Uczenie Maszynowe -co to? Machine Learning (sztuczna inteligencja)

Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe

Czym jest uczenie maszynowe? Definicja.

Uczenie maszynowe definicja (ang. machine learning), inaczej samouczenie si臋 maszyn albo systemy ucz膮ce si臋. To obszar sztucznej inteligencji skupiaj膮cy si臋 na algorytmach, kt贸re poprawiaj膮 si臋 automatycznie poprzez kontakt z danymi (czyli poprzez do艣wiadczenie).

Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki zajmuj膮ca si臋 tworzeniem algorytm贸w, kt贸re mog膮 uczy膰 si臋 z danych i podejmowa膰 decyzje bez wyra藕nego programowania.

Oto kilka przyk艂ad贸w tego, jak uczenie maszynowe mo偶e by膰 wykorzystywane:

  • do klasyfikacji obraz贸w
  • do rozpoznawania mowy
  • do t艂umaczenia j臋zyk贸w
  • do rozpoznawania twarzy
  • do rekomendacji produkt贸w
  • do personalizacji reklam
  • do automatyzacji proces贸w

Uczenie maszynowe jest szybko rozwijaj膮c膮 si臋 dziedzin膮, kt贸ra ma potencja艂 do transformacji wielu dziedzin 偶ycia.

Uczenie maszynowe jest uwa偶ane za jeden z podzbior贸w sztucznej inteligencji. Polega ono na stosowaniu matematycznych modeli danych w celu umo偶liwienia komputerowi uczenia si臋 bez potrzeby kontrolowanie ca艂ego procesu czy udzielania maszynie niezb臋dnych instrukcji.

diagram marketingowy jak budowa膰 艣wiadomo艣膰 za pomoc膮 reklam social media, Google Ads i SEO


REKLAMA

agencja seo social media reklama google ads facebook marketing
Sprawd藕 nasz膮 ofert臋

KONIEC REKLAMY

Dzi臋ki algorytmom stosowanym podczas procesu uczenia maszynowego mo偶liwym staje si臋 okre艣lenie wzorc贸w danych. Im wi臋cej danych, tym wi臋ksza dok艂adno艣膰 wynik贸w uczenia maszynowego. W tym wypadku, dok艂adanie tak samo jak u ludzi, ucz膮ce si臋 maszyny do coraz bardziej zaawansowanego rozwoju potrzebuj膮 zar贸wno czasu, jak i wystarczaj膮co obszernej bazy danych.

Dzi臋ki do艣膰 elastycznej formule uczenia maszynowego, z powodzeniem mo偶na wykorzystywa膰 je przy wyborach w symulacjach, w kt贸rych dane lub zadania ulegaj膮 ci膮g艂ej zmianie. Rozwi膮zania tego typu sprawdzaj膮 si臋 r贸wnie偶 wtedy, gdy zakodowanie rozwi膮zanie by艂oby w praktyce niemo偶liwe.

Uczenie maszynowe jest wypadkow膮 rozwoju konceptu sztucznej inteligencji, a tak偶e sposob贸w na jej zastosowanie w praktyce. Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w mocno zaawansowanych i innowacyjnych ga艂臋ziach przemys艂u. Uczenie si臋 maszyny to dob贸r odpowiednich parametr贸w, a tak偶e ich konkretyzacja, kt贸re okazuj膮 si臋 by膰 pomoce przy ulepszaniu parametr贸w takich jak: efektywno艣膰, wydajno艣膰, bezawaryjno艣膰 czy op艂acalno艣膰.

馃POBIERZ SW脫J DARMOWY RAPORT TERAZ ZANIM PRZECZYTA GO KONKURENCJA

Ten DARMOWY raport ujawnia sekrety kt贸re spowoduj膮 znaczny wzrost Twoich zarobk贸w i sprzeda偶y.馃捀馃捀馃捀

馃攼 Twoje dane s膮 bezpieczne.馃攼 (sekrety prosto ze 藕r贸d艂a, tylko konkrety-zero spamu).

darmowy newsletter marketingowy i SEO SEM Reklamy PPC

W uczeniu maszynowym inteligentny komputer zachowuje si臋 jak cz艂owiek, dzi臋ki czemu mo偶e pozwoli膰 sobie na samodzielne wykonywanie zada艅. Jedn膮 z metod wykorzystywanych przy uczeniu komputera czerpi膮cej z ludzkich sposob贸w rozumowania jest zastosowanie sieci neuronowej, czyli zbioru algorytm贸w na艣laduj膮cych dzia艂anie ludzkiego m贸zgu.

