Odborné vysvětlení: Imitační učení je přístup, kde se agent učí chování pozorováním a napodobováním expertních demonstrací. Zahrnuje techniky jako behaviorální klonování a inverzní posilované učení. Využívá se v situacích, kde je obtížné definovat explicitní funkci odměny nebo kde je žádoucí rychlé učení z lidských expertů. Cílem je vytvořit agenty schopné replikovat komplexní chování bez nutnosti...
Odborné vysvětlení: In-memory computing je přístup, kde se data zpracovávají přímo v paměti RAM počítače, místo aby se neustále načítala z pevného disku. Pro AI to znamená výrazné zrychlení zpracování dat a trénování modelů, zejména při práci s velkými datasety. Tento přístup umožňuje AI systémům pracovat s daty v reálném čase a provádět komplexní analýzy...
Odborné vysvětlení: Inference v AI označuje proces, při kterém trénovaný model aplikuje své naučené znalosti na nová, dříve neviděná data k vytvoření předpovědí nebo rozhodnutí. Je to fáze následující po tréninku modelu, kdy se model používá k praktickým účelům. Inference může probíhat v reálném čase (např. rozpoznávání řeči) nebo dávkově (např. analýza velkých datových souborů)....
Odborné vysvětlení: Inkluzivnost v kontextu AI se týká zajištění, že vývoj a nasazení AI systémů zohledňuje a zahrnuje různorodé perspektivy, potřeby a charakteristiky všech skupin společnosti. To zahrnuje snahu o eliminaci předpojatosti v datech a algoritmech, zajištění přístupnosti AI technologií pro různé skupiny uživatelů a podporu diverzity v týmech vyvíjejících AI. Vysvětlení pro laiky: Inkluzivnost...
Odborné vysvětlení: Instance segmentace je kombinace detekce objektů a sémantické segmentace. Nejen že identifikuje a klasifikuje objekty v obraze, ale také rozlišuje mezi jednotlivými instancemi stejné třídy. Každý pixel je přiřazen ke konkrétní instanci objektu. Populární přístupy zahrnují Mask R-CNN, který rozšiřuje architekturu Faster R-CNN o větev pro predikci masek objektů. Vysvětlení pro laiky: Instance...
Odborné vysvětlení: Internet věcí (IoT) je síť propojených fyzických zařízení, vozidel, domácích spotřebičů a dalších položek vybavených elektronikou, softwarem, senzory a síťovou konektivitou, které umožňují těmto objektům sbírat a vyměňovat data. V kontextu AI IoT poskytuje obrovské množství dat pro analýzu a učení, umožňuje vytváření chytrých prostředí a automatizovaných systémů řízených AI. Vysvětlení pro laiky:...
Odborné vysvětlení: Interní AI směrnice jsou soubory pravidel a postupů vytvořené organizacemi pro řízení vývoje, nasazení a používání AI systémů v rámci jejich struktur. Tyto směrnice obvykle zahrnují etické zásady, standardy kvality dat, bezpečnostní protokoly a postupy pro hodnocení rizik spojených s AI. Cílem je zajistit odpovědné a efektivní využívání AI technologií. Vysvětlení pro laiky:...
Odborné vysvětlení: Interpretovatelná AI se zaměřuje na vytváření modelů, jejichž vnitřní fungování lze snadno pochopit a analyzovat. Na rozdíl od vysvětlující AI, která se soustředí na vysvětlení konkrétních výstupů, interpretovatelná AI usiluje o transparentnost celého modelu. Často využívá jednodušší modely, jako jsou rozhodovací stromy nebo lineární regrese. Vysvětlení pro laiky: Interpretovatelná AI je jako mít...
Odborné vysvětlení: AI Interpretability se zabývá schopností porozumět a vysvětlit rozhodnutí a předpovědi AI systémů. Zahrnuje vývoj metod a technik, které umožňují lidským uživatelům pochopit, jak AI systém dospěl k určitému výsledku. Toto zahrnuje vizualizace, extrakci pravidel a vytváření vysvětlitelných modelů. Cílem je zvýšit transparentnost a důvěryhodnost AI systémů, zejména v kritických aplikacích. Vysvětlení pro...
Odborné vysvětlení: Inverzní posilované učení je technika, kde se agent snaží odvodit funkci odměny z pozorovaného chování experta. Na rozdíl od standardního posilovaného učení, kde je funkce odměny dána, zde se agent snaží zjistit, jakou funkci odměny expert implicitně optimalizuje. Využívá metody jako maximum entropy IRL a apprenticeship learning. Cílem je porozumět motivacím a cílům,...