Rychlost učení je klíčový hyperparametr ve strojovém učení, který určuje, jak velké kroky dělá model při optimalizaci svých váh. Příliš vysoká hodnota může způsobit, že model „přeskočí“ optimální řešení, příliš nízká vede k pomalému učení nebo uvíznutí v lokálním minimu. Správné nastavení learning rate je zásadní pro efektivní trénování modelu.

Latentní prostor je skrytá reprezentace dat, ve které se složité vstupy (například obrázky, texty nebo zvuky) převádějí do jednoduššího číselného formátu, se kterým AI může efektivněji pracovat. V tomto prostoru se podobné objekty nacházejí blízko sebe, což modelům umožňuje porozumět skrytým vzorcům nebo vlastnostem dat. Typickým příkladem využití latentního prostoru jsou generativní modely, jako jsou […]

KNN je jednoduchý, ale účinný algoritmus strojového učení, který klasifikuje nový vstup podle toho, k jakým „sousedům“ v trénovacích datech je nejblíže. Pokud např. pět nejbližších obrázků z databáze obsahuje kočky, nový obrázek se s velkou pravděpodobností označí také jako kočka. Využívá se v klasifikaci i regresi.