Odborné vysvětlení: Halucinace v kontextu AI označuje jev, kdy jazykový model generuje informace, které jsou nepravdivé, nepřesné nebo zcela smyšlené, přestože se jeví jako věrohodné. Vzniká v důsledku nedokonalostí v trénovacích datech, omezeních modelu nebo nesprávné interpretace kontextu. Tento jev je zvláště problematický u velkých jazykových modelů (LLM) a představuje významnou výzvu pro spolehlivost AI...
Odborné vysvětlení: Házení mincí se v AI používá jako jednoduchý model pro generování náhodných rozhodnutí nebo simulaci náhodných procesů. V kontextu strojového učení a algoritmů může být použito pro náhodný výběr vzorků, inicializaci parametrů nebo simulaci náhodného chování. Tento koncept je důležitý pro pochopení pravděpodobnosti a náhodnosti v AI systémech. Vysvětlení pro laiky: Házení mincí...
Odborné vysvětlení: Heuristika v AI je metoda řešení problémů založená na praktických, přibližných pravidlech spíše než na přesných nebo optimálních algoritmech. Heuristické přístupy se často používají k rychlému nalezení dostatečně dobrých řešení v situacích, kde by přesné metody byly příliš časově náročné nebo výpočetně nákladné. V oblasti strojového učení mohou heuristiky pomoci při výběru funkcí,...
Odborné vysvětlení: Heygen je platforma využívající AI pro tvorbu personalizovaných video avatarů a syntetických médií. Používá pokročilé techniky strojového učení a počítačového vidění pro generování realistických lidských postav a hlasů v různých jazycích. Vysvětlení pro laiky: Heygen je jako digitální herec nebo mluvčí, kterého můžete vytvořit na počítači. Umožňuje vám vytvořit video s postavou, která...
Odborné vysvětlení: Hierarchické shlukování vytváří stromovou strukturu shluků. Existují dva přístupy: aglomerativní (zdola nahoru) a divizivní (shora dolů). Aglomerativní metoda začíná s každým bodem jako samostatným shlukem a postupně je spojuje. Divizivní metoda začíná s jedním shlukem obsahujícím všechny body a rekurzivně jej rozděluje. Vysvětlení pro laiky: Hierarchické shlukování je jako vytváření rodokmenů pro data....
Odborné vysvětlení: High-performance computing (HPC) zahrnuje použití superpočítačů a paralelních zpracovacích technik k řešení složitých výpočetních problémů. V AI je HPC klíčové pro trénování velkých modelů hlubokého učení, zpracování rozsáhlých datasetů a provádění komplexních simulací. HPC umožňuje AI výzkumníkům experimentovat s většími a sofistikovanějšími modely, což vede k pokrokům v oblastech jako je počítačové vidění,...
Odborné vysvětlení: Hloubková mapa je reprezentace vzdálenosti povrchů scény od pozorovatele nebo kamery. Každý pixel v hloubkové mapě obsahuje informaci o vzdálenosti odpovídajícího bodu v scéně. Vytváření hloubkových map může využívat stereo kamery, strukturované světlo, LiDAR nebo techniky strojového učení pro odhad hloubky z jednoho obrazu. Vysvětlení pro laiky: Hloubková mapa je jako mít speciální...
Odborné vysvětlení: Hloubkové vnímání v kontextu počítačového vidění je proces extrakce informací o vzdálenosti a prostorových vztazích objektů ve scéně. Zahrnuje techniky jako stereovize, strukturované světlo, time-of-flight kamery nebo monokulární hloubkové odhady pomocí hlubokého učení. Klíčové aspekty zahrnují fúzi senzorů, estimaci hloubkových map, segmentaci objektů a 3D rekonstrukci. Moderní přístupy často kombinují různé metody pro...
Odborné vysvětlení: Hluboké posilované učení kombinuje techniky hlubokého učení s posilovaným učením. Využívá hluboké neuronové sítě k reprezentaci stavů, akcí nebo strategií v komplexních prostředích. Zahrnuje metody jako DQN (Deep Q-Network), A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) a PPO (Proximal Policy Optimization). Cílem je umožnit agentům učit se optimální chování v prostředích s vysokou dimenzionalitou a složitostí. ...
Odborné vysvětlení: Hluboké Q-učení je technika hlubokého zesíleného učení, která rozšiřuje klasické Q-učení použitím hluboké neuronové sítě k aproximaci Q-funkce. Využívá techniky jako experience replay a oddělené cílové sítě pro stabilizaci učení. Klíčovým přínosem je schopnost generalizovat napříč velkými stavovými prostory. DQN (Deep Q-Network) je nejznámější implementací této metody. Cílem je efektivně řešit úlohy s...