Bias v kontextu AI označuje systematickou chybu nebo předpojatost, která může vzniknout při sběru dat, při jejich zpracování nebo při samotném učení modelu. Například pokud jsou trénovací data nevyvážená (např. chybí určitá skupina lidí), výsledný model může být diskriminační nebo méně přesný pro některé uživatele. Bias je vážný problém zejména v oblastech, kde AI ovlivňuje […]

Bayesovská síť je grafický model, který znázorňuje pravděpodobnostní vztahy mezi jednotlivými proměnnými. Využívá se v případech, kdy je třeba pracovat s nejistotou nebo částečnými informacemi. V oblasti AI slouží k modelování rozhodovacích procesů, odhadu rizik nebo predikci výsledků na základě dříve pozorovaných dat. Díky svému statistickému základu jsou bayesovské sítě oblíbené v medicíně, finančnictví nebo […]

Backpropagation je klíčový algoritmus při trénování neuronových sítí. Pomocí výpočtu chyby mezi skutečným a očekávaným výstupem upravuje váhy v síti směrem, který snižuje celkovou chybu modelu. Tento proces probíhá zpětně od výstupní vrstvy k vstupní a opakuje se během každé „epochy“ učení. Bez zpětného šíření by moderní hluboké učení nebylo možné – právě díky němu […]