Jakie s膮 rodzaje uczenia maszynowego?

  • Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning)
  • Uczenie nadzorowane (Supervised Learning)
  • Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning)

Uczenie maszynowe – czego mog膮 nauczy膰 si臋 maszyny?

Sztuczna inteligencja to przedmiot zainteresowa艅 wielu dziedzin nauki. Badaniem tego, w jaki spos贸b my艣l膮 komputery zajmuje si臋 nie tylko informatyka, ale tak偶e filozofia i kognitywistyka. Sztuczna inteligencja – to w bardzo du偶ym uog贸lnieniu – zdolno艣膰 systemu do poprawnej interpretacji danych dostarczanych mu z zewn臋trznych 藕r贸de艂, nauki na ich podstawie oraz wykorzystywania otrzymanej wiedzy do wykonywania jasno okre艣lonych zada艅.

machine learning

Rola i zadania sztucznej inteligencji

G艂贸wnym celem bada艅 prowadzonych nad sztuczn膮 inteligencj膮 jest mo偶liwo艣膰 projektowania i konstruowania maszyn wykazuj膮cych zdolno艣ci do realizacji konkretnych, wybranych funkcji umys艂u, kt贸re nie poddaj膮 si臋 prawom numerycznej algorytmizacji. Do kluczowych kwestii wchodz膮cych w sk艂ad bada艅 nad sztuczn膮 inteligencj膮 mo偶na zaliczy膰:

  • podejmowanie decyzji w warunkach braku wszystkich niezb臋dnych danych – tworzenie symulacji sprawdzaj膮cych to, jak zachowa si臋 dany komputer w przypadku braku niekt贸rych, niekiedy bardzo istotnych danych,
  • analiza j臋zyk贸w naturalnych,
  • racjonalne rozumowanie – z racji tego, 偶e logiczne rozumowanie to typowo ludzka cecha zagadnienie to odgrywa szczeg贸lnie wa偶n膮 rol臋 w badaniach nad sztuczn膮 inteligencj膮,
  • komputerowe gry logiczne, inteligentne roboty,
  • systemy eksperckie i diagnostyczne.

Sztuczna inteligencja to dziedzina, kt贸ra od d艂u偶szego czasu rewolucjonizuje wiele obszar贸w naszego codziennego 偶ycia. Badania nad jej rozwojem nie dotycz膮 wy艂膮cznie prostych maszyn czy nieskomplikowanych komputer贸w – wielu badaczy stawia sobie za cel udowodnienie tego, 偶e sztuczna inteligencja jest w stanie samodzielnie my艣le膰, uczy膰 si臋, a nawet przeprowadza膰 skomplikowane procesy poznawcze.

diagram marketingowy jak budowa膰 艣wiadomo艣膰 za pomoc膮 reklam social media, Google Ads i SEO


REKLAMA

agencja seo social media reklama google ads facebook marketing
Sprawd藕 nasz膮 ofert臋

KONIEC REKLAMY

REKLAMA

Koniecznie zobacz NAJLEPSZE szkolenie z Facebooka na rynku

szkolenie facebook

Link do kursu: szkolenie Facebook Ads

Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna i uczenie g艂臋bokie

Analiza predykcyjna to proces wydobywania informacji z przygotowanych wcze艣niej zbior贸w danych w celu okre艣lenia wzor贸w i mo偶liwo艣ci przewidywania przysz艂ych zdarze艅 i trend贸w .Uczenie maszynowe zaliczane jest do jednego z typ贸w analizy predykcyjnej – istotn膮 r贸偶nic膮 pomi臋dzy analiz膮 predykcyjn膮 a uczeniem maszynowym jest to, 偶e uczenie maszynowe jest zdecydowanie mniej skomplikowane do wdro偶enia. Dodatkowo uczenie maszynowe – po uzyskaniu wi臋kszej, odpowiednej liczby danych – pozwala na aktualizacj臋 w czasie rzeczywistym. W analizie predykcyjnej bardzo cz臋sto bazuje si臋 na sztywnych, statycznych danych, a aktualizacja systemu wymaga wcze艣niejszego od艣wie偶enia.

Uczenie g艂臋bokie to z kolei podgrupa uczenia maszynowego oparta na funkcjonowaniu sztucznych sieci neuronowych. Struktura sieci neuronowych pozwala maszynie na wykorzystywanie w procesie uczenia w艂asnych danych.

Du偶膮 zalet膮 uczenia g艂臋bokiego jest to, 偶e pozwala ono na automatyczne okre艣lenie dok艂adno艣ci, umo偶liwiaj膮c klasyfikowanie informacji w spos贸b charakterystyczny dla ludzkiego m贸zgu. Uczenie g艂臋bokie bardzo cz臋sto wykorzystuje si臋 w maszynach imituj膮cych ludzk膮 inteligencj臋.

Rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to do艣膰 mocno zr贸偶nicowana i nies艂ychanie kompleksowa technologia. W zale偶no艣ci od wykorzystanych algorytm贸w i danych, z kt贸rych korzysta, b臋dzie r贸偶ni艂o si臋 r贸wnie偶 i jego dzia艂anie. Rozr贸偶nia si臋 4 podstawowe techniki uczenia maszynowego:

  • uczenie nadzorowane – ten rodzaj uczenia maszynowego polega na tym, 偶e maszyny ucz膮 si臋 na podstawie przyk艂ad贸w. Dane wej艣ciowe wykorzystuje si臋 do wyszukiwania zale偶no艣ci, kt贸re pomagaj膮 w rozwi膮zaniu okre艣lonych problem贸w. Ustalony wzorzec zostaje nast臋pnie wykorzystywany w analogicznych przypadkach. Uczenie nadzorowane wykorzystuje si臋 mi臋dzy innymi w zarz膮dzaniu ryzykiem, wykrywaniu nadu偶y膰 czy rozpoznawaniu mowy,
  • uczenie cz臋艣ciowo nadzorowane -uczenie tego typu polega na tym, 偶e maszyna otrzymuje zar贸wno dane wej艣ciowe oznaczone, jak i nieoznaczone. Uczenie cz臋艣ciowo nadzorowane wykorzystuje si臋 w przypadku firm dysponuj膮cych zbyt du偶膮 lub zbyt skomplikowan膮 baz膮 danych, co poci膮ga za sob膮 ogromne trudno艣ci z precyzyjnym przyporz膮dkowaniem odpowiedzi. Ten rodzaj uczenia wykorzystuje si臋 w rozpoznawaniu mowy i obrazu, a tak偶e klasyfikacji stron internetowych,
  • uczenie nienadzorowane – proces ten wymaga od maszyny samodzielnego znajdywania i podawania odpowiedzi. Komputer jest zmuszony do analizowania danych, szukania wzorc贸w i relacji. Ten rodzaj uczenia maszynowego najbardziej przypomina dzia艂anie ludzkiego m贸zgu. Bardzo cz臋sto podczas uczenia nienadzorowanego komputer – podobnie zreszt膮 jak ludzki umys艂 – musi kierowa膰 si臋 intuicj膮 lub przewidywaniem. Wraz ze wzrostem liczby danych, wzrasta r贸wnie偶 trafno艣膰 odpowiedzi. Uczenie nienadzorowane znajduje zastosowanie na przyk艂ad podczas analizy koszyka zakupowego czy wykrywania anomalii,
  • uczenie wzmocnione – w przypadku uczenia wzmocnionego maszyna otrzymuje gotowy zestaw mo偶liwych dzia艂a艅, regu艂 i stwierdze艅. Poruszaj膮c si臋 w 艣ci艣le okre艣lonych ramach, wykonuje akcje, obserwuj膮c i analizuj膮c ich skutki. Uczenie wzmocnione znajduje zastosowanie w systemach nawigacyjnych, a tak偶e w grach komputerowych.

