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 […]

Embedding je technika, která převádí složitá data (např. slova, obrázky nebo položky) do číselných vektorů s menším počtem rozměrů. Tyto vektory zachycují významové vztahy – například slova s podobným významem jsou si v embedding prostoru blízko. Embeddingy jsou klíčovou součástí moderní AI, protože umožňují modelům lépe rozumět textu, jazyku, obrázkům nebo uživatelskému chování. Používají se […]