Neuronová síť.
Neural Network
Matematický model inspirovaný strukturou lidského mozku, složený z propojených vrstev umělých neuronů, který se dokáže učit rozpoznávat vzorce v datech.
Neuronové sítě jsou základním stavebním kamenem moderní umělé inteligence. Jejich architektura je volně inspirována biologickými neurony v lidském mozku – skládají se z vrstev vzájemně propojených uzlů (neuronů), které si předávají a transformují informace.
Princip fungování je překvapivě jednoduchý: data vstupují do vstupní vrstvy, procházejí jednou nebo více skrytými vrstvami, kde se násobí váhami a transformují aktivačními funkcemi, a výsledek se objeví na výstupní vrstvě. Během trénování síť upravuje své váhy tak, aby minimalizovala chybu mezi předpovězeným a skutečným výsledkem.
Dnes existují specializované typy neuronových sítí – konvoluční sítě pro zpracování obrazu, rekurentní sítě pro sekvenční data a transformery, které stojí za velkými jazykovými modely jako ChatGPT nebo Claude. Právě transformerová architektura přinesla průlom v porozumění a generování přirozeného jazyka.
Chcete se dozvědět více? Podívejte se na mé služby.
Související pojmy.
Umělá inteligence
Obor informatiky zabývající se vytvářením systémů, které dokáží vykonávat úkoly běžně vyžadující lidskou inteligenci – rozpoznávání řeči, rozhodování nebo překlad jazyků.
Zjistit víceZáklady AIStrojové učení
Odvětví umělé inteligence, ve kterém se algoritmy učí z dat a zlepšují svůj výkon bez toho, aby byly explicitně naprogramovány pro každý konkrétní úkol.
Zjistit víceZáklady AIVelký jazykový model (LLM)
Typ neuronové sítě natrénované na obrovském množství textu, která dokáže generovat, překládat a analyzovat přirozený jazyk s pozoruhodnou přesností.
Zjistit více