Cvičenie základov strojového učenia - História úprav

Balogh na 19:33, 28. november 2025

2025-11-28T19:33:41Z

← Staršia verzia		Verzia z 19:33, 28. november 2025
Riadok 7:		Riadok 7:
	# Implementujte algoritmus v micro:bite a pozorujte vplyv jednotlivých parametrov na kvalitu a rýchlosť učenia.		# Implementujte algoritmus v micro:bite a pozorujte vplyv jednotlivých parametrov na kvalitu a rýchlosť učenia.

			''(na tomto návode na cvičenia spolupracovala Gemini AI)''

Balogh na 19:32, 28. november 2025

2025-11-28T19:32:38Z

← Staršia verzia		Verzia z 19:32, 28. november 2025
Riadok 47:		Riadok 47:
	# Čakajte. Proces trvá od niekoľkých sekúnd do minút. Počas trénovania nezavrite okno prehliadača.		# Čakajte. Proces trvá od niekoľkých sekúnd do minút. Počas trénovania nezavrite okno prehliadača.
	# Po dokončení sa zobrazí správa '''"Model Trained!"''' (Model trénovaný!).		# Po dokončení sa zobrazí správa '''"Model Trained!"''' (Model trénovaný!).
	# Ak si roztvoríte pokročilé '''Advanced''' možnosti, môžete meniť parametre učenia alebo sa pozrieť		# Ak si roztvoríte pokročilé '''Advanced''' možnosti, môžete meniť parametre učenia alebo sa pozrieť ako samotný proces prebieha '''Under the hood'''.
	ako samotný proces prebieha '''Under the hood'''.


Riadok 59:		Riadok 58:
	# '''Sledujte výsledky:''' V sekcii ''Output'' sa zobrazí, ktorú triedu model rozpoznáva a s akou '''Istotou''' (Confidence).		# '''Sledujte výsledky:''' V sekcii ''Output'' sa zobrazí, ktorú triedu model rozpoznáva a s akou '''Istotou''' (Confidence).
	#* Ak model rozpozná objekt s vysokou istotou (blízko 100%), trénovanie bolo úspešné.		#* Ak model rozpozná objekt s vysokou istotou (blízko 100%), trénovanie bolo úspešné.
	#* Ak chcete model použiť v inej webovej aplikácii (napr. vo Scratchi, P5.js alebo na vlastnej stránke), môžete to spraviť tlačidlom '''Export Model''' (Exportovať Model). Zvoľte požadovaný formát (napr. '''TensorFlow.js''' pre web) a kliknite na '''Upload my model'''. Poskytnutý webový odkaz môžete použiť vo svojom projekte.


			'''⚡️ Pre Pokročilých Študentov:''' Ak chcete model použiť v inej webovej aplikácii (napr. vo Scratchi, P5.js alebo na vlastnej stránke), môžete to spraviť tlačidlom '''Export Model''' (Exportovať Model). Zvoľte požadovaný formát (napr. '''TensorFlow.js''' pre web) a kliknite na '''Upload my model'''. Poskytnutý webový odkaz môžete použiť vo svojom projekte.

Balogh: /* 🖼️ Krok 2: Vytvorte a Naplňte Triedy (Kategórie) */

2025-11-28T19:31:34Z

🖼️ Krok 2: Vytvorte a Naplňte Triedy (Kategórie)

← Staršia verzia		Verzia z 19:31, 28. november 2025
Riadok 36:		Riadok 36:
	# '''Pridanie Tréningových Dát:''' Pre každú triedu musíte nahrať vzorky.		# '''Pridanie Tréningových Dát:''' Pre každú triedu musíte nahrať vzorky.
	#* Kliknite na tlačidlo '''Webcam''' (Kamera) pod názvom triedy.		#* Kliknite na tlačidlo '''Webcam''' (Kamera) pod názvom triedy.
	#* ~~Podr6te~~ tlačidlo '''Hold to record''' a nahrajte aspoň '''10-20 obrázkov''' pre každý objekt/triedu. Počas získavania obrázkov by ste mali zachytávať objekt z rôznych uhlov a s rôznym osvetlením, aby bol model robustný.		#* Podržte tlačidlo '''Hold to record''' a nahrajte aspoň '''10-20 obrázkov''' pre každý objekt/triedu. Počas získavania obrázkov by ste mali zachytávať objekt z rôznych uhlov a s rôznym osvetlením, aby bol model robustný.


