Clustering je technika strojového učení, která slouží k seskupování dat do tzv. shluků (clusterů) na základě jejich podobnosti. Na rozdíl od klasifikace se jedná o neřízené učení – model neví dopředu, kolik skupin existuje ani jak mají vypadat. Typickým příkladem je seskupování zákazníků podle chování nebo vizuálně podobných obrázků. Populární algoritmy jako K-means nebo DBSCAN […]

Cloud computing označuje poskytování výpočetního výkonu, úložiště a softwarových služeb přes internet. V kontextu AI je cloud zásadní, protože umožňuje vývoj a nasazení náročných modelů bez potřeby vlastnit drahou infrastrukturu. Platformy jako Google Cloud, AWS nebo Azure nabízejí nástroje pro trénování modelů, ukládání dat, nasazení aplikací i škálování výkonu podle potřeby. Díky cloudu mohou vývojáři […]

Cílová funkce je klíčový prvek v procesu trénování modelů strojového učení. Udává, jak dobře si model vede při predikci – jinými slovy měří rozdíl mezi skutečnými a předpovězenými hodnotami. Čím menší je tato „ztráta“ (loss), tím lépe model funguje. Cílová funkce tedy určuje směr učení modelu a pomáhá mu zlepšovat se s každou iterací. Různé […]