Etika umělé inteligence se zabývá tím, jak navrhovat a používat AI zodpovědně. Řeší témata jako soukromí, transparentnost, předpojatost algoritmů (bias), zodpovědnost za rozhodnutí nebo dopad na pracovní trh. Cílem je, aby systémy umělé inteligence sloužily lidem, byly spravedlivé, bezpečné a respektovaly lidská práva. Vzhledem k rostoucímu vlivu AI je etika jedním z nejdůležitějších a nejdiskutovanějších […]

Entropie v AI a strojovém učení měří míru nejistoty nebo náhodnosti v datech. Například v rozhodovacích stromech se používá k výběru nejvýhodnějšího atributu pro rozdělení dat – čím nižší entropie, tím „čistší“ rozdělení. V kontextu jazykových modelů entropie pomáhá odhadovat, jak předvídatelný je text. Vysoká entropie znamená, že je složitější učinit přesnou predikci, zatímco nízká […]

Ensemble learning je metoda, která kombinuje více různých modelů (např. rozhodovací stromy, neuronové sítě) za účelem zlepšení přesnosti a spolehlivosti predikcí. Místo toho, aby rozhodoval jeden model, o výsledku hlasuje „tým modelů“. Mezi známé techniky patří bagging (např. Random Forest) nebo boosting (např. XGBoost). Ensemble learning často překonává jednotlivé modely a je velmi oblíbený v […]