Čo je AI model?

AI model je matematická štruktúra, ktorá sa naučila rozpoznávať vzory v dátach a na základe nich vytvárať nový obsah, vykonávať predikcie alebo rozhodnutia.Predstavuje jadro systémov umelej inteligencie – je to komponent, ktorý transformuje vstupné dáta na požadovaný výstup. AI modely vznikajú procesom trénovania na veľkých množstvách dát, počas ktorého si osvojujú schopnosť generalizovať naučené vzory na nové, predtým nevidené situácie.

Ako vzniká AI model?

Vytvorenie AI modelu prebieha v niekoľkých fázach. Na začiatku stojí zber a príprava tréningových dát, ktoré musia byť reprezentatívne pre úlohu, ktorú má model riešiť. Nasleduje výber vhodnej architektúry – napríklad neurónová sieť, rozhodovací strom alebo transformer.

Samotný tréning spočíva v iteratívnom procese, počas ktorého model postupne upravuje svoje interné parametre (váhy) tak, aby minimalizoval chybu medzi predikovaným a skutočným výstupom. Po natrénovaní prechádza model validáciou a testovaním na dátach, ktoré počas trénovania nevidel. Tento krok overuje jeho schopnosť generalizácie.

Typy AI modelov

AI modely sa líšia podľa architektúry aj spôsobu učenia. Z hľadiska učenia rozlišujeme modely trénované s učiteľom (supervised learning), bez učiteľa (unsupervised learning) a posilňovaním (reinforcement learning). Každý prístup je vhodný pre iný typ úloh.

Z hľadiska architektúry patria medzi najrozšírenejšie neurónové siete, ktoré môžu mať rôzne podoby – od jednoduchých dopredných sietí, cez konvolučné siete pre spracovanie obrazu až po transformery používané v jazykových modeloch. ML model je širší pojem zahŕňajúci aj tradičnejšie prístupy ako lineárna regresia či rozhodovacie stromy.

Vieš, že…

Arthur Samuel v roku 1959 popularizoval pojem machine learning a jeho program na hranie dámy patrí medzi prvé úspešné samoučiace sa AI systémy.

Nasadenie AI modelu do produkcie

Po úspešnom natrénovaní a otestovaní prichádza fáza nasadenia do produkčného prostredia. Nasadenie AI modelu do praxe znamená sprístupniť ho v reálnej aplikácii tak, aby bol rýchly, stabilný a dal sa dlhodobo udržiavať. Model sa tak stane súčasťou bežného používania – napríklad odporúča produkty, odpovedá na otázky či analyzuje dáta v pozadí aplikácie.

• AI model sa pripojí k webu, aplikácii alebo internému systému, ktorý používajú ľudia či iné služby.
• Keď používateľ niečo zadá (text, čísla, obrázok), systém pošle dáta modelu, ten vypočíta odpoveď a vráti ju späť – tomuto sa hovorí inference.
• Dôležité je, aby systém zvládal nápor (veľa požiadaviek naraz), nepadal a chránil citlivé dáta používateľov.
• Časom sa menia dáta aj správanie používateľov, preto výkon modelu môže klesať; je potrebné sledovať kvalitu výstupov a model občas „osviežiť“ novými dátami a pretrénovaním, podobne ako aktualizáciu aplikácie.

AI modely a ich obmedzenia

Kvalita výstupu závisí od kvality tréningových dát – ak dáta obsahujú systematické chyby alebo zaujatosť, model ich prevezme. Väčšina modelov funguje ako čierna skrinka, čo sťažuje interpretáciu ich rozhodnutí. Pri kritických aplikáciách je preto potrebné zvážiť použitie vysvetliteľných AI prístupov.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• IBM Think – What is an AI model?: https://www.ibm.com/think/topics/ai-model
• Google Cloud – What is a machine learning model?: https://cloud.google.com/learn/what-is-a-machine-learning-model

Odporúčané zdroje:

• Microsoft Learn – Introduction to machine learning concepts (Machine Learning fundamentals): https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/fundamentals-machine-learning/