			'''⚡️ Pre Pokročilých Študentov: ''' na trénovanie nemusíte použiť kameru, ale môžete si pripraviť 3-4 sady obrázkov, ktoré chcete roztriediť do kategórií (napr. psi, mačky, kone a pod.) a nahrať ich do trénovacej množiny zo súborov.

	=== 🧠 Krok 3: Trénujte Model ===		=== 🧠 Krok 3: Trénujte Model ===

Balogh na 19:28, 28. november 2025

2025-11-28T19:28:20Z

← Staršia verzia		Verzia z 19:28, 28. november 2025
Riadok 10:		Riadok 10:


	== 1. časť: Jednoduché rozpoznávanie obrázkov s Teachable Machine ==		== '''1. časť: Jednoduché rozpoznávanie obrázkov s Teachable Machine''' ==

	'''Teachable Machine''' je bezplatný webový nástroj od spoločnosti Google, ktorý umožňuje trénovať jednoduché modely strojového učenia (napr. rozpoznávanie obrázkov) bez potreby programovania. Funguje priamo v prostredí		'''Teachable Machine''' je bezplatný webový nástroj od spoločnosti Google, ktorý umožňuje trénovať jednoduché modely strojového učenia (napr. rozpoznávanie obrázkov) bez potreby programovania. Funguje priamo v prostredí
Riadok 71:		Riadok 71:


	== 2. časť: ML-machine pre micro:bit s matematickou vizualizáciou ==		== '''2. časť: ML-machine pre micro:bit s matematickou vizualizáciou''' ==

	Nástroj '''ml-machine''' je trocha zložitejší nástroj, ktorý umožňuje trénovať jednoduché modely strojového učenia (Machine Learning) a nasadiť ich priamo na mikrokontrolér BBC micro:bit. Táto		Nástroj '''ml-machine''' je trocha zložitejší nástroj, ktorý umožňuje trénovať jednoduché modely strojového učenia (Machine Learning) a nasadiť ich priamo na mikrokontrolér BBC micro:bit. Táto
Riadok 139:		Riadok 139:


	== 3. časť: Vysvetlivky a experimentovanie s parametrami ==		== '''3. časť: Vysvetlivky a experimentovanie s parametrami''' ==


Riadok 228:		Riadok 228:
	A nestačilo by zrýchlenie merať len v jednej, resp. dvoch osiach namiesto všetkých troch? Cieľom je minimalizovať veľkosť kódu a tým aj zrýchliť celý algoritmus.		A nestačilo by zrýchlenie merať len v jednej, resp. dvoch osiach namiesto všetkých troch? Cieľom je minimalizovať veľkosť kódu a tým aj zrýchliť celý algoritmus.

	== 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) ==		== '''💡 4. Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2)''' ==

	Nástroj [https://createai.microbit.org/ CreateAI] slúži na trénovanie jednoduchých modelov strojového učenia, no je zameraný len na micro:bit '''V2''', ktorý má výkonnejší procesor a viac pamäte. Na rozdiel od ml-machine, ktorý sa implementuje neurónovú sieť v počítači		Nástroj [https://createai.microbit.org/ CreateAI] slúži na trénovanie jednoduchých modelov strojového učenia, no je zameraný len na micro:bit '''V2''', ktorý má výkonnejší procesor a viac pamäte. Na rozdiel od ml-machine, ktorý sa implementuje neurónovú sieť v počítači

Balogh: /* 4. Príznaky (Features) pre ml-machine */

2025-11-28T19:27:17Z

4. Príznaky (Features) pre ml-machine

← Staršia verzia		Verzia z 19:27, 28. november 2025
Riadok 200:		Riadok 200:


	== 4. Príznaky (Features) pre ml-machine ==		=== Príznaky (Features) pre ml-machine ===

	Aby sme nemuseli trénovať sieť na reálnom signáli, ktorý môže mať aj niekoľko tisíc hodnôt, zmeriame signál počas krátkeho časového úseku, známeho ako dátové okno.		Aby sme nemuseli trénovať sieť na reálnom signáli, ktorý môže mať aj niekoľko tisíc hodnôt, zmeriame signál počas krátkeho časového úseku, známeho ako dátové okno.

Balogh: /* 4. Príznaky (Features) pre ml-machine */

2025-11-28T19:25:03Z

4. Príznaky (Features) pre ml-machine

← Staršia verzia		Verzia z 19:25, 28. november 2025
Riadok 217:		Riadok 217:
	* '''Standard deviation (Štandardná odchýlka):''' Miera rozptylu dát okolo priemeru. Čím je hodnota vyššia, tým je pohyb v danom časovom okne viac dynamický a premenlivý.		* '''Standard deviation (Štandardná odchýlka):''' Miera rozptylu dát okolo priemeru. Čím je hodnota vyššia, tým je pohyb v danom časovom okne viac dynamický a premenlivý.

