Odborné vysvětlení: TinyML je oblast strojového učení zaměřená na implementaci AI algoritmů na malých, nízkoenergetických zařízeních s omezenými výpočetními zdroji. Zahrnuje optimalizaci modelů strojového učení pro běh na mikrořadičích a embedded systémech. TinyML umožňuje provádět inference AI modelů přímo na okrajových zařízeních bez nutnosti odesílání dat do cloudu, což zlepšuje latenci, soukromí a energetickou účinnost....
Odborné vysvětlení: Matice záměn je tabulka používaná k vizualizaci výkonu klasifikačního algoritmu. Zobrazuje počet správných a nesprávných predikcí rozdělených podle tříd. Obsahuje čtyři kategorie: pravdivě pozitivní, falešně pozitivní, pravdivě negativní a falešně negativní výsledky. Vysvětlení pro laiky: Matice záměn je jako zpráva o tom, jak dobře AI rozpoznává různé věci. Představte si, že učíte AI...
Odborné vysvětlení: Memristory jsou elektronické součástky, které mohou “pamatovat” množství elektrického náboje, který jimi prošel. V AI jsou memristory využívány k vytváření neuromorphních systémů, kde mohou simulovat synapse v umělých neuronových sítích. Toto umožňuje efektivnější a energeticky úspornější implementaci AI algoritmů přímo v hardwaru, potenciálně vedoucí k rychlejšímu a výkonnějšímu strojovému učení. Vysvětlení pro laiky:...
Odborné vysvětlení: Meta-učení, známé také jako “učení se učit”, je přístup v strojovém učení, kde model se učí, jak se efektivně učit nové úkoly. Cílem je vytvořit modely, které se mohou rychle adaptovat na nové problémy s minimálním množstvím dat. Meta-learning často zahrnuje trénování na různých, ale souvisejících úlohách, aby se model naučil obecné strategie...
Odborné vysvětlení: Meta-učení, známé také jako “učení se učit”, je přístup v AI zaměřený na zlepšení schopnosti učení samotného. Zahrnuje automatické objevování efektivních algoritmů učení, optimalizaci hyperparametrů a adaptaci na nové úkoly s minimálním množstvím dat. Využívá techniky jako few-shot learning, gradient-based meta-learning a neural architecture search. Cílem je vytvořit AI systémy, které se mohou...
Odborné vysvětlení: Mikroslužby jsou architektonický přístup, kde je aplikace rozdělena na malé, nezávislé služby. V kontextu AI umožňují mikroslužby vytvářet flexibilní a škálovatelné AI systémy. Každá část AI aplikace (např. předzpracování dat, inference modelu, ukládání výsledků) může být implementována jako samostatná mikroslužba, což usnadňuje vývoj, testování a nasazení. Vysvětlení pro laiky: Mikroslužby jsou jako mít...
Odborné vysvětlení: Tento ukazatel měří procento navrhovaných AI projektů v oblasti Governance, Risk and Compliance (GRC), které jsou zamítnuty nebo neschváleny. Odráží míru, do jaké navrhované AI projekty splňují stanovené standardy pro řízení rizik, dodržování předpisů a etické použití. Vysoká míra odmítnutí může naznačovat přísné kontrolní mechanismy nebo potřebu lepšího sladění projektů s GRC požadavky....
Odborné vysvětlení: Miss AI je soutěž, ve které se představují virtuální modelky vytvořené pomocí umělé inteligence. Využívá pokročilé technologie generování obrazu k vytvoření realistických lidských postav. Vysvětlení pro laiky: Miss AI je jako soutěž krásy, ale místo skutečných lidí v ní soutěží počítačem vytvořené modelky. Je to ukázka toho, jak umělá inteligence dokáže vytvářet obrázky,...
Odborné vysvětlení: Fog computing je rozšíření edge computingu, které vytváří vrstvu mezi edge zařízeními a cloudem. V kontextu AI poskytuje dodatečné výpočetní, úložné a síťové zdroje blíže k uživatelům, umožňující složitější analýzu a zpracování dat než edge computing, ale s nižší latencí než cloud. Je vhodný pro aplikace vyžadující distribuované zpracování a analýzu velkých objemů...
Odborné vysvětlení: Modelování rozhodovacího procesu v AI zahrnuje vytváření matematických nebo počítačových modelů, které simulují, jak jsou prováděna rozhodnutí. Využívá techniky jako jsou rozhodovací stromy, Markovovy rozhodovací procesy nebo neuronové sítě k reprezentaci a analýze složitých rozhodovacích situací. Cílem je optimalizovat rozhodovací procesy a předvídat výsledky různých akcí. Vysvětlení pro laiky: Modelování rozhodovacího procesu je...