Big Data označuje velké objemy dat, které jsou příliš rozsáhlé, komplexní a rychle generované, než aby je bylo možné zpracovat tradičními databázovými nástroji. Tato data pocházejí z různých zdrojů, jako jsou sociální média, senzory, mobilní zařízení nebo transakční záznamy, a jsou často nestrukturovaná nebo polostrukturovaná. Big Data se využívají k analýze a získávání hodnotných informací, […]

Termín „black box“ se v AI používá pro modely (zejména hluboké neuronové sítě), jejichž rozhodovací proces je pro člověka těžko srozumitelný. I když model poskytne správný výstup, není vždy jasné, proč se tak rozhodl. Tento nedostatek transparentnosti může být problémem v oblastech, kde je nutné modely auditovat nebo vysvětlovat – například ve zdravotnictví nebo právu. […]

Boosting je metoda v rámci ensemble learningu, která kombinuje několik slabších modelů (např. rozhodovacích stromů) do jednoho silnějšího prediktoru. Každý nový model se soustředí na případy, které předchozí modely klasifikovaly chybně, a tím zvyšuje celkovou přesnost systému. Boosting se často používá v soutěžích v oblasti strojového učení a za jeho pomoci vznikly velmi úspěšné algoritmy […]