Fine-tuning je proces doladění předtrénovaného modelu umělé inteligence na specifický úkol nebo datovou sadu. Tento přístup využívá znalosti získané z rozsáhlého tréninku na obecné datové sadě a upravuje model tak, aby lépe vyhovoval specifickým potřebám dané aplikace.Fine-tuning šetří čas a výpočetní zdroje, protože není nutné trénovat model od začátku. Místo toho se přizpůsobují pouze poslední […]

Few-shot learning je technika, kdy model dokáže zvládnout nový úkol nebo rozpoznat nové kategorie i s velmi malým množstvím trénovacích dat – často jen z několika málo příkladů. Je to obrovský posun oproti klasickému učení, které vyžaduje tisíce až miliony datových záznamů. Moderní jazykové modely (jako GPT nebo Gemini) využívají few-shot learning k tomu, aby […]

Feature engineering je proces vytváření nových a výběru správných příznaků (vlastností, proměnných), které model používá pro učení. Cílem je poskytnout modelu co nejvíce relevantních informací ve vhodné formě. Příznaky mohou být vypočteny z existujících dat, transformovány nebo kombinovány – například z data narození vytvořit věk, z adresy lokalitu atd. Dobré inženýrství příznaků může dramaticky zlepšit […]