Przejdź do treści
PGMYS.edu.plTECHNOLOGIA · WIEDZA · PRAKTYKA
Menu
StartAIBezpieczny użytkownikChmuraDevOpsMachine LearningPoradnikiKontaktSpis treściKategorie
BLOG TECHNOLOGICZNY · PRAKTYCZNA WIEDZA IT
INFORMATYKA · AI · CYFROWY ŚWIAT

Technologia bez tajemnic.Wiedza, która działa.

Praktyczne poradniki, sztuczna inteligencja, bezpieczeństwo i rozwiązania IT. Poznawaj technologie, które naprawdę mają znaczenie.

Poznaj artykuły Odkryj kategorie
Praktyczna wiedza
krok po kroku Sprawdzone rozwiązania
z życia IT Dla pasjonatów
i profesjonalistów

Najnowsze wpisy

Przeglądaj kategorie

Odkrywaj tematykę

Wszystkie kategorie
AI w praktyceSztuczna inteligencja, narzędzia i rzeczywiste zastosowania.Bezpieczny użytkownikOchrona danych, zagrożenia i skuteczne strategie.Chmura i usługi onlineRozwiązania cloud, konfiguracje i najlepsze praktyki.DevOps i CICDAutomatyzacja, kontenery i nowoczesne wdrożenia.Machine LearningModele, analiza danych i praktyczne przykłady.Poradniki dla początkującychKrok po kroku do nowych umiejętności.
Przeglądaj wszystkie kategorie +31
5G i przyszłość łącznościAI w praktyceAI w przemyśleBezpieczny użytkownikChmura i usługi onlineDevOps i CICDEtyka AI i prawoFrameworki i bibliotekiGadżety i nowinki technologiczneHistoria informatykiIncydenty i atakiIoT – Internet RzeczyJęzyki programowaniaKariera w ITLegalność i licencjonowanie oprogramowaniaMachine LearningNowinki technologiczneNowości i aktualizacjeOpen source i projekty społecznościowePoradniki dla początkującychPoradniki i tutorialePorównania i rankingiPrzyszłość technologiiSieci komputeroweSkładanie komputerówStartupy i innowacjeSzyfrowanie i VPNTeksty czytelnikówTesty i recenzje sprzętuWydajność i optymalizacja systemówZagrożenia w sieci
Overfitting w machine learning: jak rozpoznać przeuczenie modelu i je ograniczyć
POLECANY ARTYKUŁ

Overfitting w machine learning: jak rozpoznać przeuczenie modelu i je ograniczyć

Zbudowałeś model, który na danych uczących osiąga predykcje o trafności rzędu 99 procent. Algorytm wydaje się bezbłędny, świetnie radzi sobie z każdą próbką, a wykresy błędów pikują w dół. Pełen optymizmu wdrażasz…

Czytaj artykuł

Wybór redakcji

01Jak czyścić dane do ML, żeby model nie uczył się błędówJak czyścić dane do ML, żeby model nie uczył się błędów26.08.202602Review apps: środowiska na żądanie dla każdej gałęzi i pull requestuReview apps: środowiska na żądanie dla każdej gałęzi i pull requestu17.08.202603S3, Blob czy Cloud Storage: jak dobrać storage do typów danych?S3, Blob czy Cloud Storage: jak dobrać storage do typów danych?23.07.202604Od pomysłu do MVP: plan projektu AI, który da się dowieźć w 4 tygodnieOd pomysłu do MVP: plan projektu AI, który da się dowieźć w 4 tygodnie13.05.2026
O NAS

Technologia wyjaśniona po ludzku

PGMYS.edu.pl to praktyczny blog o świecie technologii, informatyki i cyfrowych umiejętności. Wyjaśniamy sztuczną inteligencję, cyberbezpieczeństwo, programowanie, rozwiązania chmurowe, sieci komputerowe i sprzęt bez zbędnego żargonu. W naszych artykułach stawiamy na konkrety: sprawdzone wskazówki, wyjaśnienia krok po kroku, porównania rozwiązań oraz przykłady, które można wykorzystać w pracy, nauce i codziennym życiu. Pokazujemy nie tylko możliwości nowych narzędzi, lecz także ich ograniczenia oraz dobre praktyki związane z prywatnością i ochroną danych. Piszemy zarówno dla osób rozpoczynających przygodę z IT, jak i dla tych, które chcą poszerzać swoją wiedzę. Zależy nam na czytelnej, uporządkowanej i użytecznej wiedzy, do której warto wracać.