i były łatwe do podmiany na swoje lepsze wersje a więc znaczenie ma MLOps hasło data mesh straciło impakt - nadal mówi się o tym, że dane to powinien być produkt, że ważny jest “demokratyczny dostęp do danych”, ale nie ma takiego hype jak rok temu dużo mówi się o Streamlit jako narzędziu do szybkiego budowania dedykowanych rozwiązań do prezentacji danych (i interakcji z nimi), właściwie obok dedykowanych narzędzi BI (PowerBI, MS Fabric, Tableau) Streamlit był jedynym rozwiązaniem open source

Newsletter Dane i Analizy, 2023-08-14

Tue, 08 Aug 2023 00:00:00 +0000

Na początek tutorial (YT, 30 minut, po polsku), tym razem z LLMami w roli głównej - o tym jak zbudować chatbota odpowiadającego na pytania z własnej bazy wiedzy. Bardzo fajny materiał, takich trochę brakuje - chłopaki opowiadają o tych najbardziej kluczowych kawałkach kodu a nie o podstawach. Rozumiesz o czym jest mowa, nie ma straty czasu na opowiadanie co do jest model albo funkcja w Pythonie ;-)

Dzisiaj też pelny proces MLOps - wprowadzenie zawierające wszystkie elementy. Super tekst na początek dla każdego DevOpsa który chce się zająć tematami ML oraz każdego data scientisty, który chce umieć nowocześnie wdrażać swoje modele.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-04-24

Mon, 24 Apr 2023 15:00:00 +0000

W dzisiejszym świecie IT standardem jest (a przynajmniej wydaje się, że powinno być - bo to sensowne) podejście DevOps. W świecie IT związanym z danym nic się nie zmienia w tym względzie… no… może dochodzi jeszcze MLOps. Godną zatem uwagi może okazać się pozycja DevOps for Data Science, która jest książką dostępną online.

W dzisiejszym numerze nieco mniej zawartości, mniej tekstów zachęcających do sprawdzenia w praktyce takich czy innych rozwiązań albo narzędzi - nie obciążajcie głowy przed majówką ;-) Majówka to - jak przystało, zgodnie z tradycją - czas na grilla. Albo mały remont.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-02-27

Mon, 27 Feb 2023 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu najwięcej miejsca poświęcam wizualizacji danych i okolicach.

Kalibracja obrazu jest okolicą (bardzo odległą - w sumie oba tematy łączy tylko to, że mamy do czynienia z obrazem), jest też więc coś o tym. Kalibracja jest potrzebna przy problemach natury computer vision, a takowy - w postaci maskowania obiektów na obrazie - też dzisiaj poruszamy.

W poprzednim tygodniu dużym powodzeniem cieszył się tekst o MLOps (jeśli boisz się, że umknęło - zerknij do archiwum), więc dzisiaj kontynuacja, niejako na fali z poprzedniego tygodnia.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-01-16

Mon, 16 Jan 2023 15:00:00 +0000

Czy wiecie, że książka “365 dni” jest bardziej o Massimo niż o Laurze? W sumie w całej książce użyte jest jakieś 8350 różnych słów, z czego 50% treści wykorzystuje 425 z nich (czyli 5% użytych słów stanowi 50% treści!). Oczywiście chodzi o lematy, z wykluczonymi stopwords. Polecam wykład na TEDx Koszalin o NLP dla laików, trochę zabawne, na pewno inspirujące - właśnie z tej inspiracji te wyliczenia.

A co poza tym dzisiaj? Sporo o MLOps (cały dział!) Trochę o przetwarzaniu danych dla początkujących - Pandas i PySpark.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-10-24

Mon, 24 Oct 2022 15:00:00 +0000

Dzisiejsze wydanie newslettera skupia się na szeregach czasowych. Szeregiem czasowym jest pewnie jakieś 60% danych, na pewno wszystkie zmieniające się w czasie. Tak więc liczba klientów w sklepie (albo stronie internetowej), wynik pomiarów z jakiegoś czujnika (temperatura) itd itp - wszystko to układa się w szeregi czasowe.

A takie szeregi pozwalają na przewidywanie przyszłości. Czasem jest to łatwe, czasem trudne (giełda to też w zasadzie szereg czasowy, a przewidywanie nie jest takie oczywiste). I trochę o tym dzisiaj.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-07-11

Mon, 11 Jul 2022 15:00:00 +0000

Machine learning czy też sztuczna inteligencja to nie są czarne skrzynki które dają odpowiedź na każde pytania. Owszem - ML/AI daje odpowiedzi (lub nie) na konkretne pytania (trzeba umieć je postawić, ale też zaakceptować niepewność odpowiedzi) i - po setkach spotkań z biznesem - to wydaje się najtrudniejsze do zrozumienia. AI da odpowiedź na konkretne pytanie - czy na obrazku jest pies czy kot albo jaka zapewne będzie wartość takiego czy innego wskaźnika za dwa tygodnie (skoro ostatnie pół roku było tak). A oprócz tego wszystkiego - AI/ML wymaga sporo pracy, o czym możecie przeczytać w opracowaniu Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-06-20

Mon, 20 Jun 2022 15:00:00 +0000

Długi weekend się przedłużył… ale zgodnie z planem (a nie że “melanż poniósł za daleko” ;-). Newsletter przygotowany, a (prawie) jednodniowe opóźnienie nie powinno zmienić Waszego stosunku do zawartości. Odrobina tęsknoty (mam nadzieję) nikomu jeszcze nie zaszkodziła.

Deszcz pada w całym kraju, zapraszam zatem do lektury!

#AI_ML

Model Tracking with MLFlow & Deployment with FastAPI
Fajny tutorial pokazujący jak śledzić wyniki modelu przez MLFlow oraz serwować ten najlepszy przez FastAPI

Newsletter Dane i Analizy, 2022-06-13

Mon, 13 Jun 2022 15:00:00 +0000

Jak być data scientistą w Pythonie?

import pandas as pd

i gotowe!

Żart oczywiście (taki familiadowy, ale kto boomerowi zabroni?), a o samym Pandasie polecam wystąpienie Jana Kantego Milczka z PyData w Bydgoszczy.

#AI_ML

Uber’s Real-Time Document Check
Jak Uber zrobił weryfikację na podstawie dokumentów typu dowód osobisty?

Intro to MLOps Using Amazon SageMaker
Co to MLOps i jak SageMaker pomaga? A chyba pomaga, skoro to najpopularniejsze tego typu narzędzie (tak przynajmniej wynika z case studies pokazywanych na konferencjach)

Newsletter Dane i Analizy, 2022-02-21

Mon, 21 Feb 2022 15:00:00 +0000

Dzisiaj sporo rzeczy związanych z Wordle - bo to jest świetny poligon doświadczalny na analizę danych i kombinatorykę, ale też ciekawe są wyniki tego jak ludzie grają w tę grę (poniżej link do artykułu na ten temat).

Świetny jest też tekst Maćka Jak wykryć phishing.

Dla początkujących adeptów Pythona kilka solidnych podstaw - warto prześledzić wszystko z dzisiejszej sekcji #python_junior.

#AI_ML

Create an ML Powered Prediction Service in Minutes
Prosty i szybki sposób na umieszczanie modeli machine learningowych na produkcji

Newsletter Dane i Analizy, 2021-10-04

Mon, 04 Oct 2021 09:00:00 +0000

MLOps with Docker and Jenkins: Automating Machine Learning Pipelines
How to containerize your ML models with Docker and automate a Pipeline with Jenkins

Performing Deduplication with Record Linkage and Supervised Learning
Identifying duplicate records with a machine-learning approach Introduction Most data are recorded manually by humans and most often is not reviewed, not synchronized, and simply because there were mistakes made such as typos. Think for a second, have you ever filled out the same form twice before but with a slight difference in your address? For example, you submitted a form like this (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-09

Mon, 09 Aug 2021 09:00:00 +0000

Multi Page Document Classification using NLP and ML
An approach to classify documents with different variations shapes, text and page sizes. Source: https://unsplash.com/photos/5cFwQ-WMcJU 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 (…)

Introduction to Concurrency in Python
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: (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-08

Sun, 08 Aug 2021 09:00:00 +0000

Newsletter Dane i Analizy, 2021-07-12

Mon, 12 Jul 2021 09:00:00 +0000

What is MLOps — Everything You Must Know to Get Started | by Harshit Tyagi
A complete walkthrough of ML systems development lifecycle and need for MLOps Until recently, all of us were learning about software development lifecycle(SDLC) and how it goes from requirement elicitation → designing → development → testing → deployment → all the way down to maintenance. We (…)

Vectorization Techniques in NLP [Guide] - neptune.ai
Natural Language is how we, humans, exchange ideas and opinions. There are two main mediums for natural language – speech and text. Listening and reading are effortless for a healthy human, but they’re difficult for a machine learning algorithm. That’s why scientists had to come up with Natural (…)