Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zabývá vývojem algoritmů a statistických modelů, jež umožňují počítačovým systémům zlepšovat se v řešení úloh na základě zkušeností. Základním principem strojového učení je schopnost systému učit se z poskytnutých dat a následně aplikovat získané poznatky na nové, dosud neznámé situace. Tento proces probíhá bez explicitního programování jednotlivých úkolů, což umožňuje systémům adaptovat se a zlepšovat svou výkonnost v průběhu času.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a posilované učení (reinforcement learning). Učení s učitelem využívá označených dat, kde každý vstupní vzorek je spojen s odpovídajícím výstupem. Cílem je naučit model predikovat výstupy pro nové vstupy. Typickými aplikacemi jsou klasifikace a regresní analýza. Naopak učení bez učitele pracuje s neoznačenými daty a snaží se nalézt skryté struktury nebo vzory v těchto datech, což je užitečné například pro shlukovou analýzu nebo redukci dimenzionality. Posilované učení pak zahrnuje interakce s dynamickým prostředím, kde agent učí optimální strategie prostřednictvím zkoušení a odměn.
Strojové učení nachází široké uplatnění v mnoha oblastech, od medicíny přes finance až po autonomní řízení. V medicíně je využíváno například k diagnostice nemocí na základě obrazových dat nebo genetických informací. Ve finančnictví pomáhá při analýze tržních trendů a predikci budoucího vývoje. Autonomní vozidla využívají strojové učení k rozpoznávání překážek a navigaci v reálném čase. Navzdory jeho nesmírnému potenciálu však strojové učení čelí i řadě výzev, jako je potřeba velkých množství tréninkových dat, riziko předsudků (bias) v modelech a interpretace výsledků. Výzkum v této oblasti se neustále vyvíjí, což otevírá nové možnosti a aplikace pro budoucnost.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)