Co je k učení AI potřeba?
- Data: Velké množství kvalitních dat je klíčové.
- Výpočetní výkon: Výkonné grafické procesory (GPU) nebo specializovaný hardware (např. TPU).
- Algoritmy: Pokročilé algoritmy, jako jsou neuronové sítě, rozhodovací stromy nebo evoluční algoritmy.
- Optimalizace: Techniky, jako je gradientní sestup*, které pomáhají modelu najít nejlepší parametry.
*gradientní sestup je metoda hledání řešení problému. Příklad ze života: Představ si, že jsi na kopci a chceš se dostat co nejrychleji dolů do údolí. Nevidíš daleko, ale víš, kde to kolem tebe klesá nejvíc. Uděláš krok tím směrem. Pak zase zjistíš, kde to klesá, a znovu jdeš dolů. A takhle pořád dokola, dokud nedojdeš co nejníž. V matematice je to podobné – gradient ti ukáže směr, kterým klesá hodnota funkce nejrychleji, a „sestup“ znamená, že děláš malé kroky tím směrem, abys našel to nejlepší (nejnižší) řešení.
Jak se model zlepšuje?
- Iterace: Model opakovaně zkouší, hodnotí chyby a přizpůsobuje se.
- Hodnocení: Používají se metriky (např. přesnost, ztrátová funkce) pro měření výkonu.
- Lepší data: Čím kvalitnější data, tím přesnější model.
Jestli chceš proniknout do tajů trénování AI hlouběji, níž jsem pro tebe připravila seznam konkrétních způsobů učení umělé inteligence i s příklady ze života pro lepší představu. Tak poďme nato! 🙂
Způsoby učení umělé inteligence
1. Supervizované učení (Supervised learning)
Jak to funguje:
- Data s odpověďmi: Máš nějakou hromadu dat, kde už znáš správné odpovědi. Třeba fotky koček a psů, a u každé fotky je napsáno, jestli je na ní kočka nebo pes.
- Trénink: Ukážeš tyhle příklady AI, aby se naučila, co je co. AI se snaží najít vzory nebo pravidla, podle kterých může rozpoznat kočku od psa.
- Testování: Potom jí dáš nové fotky, kde nezná odpovědi, a ona se snaží odhadnout, co na nich je. Pokud to uhádne správně, znamená to, že se to naučila správně.
Příklad ze života: Představ si, že máš matematickou písemku a učitel ti předtím dal příklady s výsledky, abys věděl*a, jak se to počítá. Ty jsi trénoval*a na těch příkladech, a teď na písemce řešíš podobné úlohy, ale bez odpovědí.
Využití: Je to jeden z nejčastějších způsobů trénování AI např. pro rozpoznávání obličejů, hlasu nebo pro navigace, které ti ukazují nejlepší trasu.
2. Nesupervizované učení (Non-supervised learning)
Jak to funguje:
- Žádné odpovědi: AI dostane třeba hromadu fotek, ale tentokrát neví, co na nich je (žádné popisky jako „kočka“ nebo „pes“).
- Hledání vzorů: AI se snaží najít v datech nějaké podobnosti, skupiny nebo vzory. Třeba si všimne, že některé fotky vypadají podobně a rozdělí je do skupin – aniž by věděla, že jedna skupina jsou kočky a druhá psi.
- Výsledek: AI ti řekne: „Hele, mám tady dvě skupiny věcí, co jsou si podobné,“ ale ty musíš zjistit, co ty skupiny vlastně znamenají.
Příklad ze života: Představ si, že pracuješ v knihovně a v krabicích máš uložené velké množství knih a chceš je povykládat do regálu. Vytahuješ knihu za knihou a snažíš se na základě obalu, velikosti, barev, názvu, atd. je nějak roztřídit. Výsledkem je roztřídění do skupin na dětské, romantické, životopisní, atd. knihy.
Využití:
- Skupiny zákazníků v obchodě: Zákazníky může rozdělit na různé skupiny podle jejich nákupního chování, aniž bys věděl, kdo přesně co kupuje.
- Kompresování dat: Pomůže zmenšit velké množství dat na něco jednoduššího, co se snadněji analyzuje.
