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.

K-means je algoritmus pro shlukování (clustering), který rozděluje data do skupin (shluků) podle jejich podobnosti. AI pomocí něj například rozpozná různé typy zákaznického chování nebo segmenty trhu. Uživatel předem zvolí počet shluků (k) a algoritmus pak hledá „centra“ těchto skupin a přiřazuje k nim data.