Grid Search: Kako da pronađete taj savršen “recept” za vaš AI model? Svi smo mi majstori u nečemu, zar ne? Bilo da je to pravljenje najbolje kafe, najukusnije sarme, ili pronalaženje najbržeg puta kroz jutarnju gužvu. Uvijek nešto “štelujemo” da bismo dobili bolji rezultat. Isto je i sa mašinskim učenjem. Napravite model, pustite ga da…

L1 i L2 regularizacija: Zašto tvoj AI model mora da ‘zaboravi’ neke stvari (i kako mu to pomaže)? Sjećaš se onog osjećaja kad si na fakultetu učio za ispit? Neke stvari si ‘bubao’ napamet, definiciju po definiciju, rečenicu po rečenicu. I onda dođeš na ispit, profesor malo preformuliše pitanje, a ti – blokada! Znaš sve,…

Tvoj AI model radi u pozadini: Kako da znaš da li još uvek ‘vidi’ dobro? Sećaš se onog uzbuđenja kada si prvi put pustio AI model u ‘život’? Bilo je to kao da si dobio super-moćnog, nezaustavljivog radnika koji neumorno rešava probleme. Predviđa prodaju, preporučuje proizvode, optimizuje rute – mašina radi punom parom. Ali, iskreno,…

Etape životnog ciklusa ML projekta: Od ideje do realizacije Zamisli da imaš fantastičnu ideju: recimo, želiš da tvoja mala zanatska radnja iz okoline Banjaluke, koja pravi unikatni namještaj, pomoću vještačke inteligencije predvidi koje stilove će kupci najviše tražiti sljedeće sezone. Zvuči super, zar ne? Ali onda te udari realnost: kako se od te maglovite ideje…

Model Deployment: Tvoj AI model je spreman, ali kako da počne da ti služi (i zarađuje)? Znam taj osjećaj. Proveo si sate, dane, možda i nedjelje trenirajući taj tvoj AI model. Podaci su sređeni, algoritam optimizovan, preciznost impresivna! Ponosan si, i to s razlogom. Ali… šta sad? Model ti i dalje sjedi na hard disku,…

Modeli mašinskog učenja: Kako da ne pretvoriš svoj genijalan kod u ‘crnu kutiju’? Znam taj osjećaj. Proveo si sate, dane, možda i sedmice, zaglavljen u podacima, eksperimentišući s algoritmima, ganjajući performanse. I onda, konačno – eureka! Model radi. Testovi su zeleni. Ponosan si. I prva pomisao je: „Idemo u produkciju! Dosta je bilo!“. I tu…

Recall i F1 Score: Kako da znaš da li tvoj AI ZAISTA radi posao (i zašto ti je to bitno) Sjećaš se onog osjećaja kada dobiješ novi gadget, pun si entuzijazma, ali onda shvatiš da ne radi baš onako kako si zamislio? Ili, još gore, radi, ali nikako da “pogodi” ono što ti stvarno treba?…

Preciznost: Kako naučiti AI da te sluša ‘u dlaku’? Sjećaš se kad si pokušao da objasniš komšiji Milanu kako da dođe do tvoje vikendice u Lici, pa je, iako si mu rekao ‘lijevo kod starog oraha’, na kraju završio u drugom selu? Ili kad si naručio burek ‘sa manje ulja’, a dobio ga pliva u…

Confusion Matrix: Kako da tačno znaš šta tvoj AI model (ne) radi Sjećaš se onog momenta kada si, pun entuzijazma, pustio svoj prvi AI model? Brojka ‘accuracy’ je blistala – 95%! ‘To je to!’, pomislio si. Ali onda su stigli realni problemi. Klijent se žali da mu model preporučuje pogrešne stvari. Kolega iz marketinga se…

AUC-ROC Kriva: Kako da znaš da li tvoj AI model zaista razume svijet (ili samo nagađa)? Zamislite ovo: imaš novi AI model. Svi ti govore kako je revolucionaran, kako mijenja paradigme… Ali, kad pogledaš rezultate, nekako ti se čini da nešto ‘škripi’. Da li model zaista zna o čemu priča, ili je samo pametno pogađanje?…