Strojové učení je z velké části práce s daty a s metrikami, ne s algoritmy. Kategorie pokrývá typy modelů, průběh tréninku, evaluaci a nasazení.
Zvláštní pozornost věnujeme pojmům kolem vyhodnocování, protože právě tam vzniká nejvíc omylů: model se pozná podle toho, jak se chová na datech, která nikdy neviděl.
4 hesla
Zrušit filtryDatová kvalita je míra, do jaké data odpovídají potřebám konkrétního použití, například rozhodování, reportingu, automatizace nebo trénování modelů. Posuzuje se podle vlastností jako přesnost, úplnost, konzistence, aktuálnost, jedinečnost a dohledatelnost původu, nikoli jen podle toho, zda jsou data technicky validní.
Datová sada je uspořádaný soubor datových záznamů, který má společný účel, strukturu a kontext použití. Může jít o tabulku objednávek, kolekci obrázků, logy aplikace nebo trénovací příklady pro model. Důležitá není jen data samotná, ale také popis sloupců, původ, kvalita a pravidla aktualizace.
Detekce anomálií je hledání datových bodů, událostí nebo průběhů, které se výrazně odlišují od naučeného obrazu běžného chování. Používá se při odhalování podvodných plateb, průniků do sítě, výpadků infrastruktury nebo vadných kusů ve výrobě. Typicky pracuje s velmi nevyváženými daty, kde anomálie tvoří zlomek procenta všech pozorování.
Doporučovací systém je software, který každému uživateli vybírá z rozsáhlého katalogu malou množinu položek, jež ho pravděpodobně zaujmou. Odhad staví na historii chování (kliknutí, nákupy, hodnocení), na vlastnostech položek nebo na kombinaci obojího. Nasazuje se v e-shopech, streamovacích službách i zpravodajských aplikacích všude tam, kde je nabídka větší, než dokáže člověk projít.
Jazyky, paradigmata, návrhové vzory a testování: pojmy, které rozhodují o tom, jestli se kód dá po roce ještě rozšiřovat.
149 heselHTTP, DOM, prohlížečová API a frameworky: co se doopravdy děje mezi zadáním adresy a vykreslenou stránkou.
117 heselSQL i NoSQL, indexy, transakce a konzistence: proč jsou některé dotazy okamžité a jiné položí server.
47 heselETL, datové sklady, metriky a statistika: jak z provozních dat vzniká něco, podle čeho se dá rozhodovat.
70 heselJazykové modely, agenti, prompt engineering a RAG: pojmy z oboru, kde slovník zastarává rychleji než kdekoli jinde.
43 heselTCP/IP, DNS, TLS a CDN: vrstvy, po kterých data cestují, a místa, kde se to obvykle rozbije.
44 heselCPU, cache, paměť a instrukční sady: proč je rozdíl mezi „málo operací“ a „rychlý kód“.
35 heselKontejnery, CI/CD, infrastruktura jako kód a observabilita: jak se software dostane do provozu a jak se v něm udrží.
67 heselKryptografie, autentizace a útoky: pojmy, u kterých se nepřesnost v definici rovnou promítne do zranitelnosti.
68 heselAtribuce, kanály, kampaně a metriky: co jednotlivá čísla v reportu skutečně měří.
55 heselTechnické SEO, indexace a optimalizace pro AI vyhledávače: jak se obsah dostane k lidem i k jazykovým modelům.
41 heselPlatební brány, karetní schémata, 3-D Secure a PCI DSS: cesta peněz od tlačítka Zaplatit k účtu obchodníka.
32 heselKatalog, košík, checkout a fulfillment: pojmy z provozu e-shopu, kde se každé procento konverze počítá.
70 heselMikrostruktura trhu, riziko a backtesting: pojmy z oboru, kde chyba v metodice vypadá jako zisk.
5 heselShadery, rasterizace a GPU: jak se z čísel v paměti stane obraz na displeji.
40 heselModelování, materiály a rendering: pojmy z tvorby trojrozměrné grafiky, od sítě polygonů po finální obraz.
29 heselInterakce, přístupnost a design systémy: pojmy, které rozhodují o tom, jestli se produkt dá používat.
48 heseliOS, Android a multiplatformní přístupy: pojmy z vývoje aplikací, které běží v cizím obchodě a na cizích pravidlech.
33 heselGDPR, PCI DSS, EU AI Act a přístupnost: regulace, které se promítají přímo do zadání vývoje.
47 hesel