Neuronová síť (Umělá neuronová síť)

Umělá neuronová síť (ANN - Artificial Neural Network) je výpočetní model inspirovaný strukturou a fungováním biologických neuronů v lidském mozku. Je to základní nástroj strojového učení, který se dokáže učit rozpoznávat vzorce, klasifikovat data a předpovídat budoucí jevy.

Namísto toho, aby byl programátorovi zadán přesný algoritmus „krok za krokem“, neuronová síť se učí pomocí příkladů a postupné úpravy vnitřních parametrů.

1. Základní stavební prvek: Umělý neuron

Umělý neuron (perceptor) je matematická funkce, která pracuje ve třech krocích:

Vstupy (Inputs): Přijímá signály (data), kde každý vstup má svou váhu (weight). Váha určuje důležitost daného vstupu.
Sumační funkce: Všechny vážené vstupy se sečtou a přičte se k nim tzv. bias (posun).
Aktivační funkce: Výsledek projde funkcí (např. Sigmoid nebo ReLU), která rozhodne, zda a jak silný signál neuron pošle dál.

2. Struktura sítě (Vrstvy)

Neurony jsou organizovány do vrstev. Informace standardně protéká směrem od vstupu k výstupu:

Vstupní vrstva (Input Layer): Přijímá data z vnějšího světa (např. hodnoty pixelů).
Skryté vrstvy (Hidden Layers): Zde probíhá hlavní zpracování. Sítě s mnoha skrytými vrstvami nazýváme hlubokými sítěmi.
Výstupní vrstva (Output Layer): Produkuje finální výsledek (např. pravděpodobnost, že na obrázku je „auto“).

3. Proces učení (Trénování)

Učení neuronové sítě je proces optimalizace vah. Probíhá v nekonečných cyklech:

Forward Pass (Dopředný chod): Data projdou sítí a ta vygeneruje odhad.
Výpočet chyby: Odhad se porovná se skutečným výsledkem pomocí ztrátové funkce (Loss Function).
Backpropagation (Zpětné šíření chyby): Algoritmus vypočítá, jak moc se jednotlivé váhy podílely na chybě.
Optimizer (Optimalizátor): Upraví váhy tak, aby v příštím kole byla chyba menší (nejčastěji metodou Gradient Descent).

4. Klíčové typy sítí

Typ	Název	Hlavní využití
MLP	Multi-Layer Perceptron	Základní tabulková data, jednoduché predikce.
CNN	Convolutional Neural Network	Zpracování obrazu, rozpoznávání objektů.
RNN	Recurrent Neural Network	Zpracování textu, řeči a časových řad (má „paměť“).
GAN	Generative Adversarial Network	Generování realistických obrázků a syntetických dat.

5. Výhody a limity

Výhody: Schopnost řešit nelineární problémy, odolnost vůči šumu v datech a vysoká přesnost v komplexních úlohách (vize, jazyk).
Limity: Vyžadují obrovské množství dat, vysoký výpočetní výkon (GPU) a trpí problémem „černé skříňky“ – je těžké vysvětlit, proč síť dospěla k určitému výsledku.

Zajímavost: První model umělého neuronu vznikl již v roce 1943 (McCulloch-Pitts), ale skutečný rozmach nastal až po roce 2010 díky dostupnosti výkonných grafických karet a velkých dat (Big Data).

Zpět na AI rozcestník