Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a technik umožňujících počítačům se učit z dat. Namísto explicitního programování pro konkrétní úlohy, strojové učení využívá vzorů a pravidel, které mohou být automaticky odvozeny z dat. Hlavním cílem strojového učení je umožnit systémům zlepšovat svůj výkon v průběhu času díky zkušenostem získaným z datových vstupů. Tato schopnost je klíčová zejména ve světě, kde se objem dat neustále zvětšuje a tradiční metody zpracování dat se stávají neefektivními.
Strojové učení lze rozdělit do několika kategorií, z nichž nejvýznamnější jsou učení s učitelem, učení bez učitele a posilované učení. Učení s učitelem se používá, když máme k dispozici dataset, který obsahuje vstupy a odpovídající výstupy, a cílem je naučit model predikovat výstupy pro nové datové vstupy. Příkladem může být rozpoznávání obrazu, kde model učíme identifikovat objekty na základě označených obrázků. Učení bez učitele oproti tomu nevyžaduje označené výstupy a je zaměřeno na nalezení skrytých struktur v datech, například zařazení dat do skupin. Posilované učení je vhodné pro problémy, ve kterých agent interaguje s prostředím a učí se optimální strategie na základě odměn a trestů.
Aplikace strojového učení jsou dnes všudypřítomné a nacházejí uplatnění v mnoha oborech, včetně zdravotnictví, kde se využívají pro diagnózu nemocí nebo personalizovanou medicínu, v autonomních vozidlech pro rozhodování v reálném čase, v obchodě pro doporučovací systémy nebo v personalizovaném marketingu. Výzvy spojené se strojovým učením zahrnují otázky etiky a soukromí, například jak zajistit, aby systémy nevyužívaly zkreslené nebo diskriminační vzory obsažené v datech. Budoucnost strojového učení je plná příležitostí k dalšímu zlepšování a zefektivnění procesů napříč různými sektory, přičemž klíčem k úspěchu bude zodpovědné a etické využívání těchto technologií.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)