	; Špecializované signálové príznaky:		''' Špecializované signálové príznaky:'''
	* '''Total acceleration (Celková akcelerácia):''' Vypočítaná veľkosť akcelerácie (vektorová dĺžka) bez ohľadu na smer osí X, Y a Z. Reprezentuje celkovú silu, ktorá pôsobí na micro:bit.		* '''Total acceleration (Celková akcelerácia):''' Vypočítaná veľkosť akcelerácie (vektorová dĺžka) bez ohľadu na smer osí X, Y a Z. Reprezentuje celkovú silu, ktorá pôsobí na micro:bit.
	* '''Root mean square (Stredná kvadratická hodnota, RMS):''' Miera celkovej energie signálu v danom časovom okne. Pre micro:bit slúži na odhad intenzity pohybu.		* '''Root mean square (Stredná kvadratická hodnota, RMS):''' Miera celkovej energie signálu v danom časovom okne. Pre micro:bit slúži na odhad intenzity pohybu.
Riadok 225:		Riadok 225:

	'''⚡️ Pre Pokročilých Študentov:'''		'''⚡️ Pre Pokročilých Študentov:'''
	Pri defaultnom nastavení využíva neurónová sieť všetkých 9 parametrov (max, min, priemer, odchýlka...). Skúste premyslieť, ktoré z týchto 9 parametrov sú pre váš model skutočne podstatné a použite na trénovanie siete len tie najdôležitejšíe. Dokážete znížiť počet parametrov na 3-4? Výrazne sa tým zrýchli trénovanie ako aj veľksoť výsledného kódu pre mikroprocesor. Ako sa zhorší kvalita predikcie?		Pri defaultnom nastavení využíva neurónová sieť všetkých 9 parametrov (max, min, priemer, odchýlka...). Skúste premyslieť, ktoré z týchto 9 parametrov sú pre váš model skutočne podstatné a použite na trénovanie siete len tie najdôležitejšíe. Dokážete znížiť počet parametrov na 3-4? Výrazne sa tým zrýchli trénovanie ako aj veľksoť výsledného kódu pre mikroprocesor. Ako sa zhorší kvalita predikcie? Čo keby ste znížili počet neurónov v skrytej vrstve?
			A nestačilo by zrýchlenie merať len v jednej, resp. dvoch osiach namiesto všetkých troch? Cieľom je minimalizovať veľkosť kódu a tým aj zrýchliť celý algoritmus.




	== 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) ==		== 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) ==

Balogh: /* 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) */

2025-11-28T10:50:46Z

💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2)

← Staršia verzia		Verzia z 10:50, 28. november 2025
Riadok 233:		Riadok 233:
	== 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) ==		== 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) ==

	Nástroj [https://createai.microbit.org/ CreateAI] slúži na trénovanie jednoduchých modelov strojového učenia, no je zameraný len na micro:bit '''V2'''. Na rozdiel od ml-machine, ktorý sa implementuje neurónovú sieť v počítači		Nástroj [https://createai.microbit.org/ CreateAI] slúži na trénovanie jednoduchých modelov strojového učenia, no je zameraný len na micro:bit '''V2''', ktorý má výkonnejší procesor a viac pamäte. Na rozdiel od ml-machine, ktorý sa implementuje neurónovú sieť v počítači
	a micro:bit funguje len ako zdroj signálov, CreateAI umožňuje nahrať celú natrénovanú sieť priamo do micro:bitu a po odpojení od počítača tak získať reálnu autonómnu aplikáciu, ktorá dokáže rozpoznávať natrénované vzory		a micro:bit funguje len ako zdroj signálov, CreateAI umožňuje nahrať celú natrénovanú sieť priamo do micro:bitu a po odpojení od počítača tak získať reálnu autonómnu aplikáciu, ktorá dokáže rozpoznávať natrénované vzory
	a na ich základe buď len zobrazovať niečo na displeji, ale pokojne aj napr. riadiť mobilný robot. Hovoríme o tzv. Edge computingu, kedy sa náročný model zjednoduší do tej miery, aby bol použiteľný aj na menej výkonnom hardvéri.		a na ich základe buď len zobrazovať niečo na displeji, ale pokojne aj napr. riadiť mobilný robot. Hovoríme o tzv. Edge computingu, kedy sa náročný model zjednoduší do tej miery, aby bol použiteľný aj na menej výkonnom hardvéri.

