Strojové učení (machine learning) je poddisciplína umělé inteligence, která se zabývá vývojem algoritmů a statistických modelů, které umožňují počítačovým systémům učit se a zlepšovat své schopnosti na základě zkušeností a dat, aniž by byly explicitně naprogramovány pro konkrétní úkol. V jádru této technologie leží myšlenka, že systém může identifikovat vzory v datech a následně je využívat k predikci či klasifikaci nových dat. Tento přístup je využíván v širokém spektru aplikací, od rozpoznávání řeči a obrazu až po analýzu velkých dat a prediktivní modelování.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a posilované učení (reinforcement learning). Učení s učitelem spočívá v tom, že se algoritmus učí na základě tréninkové sady dat obsahující vstupy a příslušné výstupy. Cílem je vytvořit model, který dokáže predikovat výstupy pro nová, dosud neviděná data. Naproti tomu učení bez učitele pracuje s daty, která nemají předem definované výstupy. Algoritmus se snaží najít skryté vzory nebo struktury v datech, například prostřednictvím shlukování (clustering) nebo redukce dimenzionality. Posilované učení je pak založeno na principu odměn a trestů, kdy agent interaguje s prostředím a učí se optimální chování prostřednictvím zpětné vazby, která vychází z jeho akcí.
Strojové učení má široké praktické využití v různých oblastech. V medicíně je například využíváno k diagnostice nemocí na základě analýzy lékařských snímků, v oblasti financí k predikci tržních trendů a hodnocení úvěrových rizik, a v e-commerce k personalizaci nabídek a doporučení produktů. Nicméně, s rostoucími možnostmi strojového učení přicházejí i etické a společenské výzvy, například v otázkách ochrany soukromí, zaujatosti algoritmů a transparentnosti rozhodovacích procesů. Důkladné porozumění těmto technologiím a odpovědné přístupy k jejich implementaci jsou klíčové pro jejich úspěšné a etické využití ve společnosti.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)