Observabilita jako součást DevOps: společná zodpovědnost, postmortemy a zpětná vazba vedou k rychlejšímu učení a stabilnějšímu provozu.
Značka: učení
Experimenty v marketingu
Experimenty, ktoré menia správanie: správny dizajn testov, štatistická sila a etické limity pri zásahoch do UX.
Neuronové sítě: Principy fungování, aktivace a architektura
Neuronové sítě se učí z dat minimalizací ztráty. Kombinace vrstev a aktivací umožní modelům zobecňovat vzory i v šumu.
Ansible, Puppet a Chef: Porovnání nástrojů
Porovnání Ansible, Puppet a Chef: rozdíly v architektuře, agenty vs agentless, jazyku a škálování, aby nástroj seděl vašemu týmu i stacku.
A/B testing a zmena správania: Experimentálne metódy v akvizičnom marketingu
Experimenty, ktoré menia správanie: správny dizajn testov, štatistická sila a etické limity pri zásahoch do UX.
Prediktivní monitoring pomocí strojového učení: AI v IT
Prediktivní monitoring pomocí ML: detekce anomálií a predikce kapacity umožní zasáhnout dřív, než problém zasáhne uživatele.
Experimenty, ktoré menia správanie zákazníkov
Experimenty, ktoré menia správanie: správny dizajn testov, štatistická sila a etické limity pri zásahoch do UX.
Neuronové sítě
Neuronové sítě se učí z dat minimalizací ztráty. Kombinace vrstev a aktivací umožní modelům zobecňovat vzory i v šumu.
Supervizované vs. nesupervizované
Rozdíl mezi supervizovaným a nesupervizovaným učením: kdy použít klasifikaci či clustering a jak pracovat s labely a anomáliemi v datech.
Prediktivní monitoring ML
Prediktivní monitoring pomocí ML: detekce anomálií a predikce kapacity umožní zasáhnout dřív, než problém zasáhne uživatele.