Uczenie maszynowe a rozwi膮zywanie problem贸w – schemat procesu

Uczenie maszynowe, aby przynios艂o oczekiwane skutki, musi przebiega膰 wed艂ug 艣ci艣le okre艣lonego schematu. Pomini臋cie kluczowych krok贸w procesu doprowadzi do uzyskania b艂臋dnych lub niepe艂nych danych. Wyr贸偶nia si臋 4 g艂贸wne sk艂adowe procesu uczenia maszynowego:

  • zbieranie i przygotowywanie danych – krok ten ma ogromne znaczenie dla powodzenia ca艂ego procesu. Po poprawnym zidentyfikowaniu 藕r贸de艂 danych maszyna przechodzi do ich zintegrowania. Okre艣lenie typu danych pomo偶e w ustaleniu algorytm贸w uczenia maszynowego potrzebnych do przeprowadzenia ca艂ego procesu. Analiza danych obejmuje zadania takie jak wykrywanie anomalii, opracowywanie struktury czy rozwi膮zywanie potencjalnych problem贸w zwi膮zanych ze sp贸jno艣ci膮 i jednolito艣ci膮 danych,
  • trenowanie modelu – odpowiednio zebrane i przygotowane dane dzieli si臋 na dwie grupy. Jedna grupa to tak zwany zestaw treningowy obejmuj膮cy du偶膮 cz臋艣膰 danych s艂u偶膮cych do dopasowania modeli uczenia pod k膮tem ich efektywno艣ci i dok艂adno艣ci. Kolejna grup臋 tworz膮 dane wchodz膮ce w sk艂ad zestawu testowego,
  • walidacja modelu – na tym etapie wykorzystuje si臋 dane zgromadzone w zestawie testowym, kt贸re pozwalaj膮 na ocen臋 wydajno艣ci i dok艂adno艣ci modelu danych, umo偶liwiaj膮c wyb贸r najlepszej i najbardziej optymalnej opcji,

-interpretacja wynik贸w – interpretacja wynik贸w ma ogromne znaczenie mi臋dzy innymi podczas przygotowywania prognoz, wyci膮gania wniosk贸w czy analizie ryzyka.

Co to jest g艂臋bokie uczenie? (deep learning)

Deep learning bazuje na warstwach sieci neuronowych. S膮 one algorytmami, kt贸re s膮 modelowane w przybli偶eniu do sposobu dzia艂ania m贸zgu cz艂owieka. Trening z du偶膮 ilo艣ci膮 danych konfiguruje neurony. Odbywa si臋 to w sieci neuronowej.

Jakie s膮 korzy艣ci ze stosowania uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe ma bardzo wiele zastosowa艅. Co wi臋cej, wraz z rozwojem technologii, zwi臋kszaj膮 si臋 r贸wnie偶 i potencjalne umiej臋tno艣ci maszyn. Jedn膮 z g艂贸wnych zalet stosowania uczenia maszynowego jest 艂atwiejsze okre艣lanie wzorc贸w lub struktur co ma wp艂yw na szybsze i 艂atwiejsze rozpoznawanie trend贸w w danych. Przy pomocy uczenia maszynowego mo偶na r贸wnie偶 w znacznym stopniu poprawi膰 integralno艣膰 danych.

Kolejnym istotnym plusem wykorzystywania proces贸w uczenia maszynowego jest ulepszanie 艣rodowiska u偶ytkownika. Dopasowanie zawarto艣ci czy u艂atwienia takie jak wirtualne czaty w ogromnym stopniu przyczyniaj膮 si臋 do poprawy do艣wiadcze艅 klienta. Dodatkowo uczenie maszynowe pozwala na przewidywanie zachowa艅 klienta, co pomaga w indywidulanym i bardziej trafnym doborze ofert.

Uczenie maszynowe pozwala r贸wnie偶 na automatyzacj臋 wielu proces贸w, co bezpo艣rednio wi膮偶e si臋 ze zmniejszeniem koszt贸w operacyjnych. Zaawansowane technologie pozwalaj膮 na optymalizacj臋 proces贸w zachodz膮cych w firmie, zapewniaj膮 tak偶e wi臋ksz膮 skuteczno艣膰 i minimalizuj膮 ryzyko b艂臋du.

Uczenie maszynowe – czy maszyna mo偶e nauczy膰 si臋 wszystkiego?

Uczenie maszynowe ma pewne ograniczenia, kt贸rych na chwil臋 obecn膮 nie s膮 w stanie przeskoczy膰 nawet najbardziej zaawansowane technologie. Jednym z podstawowych ogranicze艅 procesu jest to, 偶e maszyny i komputery nie s膮 wyposa偶one w zdolno艣膰 kreatywnego my艣lenia

Zastosowanie uczenia maszynowego i sieci neuronowe

Dodatkowo maszyna, aby udzieli膰 odpowiedzi, potrzebuje zestawu konkretnych danych – bez nich nie jest zdolna do intuicyjnego i spontanicznego dzia艂ania, kt贸re charakteryzuje ludzki umys艂. Ponadto nale偶y pami臋ta膰 r贸wnie偶 o tym, 偶e ka偶da, nawet najmniejsza zmiana danych, b臋dzie mia艂a wp艂yw na prac臋 maszyny.

Inteligentne maszyny, cho膰 niezwykle pomocne, jak na razie nie s膮 w stanie zast膮pi膰 ludzkiego umys艂u. Pomagaj膮, budz膮 kontrowersje i prowokuj膮 do zadawania trudnych i skomplikowanych pyta艅, inspiruj膮c do ci膮g艂ych bada艅 setki tysi臋cy naukowc贸w.

Uczenie maszynowe machine learning, algorytm uczenia

Jest kilka j臋zyk贸w programowania je艣li interesuje Ciebie sztuczna inteligencja. Ai mo偶na programowa膰 np umiej膮c python ale nie tylko, Mocno wchodzimy w data science i deep learning, czyli uczenie przez wzmacnianie. Big data to obecnie gor膮cy temat a sporo zale偶y od jako艣ci danych, ilo艣ci danych i zmiennych a tak偶e metody uczenia z pr贸b i b艂臋d贸w. Ka偶da bran偶a mo偶e zyska膰, je艣li w odpowiedni spos贸b AI b臋dzie mog艂o przetwarza膰 dane.

Uczenie Maszynowe: Wprowadzenie do Przysz艂o艣ci Technologicznej

W dzisiejszym erze technologicznej, terminy takie jak uczenie maszynowe, data science i sztuczna inteligencja staj膮 si臋 nie tylko popularnymi frazami, ale r贸wnie偶 kluczowymi aspektami przysz艂o艣ci. W poni偶szym artykule g艂臋boko zag艂臋bimy si臋 w 艣wiat machine learningu, eksploruj膮c jego definicj臋, aspekty, zastosowania oraz wp艂yw na r贸偶ne dziedziny 偶ycia.

Definiuj膮c Uczenie Maszynowe

Uczenie maszynowe (nazywane r贸wnie偶 machine learning lub ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, kt贸ra skupia si臋 na rozwijaniu algorytm贸w i technik, kt贸re umo偶liwiaj膮 komputerom nauk臋 na podstawie danych. Jest to proces, w kt贸rym systemy komputerowe s膮 zdolne do samodzielnego poprawiania swojego dzia艂ania na podstawie do艣wiadczenia, bez potrzeby programowania w tradycyjnym sensie.

Kombinacja Technologii: Uczenie Maszynowe, Data Science i Sztuczna Inteligencja

Uczenie maszynowe jest nierozerwalnie zwi膮zane z data science – nauk膮 analizowania, przetwarzania i wydobywania wiedzy z ogromnych ilo艣ci danych. Kombinacja sztucznej inteligencji (znanej r贸wnie偶 jako AI), big data oraz analizy danych tworzy pot臋偶ne narz臋dzie, kt贸re zmienia spos贸b, w jaki dzia艂amy, podejmujemy decyzje i rozwi膮zujemy problemy.

Zrozumienie Statystyki i Algorytm贸w Uczenia Maszynowego

Podstawy statystyki s膮 kluczowe dla zrozumienia proces贸w uczenia maszynowego. Modele i algorytmy ML opieraj膮 si臋 na matematycznych podstawach, wykorzystuj膮c techniki takie jak klasyfikacja, regresja czy klasteryzacja. Te narz臋dzia pozwalaj膮 na identyfikowanie wzorc贸w w danych, przewidywanie wynik贸w i grupowanie element贸w o podobnych cechach.

Rodzaje Uczenia Maszynowego: Nadzorowane, Nienadzorowane i G艂臋bokie

W 艣wiecie uczenia maszynowego wyr贸偶niamy kilka g艂贸wnych rodzaj贸w:

  • Uczenie nadzorowane: Modele s膮 szkolone na podstawie danych, w kt贸rych znane s膮 poprawne odpowiedzi. S艂u偶膮 do przewidywania warto艣ci lub klasyfikacji.
  • Uczenie nienadzorowane: Modele analizuj膮 dane bez uprzedniego oznaczania kategorii. S艂u偶膮 do wykrywania wzorc贸w i relacji w danych.
  • Uczenie g艂臋bokie: Inaczej znane jako deep learning, to rodzaj uczenia maszynowego oparty na sieciach neuronowych. Odpowiada za niezwykle skomplikowane zadania, takie jak rozpoznawanie obraz贸w czy przetwarzanie j臋zyka naturalnego.

