učení – Ekonomická encyklopédia

Neuronové sítě

Neuronové sítě se učí z dat minimalizací ztráty. Kombinace vrstev a aktivací umožní modelům zobecňovat vzory i v šumu.

Rozdíl mezi supervizovaným a nesupervizovaným učením: kdy použít klasifikaci či clustering a jak pracovat s labely a anomáliemi v datech.

Prediktivní monitoring pomocí ML: detekce anomálií a predikce kapacity umožní zasáhnout dřív, než problém zasáhne uživatele.

Jak rozdělit dětský pokoj na funkční zóny bez zmatku. Tipy na nábytek, průchody a akustiku pro klidný spánek i soustředění při úkolech.

Observabilita jako součást DevOps: společná zodpovědnost, postmortemy a zpětná vazba vedou k rychlejšímu učení a stabilnějšímu provozu.

Rozdíl mezi úzkou a obecnou AI: dnešní schopnosti a limity, míra autonomie a proč jsou realistická očekávání klíčová pro nasazení ve firmách.

React, Vue nebo Angular? Porovnání přístupů, ekosystémů a křivky učení. Vyberte framework podle týmu, projektu a nároků na výkon.

Porovnání Ansible, Puppet a Chef: rozdíly v architektuře, agenty vs agentless, jazyku a škálování, aby nástroj seděl vašemu týmu i stacku.