Machine Learning skupia treści o budowaniu, ocenie i odpowiedzialnym stosowaniu modeli uczących się na danych. Kategoria obejmuje interpretację predykcji z SHAP i LIME, active learning, zagadnienia uprzedzeń algorytmicznych oraz wdrożenia na urządzeniach brzegowych. Znajdziesz tu również tematykę TinyML i narzędzi dopasowanych do ekosystemu Apple Silicon, przedstawioną w kontekście praktycznych decyzji technicznych.
