Objavte potenciál umelej inteligencie pre váš biznis

1. Algoritmy
Logika a modely, ktoré umožňujú systému učiť sa a rozhodovať

2. Dáta
„Surové“ informácie, z ktorých sa odhaľujú vzory a poznatky

3. Výpočtový výkon
Motor, ktorý umožňuje spracovávať obrovské objemy informácií

1. Dohliadané učenie (v angl. Supervised learning)
Model sa trénuje na označených dátach – teda na vstupoch, pri ktorých poznáme správne výstupy. 

2. Učenie bez dozoru (v angl. Unsupervised learning)
Pri tomto prístupe nemajú dáta žiadne označenia. Model sa sám snaží nájsť súvislosti, napríklad prostredníctvom zoskupovania podobných objektov.

3. Posilňovanie učenia (v angl. Reinforcement learning)
Systém sa učí skúšaním, teda interaguje s prostredím a na základe „odmien“ či „trestov“ sa postupne zlepšuje.

1. Tokenizácia
Text sa rozdelí na malé jednotky, tzv. tokeny. Tie môžu predstavovať celé slová, časti slov alebo znaky.

2.  Vektory
Každý token sa prevedie na číselný vektor, ktorý zachytáva jeho význam v kontexte.

3. Modelovanie sekvencie
Neurónová sieť, zvyčajne typu transformer, spracúva tieto vektory a učí sa vzťahy medzi slovami v texte.

4. Generovanie textu
Model postupne predpovedá ďalší token podľa predchádzajúcich (až kým nedosiahne koniec vety alebo iný limit).