3. Polosupervizované učení (Semi-supervised learning)
Jak to funguje:
- Málo popsaných dat: Představ si, že máš 1000 fotek, ale jen u 100 z nich víš, co na nich je (například „kočka“ nebo „pes“). Zbytek fotek nemá žádné popisky.
- Učení z obou částí:
- AI se nejdřív učí na těch popsaných fotkách (supervizované učení).
- Potom se podívá na nepopsané fotky a snaží se je rozdělit do skupin (nesupervizované učení), ale při tom využije, co už se naučila z popsaných dat.
3. Výsledek: AI se díky tomu stává chytřejší, protože využívá malé množství popsaných dat jako nápovědu, aby lépe pochopila to velké množství nepopsaných dat.
Příklad ze života:
Představ si, že máš domácí úkol, ale učitel ti vysvětlil jen několik příkladů. Zbytek příkladů nemá odpovědi, takže se na ně musíš podívat sám*sama a snažit se je vyřešit podle toho, co už jsi pochopil*a z těch pár příkladů, které ti učitel ukázal.
Využití:
- Rozpoznávání obličejů: Máš databázi fotek lidí, ale jen některé fotky mají uvedené, kdo je na nich vyfocený.
- Lékařství: Některé snímky (např. rentgeny) mají popsanou diagnózu, jiné ne.
- Vyhledávače: Některé weby jsou popsané, co obsahují, jiné ne – AI se musí zorientovat.
4. Posilované učení (Reinforcement learning)
- Jak to funguje: AI agent se učí prostřednictvím odměn a trestů na základě svých akcí v prostředí.
- Příklad: AI, která hraje šachy, zkouší různé tahy a učí se, které vedou k výhře.
- Cíl: Maximálně zvýšit celkovou odměnu.
Jak to funguje:
- Agent a prostředí: AI, kterou nazýváme „agent,“ se pohybuje v nějakém prostředí. Například robot, který se snaží projít bludištěm, nebo program, který hraje šachy.
- Akce a zpětná vazba:
- Agent něco udělá (například robot zahne doleva).
- Prostředí mu dá zpětnou vazbu: buď dostane odměnu (třeba za to, že našel správnou cestu), nebo „trest“ (třeba za to, že narazil do zdi).
- Cíl: Agent se snaží najít nejlepší strategii, aby získal co nejvíc odměn (nebo co nejmíň trestů) za co nejkratší dobu.
Příklad ze života:
Představ si, že učíš psa aportovat:
- Když ti přinese míček, dostane pamlsek (odměna).
- Když uteče s míčkem jinam, nic nedostane (neutrální zpětná vazba). Pes se postupně naučí, že přinést míček = dostat pamlsek, takže to začne dělat častěji.
Využití:
- Hry: Například AI, která hraje šachy nebo videohry, se učí hledat nejlepší tahy.
- Roboti: Učí se chodit, chytat předměty nebo projít bludištěm.
- Autonomní auta: AI se učí řídit bezpečně a efektivně tím, že získává odměny za dobré řízení (např. vyhnutí se nehodě) a tresty za chyby.
5. Přenosové učení (Transfer Learning)
Jak to funguje:
- Původní trénink: AI se nejdřív naučí něco složitého na velkém množství dat. Třeba model rozpoznávání obrázků se naučí obecné věci, např. jak vypadají tvary, barvy nebo hrany.
- Přenos znalostí: Pak vezmeš tenhle naučený model a použiješ ho na jiný, podobný úkol. Třeba se model, který pozná obrázky, přizpůsobí tak, aby rozpoznával jen konkrétní věci, třeba jen kočky.
- Ladění: V nové úloze AI trochu doučíš nebo upravíš, aby přesněji odpovídala tomu, co potřebuješ.
Příklad ze života:
Představ si, že ses naučil(a) tančit klasické tance. Když budeš chtít začít tančit moderní tanec, už nebudeš začínat od nuly, protože už umíš vnímat hudbu, držet rytmus a máš vybudovanou kondici.