Balogh: /* 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) */

2025-11-28T10:50:18Z

💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2)

← Staršia verzia		Verzia z 10:50, 28. november 2025
Riadok 233:		Riadok 233:
	== 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) ==		== 💡 Alternatíva: CreateAI (iba pre micro:bit V2) ==

	Nástroj [https://createai.microbit.org/ CreateAI] slúži na trénovanie jednoduchých modelov strojového učenia, no je zameraný len na micro:bit V2. Na rozdiel od ml-machine, ktorý sa implementuje neurónovú sieť v počítači		Nástroj [https://createai.microbit.org/ CreateAI] slúži na trénovanie jednoduchých modelov strojového učenia, no je zameraný len na micro:bit '''V2'''. Na rozdiel od ml-machine, ktorý sa implementuje neurónovú sieť v počítači
	a micro:bit funguje len ako zdroj signálov, CreateAI umožňuje nahrať celú natrénovanú sieť priamo do micro:bitu a po odpojení od počítača tak získať reálnu autonómnu aplikáciu, ktorá dokáže rozpoznávať natrénované vzory		a micro:bit funguje len ako zdroj signálov, CreateAI umožňuje nahrať celú natrénovanú sieť priamo do micro:bitu a po odpojení od počítača tak získať reálnu autonómnu aplikáciu, ktorá dokáže rozpoznávať natrénované vzory
	a na ich základe buď len zobrazovať niečo na displeji, ale pokojne aj napr. riadiť mobilný robot. Hovoríme o tzv. Edge computingu, kedy sa náročný model zjednoduší do tej miery, aby bol použiteľný aj na menej výkonnom hardvéri.		a na ich základe buď len zobrazovať niečo na displeji, ale pokojne aj napr. riadiť mobilný robot. Hovoríme o tzv. Edge computingu, kedy sa náročný model zjednoduší do tej miery, aby bol použiteľný aj na menej výkonnom hardvéri.

Balogh na 10:33, 28. november 2025

2025-11-28T10:33:14Z

← Staršia verzia		Verzia z 10:33, 28. november 2025
Riadok 160:		Riadok 160:
	Nasledovné tzv. hyperparametre sú kľúčové pre kontrolu procesu učenia (optimalizácie) modelu.		Nasledovné tzv. hyperparametre sú kľúčové pre kontrolu procesu učenia (optimalizácie) modelu.

	[[File:ml-machine_parameters.png\|thumb\|center\|Priebeh učenia znázornený graficky a parametre, ktoré ovplyvňujú kvalitu a rýchlosť učenia.]]		[[File:ml-machine_parameters.png\|thumb\|600px\|center\|Priebeh učenia znázornený graficky a parametre, ktoré ovplyvňujú kvalitu a rýchlosť učenia.]]

	# '''Learning rate (Miera učenia)''' určuje, o aký veľký krok sa model posunie smerom k správnemu riešeniu po každej dávke dát. Ovplyvňuje rýchlosť a stabilitu konvergencie modelu.		# '''Learning rate (Miera učenia)''' určuje, o aký veľký krok sa model posunie smerom k správnemu riešeniu po každej dávke dát. Ovplyvňuje rýchlosť a stabilitu konvergencie modelu.
Riadok 193:		Riadok 193:

	'''⚡️ Pre Pokročilých Študentov:'''		'''⚡️ Pre Pokročilých Študentov:'''

	Skúste porovnať presnosť a vizualizáciu rozhodovacích hraníc pri použití rôzneho nastavenia parametrov. Tým pochopíte, prečo je výber algoritmu a optimalizácia parametrov kľúčová pre úspešné strojové učenie.		Skúste porovnať presnosť a vizualizáciu rozhodovacích hraníc pri použití rôzneho nastavenia parametrov. Tým pochopíte, prečo je výber algoritmu a optimalizácia parametrov kľúčová pre úspešné strojové učenie.
	Sledujte, ako zmena parametrov ovplyvňuje výsledky klasifikácie. Sledujte, ako sa menia výsledky, keď pridáte viac dát alebo zmeníte algoritmus/parametre.		Sledujte, ako zmena parametrov ovplyvňuje výsledky klasifikácie. Sledujte, ako sa menia výsledky, keď pridáte viac dát alebo zmeníte algoritmus/parametre.


	~~----~~

	== 4. Príznaky (Features) pre ml-machine ==		== 4. Príznaky (Features) pre ml-machine ==

	~~Tieto pojmy predstavujú '''Príznaky'''~~ (Features), ktoré sa extrahujú zo surových dát zo senzora (napr. akcelerometra) ~~počas krátkeho časového úseku~~, ~~známeho ako dátové okno~~.		Aby sme nemuseli trénovať sieť na reálnom signáli, ktorý môže mať aj niekoľko tisíc hodnôt, zmeriame signál počas krátkeho časového úseku, známeho ako dátové okno.
			Potom vypočítame tzv. príznaky (Features), ktoré sa extrahujú zo surových dát zo senzora (napr. akcelerometra). Sú to bežne známe štatistické parametre signálu, napr.
			aritmetický priemer, max. a min. hodnota a pod. Spoločne tvoria tzv. 'odtlačok prsta' (fingerprint) danej akcie. Namiesto trénovania modelu na tisíckach surových dátových bodov trénujeme
			len na týchto kľúčových štatistických súhrnoch, čo je pre micro:bit s obmedzeným výkonom oveľa efektívnejšie.

			[[File:ml-machine_fingeprints.png\|thumb\|600px\|center\|Štatistické vlastnosti zmeraného signálu tvoria tzv. fingerprint (odtlačok).]]

	Spoločne tvoria '''Odtlačok prsta''' (Fingerprint) danej akcie. Namiesto trénovania modelu na tisíckach surových dátových bodov trénuje len na týchto kľúčových štatistických súhrnoch, čo je pre micro:bit s obmedzeným výkonom oveľa efektívnejšie.

	~~=== Definície Pojmov ===~~		'''Všeobecné štatistické príznaky:'''

	~~; Všeobecné štatistické príznaky:~~
	* '''Max values (Maximálne hodnoty):''' Najvyššie namerané hodnoty akcelerácie na osiach X, Y a Z v danom časovom okne. Určujú maximálnu intenzitu alebo rýchlosť vykonanej akcie.		* '''Max values (Maximálne hodnoty):''' Najvyššie namerané hodnoty akcelerácie na osiach X, Y a Z v danom časovom okne. Určujú maximálnu intenzitu alebo rýchlosť vykonanej akcie.
	* '''Minimum values (Minimálne hodnoty):''' Najnižšie (najviac negatívne) namerané hodnoty akcelerácie na osiach X, Y a Z v časovom okne. Pomáhajú určiť smer a rozsah pohybu.		* '''Minimum values (Minimálne hodnoty):''' Najnižšie (najviac negatívne) namerané hodnoty akcelerácie na osiach X, Y a Z v časovom okne. Pomáhajú určiť smer a rozsah pohybu.

Balogh na 10:27, 28. november 2025

2025-11-28T10:27:11Z

← Staršia verzia		Verzia z 10:27, 28. november 2025
Riadok 146:		Riadok 146:
	Neurónová sieť (NN) použitá v ml-machine je optimalizovaná pre malé zariadenia, ako je micro:bit, a je navrhnutá tak, aby efektívne spracovala extrahované príznaky (Features) bez veľkých nárokov na pamäť.		Neurónová sieť (NN) použitá v ml-machine je optimalizovaná pre malé zariadenia, ako je micro:bit, a je navrhnutá tak, aby efektívne spracovala extrahované príznaky (Features) bez veľkých nárokov na pamäť.
	Používa jednoduchú, ale výkonnú architektúru známu ako '''Multi-layer Perceptron (MLP)''' alebo '''Plne prepojená sieť''' (Fully Connected Network). Ide o základný typ neurónovej siete, kde je každý neurón v jednej vrstve prepojený s každým neurónom v nasledujúcej vrstve. Architektúra je takmer vždy trojvrstvová, čo je minimum potrebné pre efektívnu klasifikáciu, známa ako '''Štruktúra Enkodér/Klasifikátor'''.		Používa jednoduchú, ale výkonnú architektúru známu ako '''Multi-layer Perceptron (MLP)''' alebo '''Plne prepojená sieť''' (Fully Connected Network). Ide o základný typ neurónovej siete, kde je každý neurón v jednej vrstve prepojený s každým neurónom v nasledujúcej vrstve. Architektúra je takmer vždy trojvrstvová, čo je minimum potrebné pre efektívnu klasifikáciu, známa ako '''Štruktúra Enkodér/Klasifikátor'''.

			[[File:ml-machine_NN_architecture_visual.png\|thumb\|center\|500px\|Grafické znázornenie architektúry neurónovej siete používanej v ml-machine. Zobrazuje vstupnú vrstvu (príznaky), skrytú vrstvu (učenie) a výstupnú vrstvu (triedy) s prepojeniami medzi nimi.]]

	# Vstupná vrstva ('''Input Layer''') prijíma spracované dáta, t.j. príznaky (features) vypočítané z dát akcelerometra (napr. Max values, Mean, Standard Deviation, RMS, atď.). Počet neurónov závisí od počtu vybraných príznakov. Ak je vybratých 9 príznakov, vstupná vrstva bude mať 9 neurónov.		# Vstupná vrstva ('''Input Layer''') prijíma spracované dáta, t.j. príznaky (features) vypočítané z dát akcelerometra (napr. Max values, Mean, Standard Deviation, RMS, atď.). Počet neurónov závisí od počtu vybraných príznakov. Ak je vybratých 9 príznakov, vstupná vrstva bude mať 9 neurónov.

	# Skrytá vrstva ('''Hidden Layer''') vykonáva hlavnú výpočtovú prácu – učí sa komplexné vzťahy a vzory medzi vstupnými príznakmi a výstupnými triedami. Neuróny v tejto vrstve spracúvajú informácie a posúvajú ich ďalej. Počet neurónov je definovaný parametrom '''Nodes''' (Uzly), ktorý môžete meniť pri trénovaní. Toto číslo určuje, akú komplexnosť môže model spracovať a koľko "pamäte" má na učenie. Prednastavená hodnota je 16.		# Skrytá vrstva ('''Hidden Layer''') vykonáva hlavnú výpočtovú prácu – učí sa komplexné vzťahy a vzory medzi vstupnými príznakmi a výstupnými triedami. Neuróny v tejto vrstve spracúvajú informácie a posúvajú ich ďalej. Počet neurónov je definovaný parametrom '''Nodes''' (Uzly), ktorý môžete meniť pri trénovaní. Toto číslo určuje, akú komplexnosť môže model spracovať a koľko "pamäte" má na učenie. Prednastavená hodnota je 16.

	# Výstupná vrstva ('''Output Layer''') poskytuje konečné predpovede v podobe pravdepodobnosti pre každú triedu. Počet neurónov v tejto vrstve je zhodný s počtom tried (napr. Mávanie, Kľud, Otočenie). Najvyššia hodnota na výstupe z tejto vrstvy určuje triedu, do ktorej patrí vstup.		# Výstupná vrstva ('''Output Layer''') poskytuje konečné predpovede v podobe pravdepodobnosti pre každú triedu. Počet neurónov v tejto vrstve je zhodný s počtom tried (napr. Mávanie, Kľud, Otočenie). Najvyššia hodnota na výstupe z tejto vrstvy určuje triedu, do ktorej patrí vstup.

	Táto jednoduchá, no efektívna štruktúra zabezpečuje, že natrénovaný model bude mať veľmi malú veľkosť, čo je kritické pre pamäťovo obmedzené zariadenia ako je micro:bit. Zároveň dokáže vykonávať predikcie za zlomok sekundy, čím spĺňa náročné požiadavky na rýchlosť.		Táto jednoduchá, no efektívna štruktúra zabezpečuje, že natrénovaný model bude mať veľmi malú veľkosť, čo je kritické pre pamäťovo obmedzené zariadenia ako je micro:bit. Zároveň dokáže vykonávať predikcie za zlomok sekundy, čím spĺňa náročné požiadavky na rýchlosť.

	[[File:ml-machine_NN_architecture_visual.png\|thumb\|center\|500px\|Grafické znázornenie architektúry neurónovej siete používanej v ml-machine. Zobrazuje vstupnú vrstvu (príznaky), skrytú vrstvu (učenie) a výstupnú vrstvu (triedy) s prepojeniami medzi nimi.]]

	== Parametre trénovania graf ~~"Loss over time"~~ ==		=== Parametre trénovania a graf ===

	Nasledovné tzv. hyperparametre sú kľúčové pre kontrolu procesu učenia (optimalizácie) modelu.		Nasledovné tzv. hyperparametre sú kľúčové pre kontrolu procesu učenia (optimalizácie) modelu.

	~~; '''Learning rate (Miera učenia)'''~~		[[File:ml-machine_parameters.png\|thumb\|center\|Priebeh učenia znázornený graficky a parametre, ktoré ovplyvňujú kvalitu a rýchlosť učenia.]]
	* '''Čo ovplyvňuje:~~''' Určuje, o aký veľký krok sa model posunie smerom k správnemu riešeniu po každej dávke dát~~. ~~Ovplyvňuje rýchlosť a stabilitu konvergencie modelu.~~
	* '''Prečo a kedy meniť:'''
	** '''Zvýšiť:''' Ak je trénovanie príliš pomalé, môžete mierne zvýšiť ''Learning rate''. Príliš vysoká hodnota však spôsobí nestabilitu (model "preskakuje" optimálne riešenie).
	** '''Znížiť:''' Ak sa strata (Loss) neustále zvyšuje alebo kolíše (model je nestabilný), mali by ste ho znížiť. Príliš nízka hodnota však trénovanie spomalí.

	~~; '''Epochs (Epochy)'''~~
	* '''Čo ovplyvňuje:''' Definuje, koľkokrát celý tréningový dataset prejde neurónovou sieťou. Jedna epocha znamená, že model videl všetky tréningové dáta raz.
	* '''Prečo a ~~kedy meniť:'''~~
	** '''Zvýšiť:''' Ak model nedosahuje dostatočnú presnosť a graf straty ešte nekonvergoval, pridajte epochy, ~~aby mal model viac šancí sa učiť.~~
	** '''Znížiť:''' Ak model už dosiahol stabilnú nízku stratu, ďalšie epochy sú zbytočné. Príliš veľa epoch môže viesť k '''pretrénovaniu''' (overfittingu), kedy sa model učí len špecifické tréningové dáta a ~~zlyháva na nových, neznámych dátach.~~

	~~; '''Nodes (Uzly/Neuróny)'''~~
	* '''Čo ovplyvňuje:''' Definuje počet umelých neurónov v skrytej vrstve neurónovej siete. Ovplyvňuje komplexnosť a kapacitu modelu učiť sa zložité vzťahy.
	* '''Prečo a kedy meniť:'''
	** '''Zvýšiť:''' Ak sú dáta veľmi zložité a model má nízku presnosť, zvýšte počet uzlov. Model získa vyššiu kapacitu na modelovanie komplexnejších vzťahov.
	** '''Znížiť:''' Ak sú dáta jednoduché, alebo ak sa model pretrénováva, znížte počet uzlov. Zníženie tiež urýchli trénovanie a zníži nároky na pamäť micro:bitu.

	~~; '''Batch size (Veľkosť dávky)'''~~
	* '''Čo ovplyvňuje:''' Určuje, koľko vzoriek z tréningového datasetu sa spracuje v jednej dávke, kým sa vykoná jedna úprava váh siete.
	* '''Prečo a kedy meniť:'''
	** '''Zvýšiť:''' Väčšie dávky urýchľujú trénovanie a vedú k stabilnejším úpravám váh. Vyžadujú však viac pamäte.
	** '''Znížiť:''' Menšie dávky zaručujú, že sa úpravy váh dejú častejšie, čo môže modelu pomôcť uniknúť z lokálnych miním. Trénovanie je však pomalšie a menej stabilné.

