¨

Machine Learning a Neuronové sítě

Machine Learning (ML), česky strojové učení, je podoblast umělé inteligence (AI), která se zabývá algoritmy a statistickými modely, jež počítačovým systémům umožňují řešit úkoly bez explicitního naprogramování pro každý konkrétní případ. Místo toho se systémy „učí“ z dat, identifikují v nich vzory a na jejich základě činí rozhodnutí nebo predikce.

Moderní ML je úzce spjato s Neuronovými sítěmi (Neural Networks), které tvoří základ tzv. hlubokého učení (Deep Learning).

[Image of AI vs Machine Learning vs Deep Learning diagram]

1. Historie: Od teorie k praxi

Vývoj ML nebyl přímočarý. Prošel několika obdobími nadšení („AI Summer“) a stagnace („AI Winter“).

Období	Klíčové milníky	Charakteristika
1940s–1950s	Zrození myšlenky	Alan Turing (Turingův test), Frank Rosenblatt (Perceptron - první neuronová síť). Vznikají první teoretické modely neuronů.
1960s–1970s	První zima	Zjistilo se, že jednoduché perceptrony neumí řešit nelineární problémy (např. funkci XOR). Výzkum byl utlumen.
1980s	Renesance	Popularizace algoritmu Backpropagation (Geoffrey Hinton a další). Umožnilo to trénovat vícevrstvé sítě. Vznikají expertní systémy.
1990s	Statistický přístup	Dominují metody jako Support Vector Machines (SVM) a Random Forests. Neuronové sítě jsou považovány za příliš náročné na výpočetní výkon.
2010s	Deep Learning Boom	Nástup GPU (Nvidia) a Big Data. Průlom v rozpoznávání obrazu (AlexNet, 2012). Zrod moderní AI.
2020s	Generativní AI	Éra Transformerů (BERT, GPT). Modely generují text, kód, obraz a video na lidské úrovni.

2. Jak fungují Neuronové sítě

Umělé neuronové sítě (ANN) jsou volně inspirovány biologickými neurony v lidském mozku.

2.1 Struktura sítě

Síť se skládá z vrstev (Layers):

Vstupní vrstva (Input Layer): Přijímá surová data (pixely obrázku, slova textu).

Skryté vrstvy (Hidden Layers): Zde probíhá „magie“. Čím více vrstev, tím je síť „hlubší“ (Deep Learning). Zde se extrahují rysy.

Výstupní vrstva (Output Layer): Poskytuje finální výsledek (např. pravděpodobnost, že na obrázku je kočka).

2.2 Klíčové mechanismy

Neuron: Základní jednotka, která má vstupy, váhy (weights) a aktivační funkci.

Váhy (Weights): Čísla, která určují sílu spojení mezi neurony. Během učení se tyto hodnoty upravují.

Aktivační funkce (Activation Function): Rozhoduje, zda se neuron „aktivuje“ (pošle signál dál). Příklady: ReLU, Sigmoid, Tanh.

Backpropagation (Zpětná propagace): Algoritmus, který po vyhodnocení chyby (rozdíl mezi tipem sítě a realitou) projde sítí pozpátku a upraví váhy tak, aby byla chyba příště menší.

3. Typy učení (Paradigmata)

Ne všechny modely se učí stejně. Rozlišujeme tři hlavní přístupy:

Supervised Learning (Učení s učitelem):

Model dostane data i správné odpovědi (labely).

Příklad: Detekce spamu (e-maily označené jako spam/ne-spam).

Unsupervised Learning (Učení bez učitele):

Model dostane jen data, hledá v nich strukturu sám.

Příklad: Segmentace zákazníků (shlukování podobných nákupních chování).

Reinforcement Learning (Posilované učení):

Agent se učí metodou pokus-omyl v prostředí, kde dostává odměny nebo tresty.

Příklad: Trénování robotů k chůzi nebo AI hrající šachy (AlphaZero).

4. Přístup korporací k Machine Learningu

Velké technologické firmy (Big Tech) dnes nejsou jen uživateli ML, ale hlavními tvůrci nástrojů a výzkumu.

Google (Alphabet)

Google se definuje jako „AI First“ společnost.

Výzkum: Vlastní laboratoř Google DeepMind (tvůrci AlphaGo, AlphaFold).

Infrastruktura: Vyvinuli vlastní čipy TPU (Tensor Processing Unit) pro akceleraci ML.

Framework: Vytvořili TensorFlow, jednu z nejpopulárnějších knihoven pro ML.

Produkty: Vyhledávání, překladač, Gemini.

Meta (Facebook)

Meta sází na otevřenost a sociální interakce.

Open Source: Vyvinuli PyTorch (dnes standard v akademickém výzkumu i průmyslu) a zveřejňují modely řady Llama. Tím demokratizují přístup k velkým modelům.

Cíl: Využití AI pro doporučování obsahu (Instagram Reels) a budování Metaverse.

Microsoft

Microsoft zvolil strategii partnerství a integrace.

OpenAI: Investovali miliardy dolarů do tvůrce ChatGPT, čímž získali exkluzivní přístup k modelům GPT pro své produkty.

Copilot: Masivní integrace AI do Windows, Office 365 a GitHubu.

Azure AI: Poskytování cloudové infrastruktury pro trénink modelů jiných firem.

NVIDIA

Ačkoliv jde primárně o hardwarovou firmu, je dnes nejdůležitějším hráčem v AI.

Hardware: Jejich grafické karty (GPU) H100/B200 jsou „lopatami ve zlaté horečce“. Prakticky všechny moderní neuronové sítě se trénují na čipech Nvidia.

CUDA: Softwarová vrstva, která uzamkla vývojáře v ekosystému Nvidia.

Amazon (AWS)

Zaměřuje se na praktické využití a B2B služby.

Bedrock & SageMaker: Platformy, které umožňují firmám snadno stavět a nasazovat vlastní ML modely v cloudu.

Logistika: ML řídí jejich sklady, roboty a predikci poptávky.

5. Budoucnost a trendy

Multimodalita: Modely, které „vidí“, „slyší“ a „mluví“ zároveň.

Edge AI: Přesun inteligence z cloudu přímo do zařízení (mobily, IoT), kvůli soukromí a rychlosti.

Etika a regulace: Řešení problémů jako bias (předpojatost), deepfakes a autorská práva (EU AI Act).

Související články:

Přehled ML algoritmů

Velké jazykové modely (LLM)

Grafické akcelerátory pro AI

Tagy: tag>ai ml neural_networks deep_learning historie big_tech