Využití:
- Rozpoznávání obrázků: AI, která už umí číst rentgeny, může být trénována na hledání konkrétního onemocnění.
- Překladače: AI, která už umí překládat mezi několika jazyky, se rychle naučí nový jazyk.
- Hlasové asistenty: Model naučený na velkém množství hlasů se přizpůsobí konkrétnímu hlasu uživatele.
6. Učení na základě příkladů (Few-shot learning nebo Zero-shot learning)
Few-shot learning
-je způsob, kdy AI stačí jen pár příkladů, aby se naučila něco nového.
Jak to funguje:
- Předtrénovaný model: AI už je dobře naučená na spoustě jiných úkolů (např. rozpoznávání obecných obrázků nebo textů).
- Pár ukázek: Když chceš, aby se naučila nový úkol, ukážeš jí jen pár příkladů (např. „Toto je fotka kočky, toto je fotka psa“).
- Okamžitý přenos: AI využije, co už umí, a díky těm pár příkladům zvládne nový úkol.
Příklad ze života:
Představ si, že ti někdo ukáže pár obrázků exotického zvířete, třeba lva, a řekne: „Tohle je lev.“ Od teď už lvy poznáš, i když jsi je předtím nikdy neviděl, protože máš dost zkušeností s jinými zvířaty.
Využití:
- Když máš jen pár dat, například pro rozpoznání specifických vzorů, jako nové typy rukopisu nebo vzácné nemoci.
Zero-shot learning
To je ještě větší magie! AI se umí naučit něco nového bez jakýchkoliv příkladů – prostě jen z popisu úkolu.
Jak to funguje:
- Obecné znalosti: AI už má obrovské množství znalostí o světě, protože byla trénována na hromadě dat.
- Popis úkolu: Místo příkladů jí dáš jen zadání. Například: „Najdi obrázky zvířat, která mají pruhy.“
- Uhodnutí: AI odhadne, co má dělat, protože pochopí význam tvého zadání a aplikuje své znalosti.
Příklad ze života:
Představ si, že ti někdo řekne: „Najdi všechny fotky zebry.“ Nikdy předtím jsi zebru neviděl, ale víš, že má pruhy. Podle toho to poznáš, aniž by ti někdo ukázal příklad.
Využití:
- Když chceš, aby AI zvládla úkoly, na které nemáš žádná tréninková data, například třídění textů do kategorií na základě jejich popisu.
Vytvořila jsem pro tebe i přehlednou tabulku s praktickým využitím jednotlivých druhů učení v trénování AI i s jejich výhodami a nevýhodami:
| Typ učení / Rozdíl | Příklady algoritmů | Oblasti využití | Výhoda | Nevýhoda |
| Supervizované učení | Lineární regrese, Random Forest, CNN, RNN | Rozpoznávání obrazu, NLP, lékařská diagnostika | Vysoce přesné modely při dostatku anotovaných dat | Potřeba velkého množství označených dat |
| Nesupervizované učení | K-means, PCA, Autoencodery | Segmentace zákazníků, anomálie v datech | Funguje i bez označených dat | Výsledky mohou být těžko interpretovatelné |
| Polosupervizované učení | Semi-supervised SVM, Semi-supervised GANs | Lékařská diagnostika, analýza textu | Snižuje potřebu anotovaných dat | Může vyžadovat složité modely |
| Reinforcement Learning (RL) | Q-learning, Deep Q-Networks, Policy Gradient | Robotika, hry, obchodování na burze | Přizpůsobuje se dynamickým situacím | Náročné na výpočetní výkon a čas učení |
| Přenosové učení | Fine-tuning CNN, BERT, GPT | Rozpoznávání obrazu, NLP, personalizace AI | Zkracuje dobu trénování a vyžaduje méně dat | Možné přenesení biasu z původních dat |
| Few-shot / Zero-shot learning | Meta-learning, GPT-4, CLIP | NLP, rozpoznávání objektů, překlad | Funguje i s extrémně omezeným množstvím dat | Může být méně přesné než tradiční modely |
Sociální sítě
Všechny fresh news ze světa AI najdeš na mích sociálních sítích.
IG:
YT:
Zdroje: