Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů, které umožňují počítačům „učit se“ z dat, aniž by byly explicitně naprogramovány pro specifické úkoly. Základem strojového učení je schopnost systémů vytvářet modely, které se automaticky zlepšují na základě zkušeností získaných z historických a nových dat. Tento proces je inspirován způsobem, jakým se lidé učí z příkladů, a je využíván pro rozpoznávání vzorců, predikci a rozhodování, což má široké uplatnění v oblasti technologií, medicíny, financí a dalších odvětví.
Existují různé typy strojového učení, které jsou klasifikovány podle způsobu, jakým se učící algoritmy učí z dat. Dozorované učení je proces, při němž se algoritmus učí ze vstupních dat, která jsou spojena s výstupy, což znamená, že model je školen na předem označených datech. To je užitečné například pro klasifikaci nebo regresi. Naopak nadozorované učení pracuje s daty, která neobsahují žádné označení, a model se snaží identifikovat v datech skryté vzory nebo struktury, což se využívá například pro shlukovou analýzu. Dále existuje posilované učení, kde agenti interagují s prostředím a učí se na základě zpětné vazby ve formě odměn nebo trestů.
Aplikace strojového učení se staly součástí každodenního života a jejich význam stále roste. Technologie jako rozpoznávání hlasu a obrazu, doporučovací systémy, autonomní vozidla nebo zdravotnické diagnózy jsou poháněny algoritmy strojového učení. V oblasti obchodu a financí se používají pro analýzu trhů, detekci podvodů a automatizované obchodování. Strojové učení také přináší výzvy, jako je potřeba kvalitních a rozsáhlých dat, výpočetní kapacity a otázky spojené s etikou a soukromím. Přesto je jasné, že strojové učení má potenciál transformovat jakýkoli obor, který je založen na datech a rozhodování.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)