			# '''Learning rate (Miera učenia)''' určuje, o aký veľký krok sa model posunie smerom k správnemu riešeniu po každej dávke dát. Ovplyvňuje rýchlosť a stabilitu konvergencie modelu.
			#* '''Prečo a kedy meniť:'''
			#** '''Zvýšiť:''' Ak je trénovanie príliš pomalé, môžete mierne zvýšiť ''Learning rate''. Príliš vysoká hodnota však spôsobí nestabilitu (model "preskakuje" optimálne riešenie).
			#** '''Znížiť:''' Ak sa strata (Loss) neustále zvyšuje alebo kolíše (model je nestabilný), mali by ste ho znížiť. Príliš nízka hodnota však trénovanie spomalí.
			# '''Epochs (Epochy)''' definuje, koľkokrát celý tréningový dataset prejde neurónovou sieťou. Jedna epocha znamená, že model videl všetky tréningové dáta raz.
			#* '''Prečo a kedy meniť:'''
			#** '''Zvýšiť:''' Ak model nedosahuje dostatočnú presnosť a graf straty ešte nekonvergoval, pridajte epochy, aby mal model viac šancí sa učiť.
			#** '''Znížiť:''' Ak model už dosiahol stabilnú nízku stratu, ďalšie epochy sú zbytočné. Príliš veľa epoch môže viesť k '''pretrénovaniu''' (overfittingu), kedy sa model učí len špecifické tréningové dáta a zlyháva na nových, neznámych dátach.
			# '''Nodes (Uzly/Neuróny)''' - definuje počet umelých neurónov v skrytej vrstve neurónovej siete. Ovplyvňuje komplexnosť a kapacitu modelu učiť sa zložité vzťahy.
			#* '''Prečo a kedy meniť:'''
			#** '''Zvýšiť:''' Ak sú dáta veľmi zložité a model má nízku presnosť, zvýšte počet uzlov. Model získa vyššiu kapacitu na modelovanie komplexnejších vzťahov.
			#** '''Znížiť:''' Ak sú dáta jednoduché, alebo ak sa model pretrénováva, znížte počet uzlov. Zníženie tiež urýchli trénovanie a zníži nároky na pamäť micro:bitu.
			# '''Batch size (Veľkosť dávky)''' určuje, koľko vzoriek z tréningového datasetu sa spracuje v jednej dávke, kým sa vykoná jedna úprava váh siete.
			#* '''Prečo a kedy meniť:'''
			#** '''Zvýšiť:''' Väčšie dávky urýchľujú trénovanie a vedú k stabilnejším úpravám váh. Vyžadujú však viac pamäte.
			#** '''Znížiť:''' Menšie dávky zaručujú, že sa úpravy váh dejú častejšie, čo môže modelu pomôcť uniknúť z lokálnych miním. Trénovanie je však pomalšie a menej stabilné.

	~~===~~ Graf "Loss over time~~" ===~~		'''Graf - Loss over time'''

	; '''Čo vidíme na grafe (Loss over time):'''		* '''Čo vidíme na grafe (Loss over time):'''
	* Graf ukazuje, ako sa mení '''funkcia straty''' (Loss function) modelu v priebehu času (alebo presnejšie, v priebehu epoch/krokov trénovania). Funkcia straty je číselná miera toho, aká zlá je predikcia modelu vzhľadom na skutočnú hodnotu; cieľom trénovania je minimalizovať túto stratu.		** Graf ukazuje, ako sa mení '''funkcia straty''' (Loss function) modelu v priebehu času (alebo presnejšie, v priebehu epoch/krokov trénovania). Funkcia straty je číselná miera toho, aká zlá je predikcia modelu vzhľadom na skutočnú hodnotu; cieľom trénovania je minimalizovať túto stratu.
	* '''Ideálny scenár:''' Strata by mala klesať rýchlo na začiatku a potom sa postupne vyrovnávať (konvergovať) blízko nuly, čo signalizuje, že model sa úspešne učí.		** '''Ideálny scenár:''' Strata by mala klesať rýchlo na začiatku a potom sa postupne vyrovnávať (konvergovať) blízko nuly, čo signalizuje, že model sa úspešne učí.

	; '''Súvis s parametrami:'''		* '''Súvis s parametrami:'''
	* '''Epochs:''' Ovplyvňujú dĺžku horizontálnej osi (čas). Čím viac epoch, tým dlhší je priebeh grafu.		** '''Epochs:''' Ovplyvňujú dĺžku horizontálnej osi (čas). Čím viac epoch, tým dlhší je priebeh grafu.
	* '''Learning rate:''' Ovplyvňuje strmosť a stabilitu klesania. Vysoký ''Learning rate'' môže spôsobiť, že krivka straty bude veľmi "roztrasená" alebo sa dokonca zvýši (nestabilita). Nízky ''Learning rate'' spôsobí veľmi pomalé klesanie.		** '''Learning rate:''' Ovplyvňuje strmosť a stabilitu klesania. Vysoký ''Learning rate'' môže spôsobiť, že krivka straty bude veľmi "roztrasená" alebo sa dokonca zvýši (nestabilita). Nízky ''Learning rate'' spôsobí veľmi pomalé klesanie.
	* '''Nodes & Batch size:''' Tieto ovplyvňujú celkovú kapacitu modelu a šum v grafe. Ak model s menším počtom uzlov dosiahne vysokú a stabilnú stratu, znamená to, že nemá dostatočnú kapacitu na naučenie sa dát.		** '''Nodes & Batch size:''' Tieto ovplyvňujú celkovú kapacitu modelu a šum v grafe. Ak model s menším počtom uzlov dosiahne vysokú a stabilnú stratu, znamená to, že nemá dostatočnú kapacitu na naučenie sa dát.