Uczenie Maszynowe w R贸偶nych Kontekstach

Uczenie maszynowe w biznesie to klucz do zrozumienia rynku, preferencji klient贸w i trend贸w. Dzi臋ki analizie danych, firmy mog膮 dostosowa膰 swoje strategie marketingowe, optymalizowa膰 艂a艅cuchy dostaw, a nawet przewidywa膰 wyniki finansowe.

Uczenie maszynowe w medycynie otwiera nowe horyzonty diagnozowania chor贸b, opracowywania nowych lek贸w i monitorowania pacjent贸w. Modele ML mog膮 analizowa膰 dane medyczne, wspomagaj膮c lekarzy w trafnych decyzjach.

Uczenie maszynowe w edukacji to innowacyjny spos贸b dostosowywania proces贸w edukacyjnych do indywidualnych zdolno艣ci i potrzeb uczni贸w. Personalizacja program贸w nauczania oraz interaktywne narz臋dzia wspieraj膮 rozw贸j kompetencji uczni贸w.

Wnioski: Przysz艂o艣膰 w Zasi臋gu

Uczenie maszynowe to niesamowita podr贸偶 przez wci膮偶 rozwijaj膮cy si臋 obszar technologii. Zmienia to spos贸b, w jaki przewidujemy przysz艂o艣膰, podejmujemy decyzje i rozwi膮zujemy problemy. Od biznesu po medycyn臋 i edukacj臋, jego wp艂yw jest powszechny i daje nam narz臋dzia do osi膮gni臋cia wyj膮tkowych rezultat贸w. To przysz艂o艣膰, kt贸ra ju偶 si臋 dzieje – pozostaje tylko czerpa膰 z jej potencja艂u!

Z nami ka偶da firma mo偶e si臋 rozwija膰. Tworzymy firmy i rozwijamy istniej膮ce w internecie, a nasz marketing=WYNIKI. Z reszt膮 zobacz co mo偶emy osi膮gn膮膰 w kilka miesi臋cy:

Czy warto inwestowa膰 w seo: dlaczego pozycjonowanie si臋 op艂aca

Zacznij wsp贸艂prac臋 z partnerem godnym zaufania!

Marketing w internecie, reklama i rozwijanie firm to nasza pasja i chleb powszedni. Na bie偶膮co jeste艣my zawsze z najnowszymi trendami, po to aby dawa膰 Tobie to co najlepiej dzia艂a. Konkretny wynik, bez przepalania bud偶etu. Dla ka偶dego zadania posiadamy wyszkolonych specjalist贸w, kt贸rzy dowioz膮 obiecane wyniki.

Skontaktuj si臋 z nami:

pozycjonowanie seo reklama google ads facebook marketing internetowy
Nasza oferta: pozycjonowanie, seo, reklama google ads, facebook, szeroko poj臋ty marketing internetowy

Jak bardzo spodoba艂a Ci si臋 ta strona?

Kliknij na gwiazdki aby oceni膰! (dobre opinie sprawiaj膮, 偶e piszemy wi臋cej)

艢rednia ocena 5 / 5. Liczba g艂os贸w: 555

Jeszcze nie ma g艂os贸w. B膮d藕 pierwsz膮 osob膮.

Rafa艂 Szrajnert- uniqueSEO team
Rafa艂 Szrajnert- uniqueSEO team
UniqueSEO to najlepsza agencja marketingowa w Polsce. Tworzymy i kreujemy udane kampanie SEM, pozycjonowanie, SEO i ca艂膮 strategi臋 ecommerce. Nie czekaj, do艂膮cz do nas!
Uczenie Maszynowe -co to? Machine Learning (sztuczna inteligencja)
U偶ywamy plik贸w cookie na naszej stronie internetowej, aby zapewni膰 Ci najbardziej odpowiednie wra偶enia, zapami臋tuj膮c Twoje preferencje. Klikaj膮c 鈥濧kceptuj臋鈥, wyra偶asz zgod臋 na u偶ywanie plik贸w cookie. Je艣li nie wyra偶asz zgody, ustawienia dotycz膮ce plik贸w cookies mo偶esz zmieni膰 w swojej przegl膮darce.
Czytaj wi臋cej