Strojové učení (anglicky machine learning) je podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů, které umožňují počítačovým systémům vykonávat konkrétní úkoly bez explicitního naprogramování pro každý úkol. Tato technologie umožňuje systémům se učit a zlepšovat na základě zkušeností, což je dosaženo analýzou velkého množství dat. Jednoduše řečeno, strojové učení umožňuje počítačům „učit se“ z dat a získávat z nich poznatky, které jsou pak aplikovány na nové, dosud neviděné situace.
Existuje několik typů strojového učení, které se liší způsobem, jakým se modely učí z dat. Nejčastěji se dělí na učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a posilované učení (reinforcement learning). Učení s učitelem využívá označená data, což znamená, že model se učí na základě vstupních dat a odpovídajících výstupů. Typickým příkladem je klasifikace obrázků, kde model rozpoznává objekty na základě dříve označených obrázků. Učení bez učitele naopak pracuje s neoznačenými daty a snaží se najít skryté vzory nebo struktury v datech, například klastry podobných datových bodů. Posilované učení se zaměřuje na trénink modelů prostřednictvím zpětné vazby z prostředí, kde model získává odměny nebo tresty za své akce, což je užitečné například pro řízení robotů nebo hraní her.
Strojové učení má široké uplatnění v mnoha oblastech, včetně zdravotnictví, finančnictví, dopravy a marketingu. V medicíně se například používá pro diagnostiku onemocnění z lékařských snímků nebo pro předpovědi průběhu chorob na základě pacientských dat. Ve finančnictví pomáhá s detekcí podvodů, analýzou tržních trendů a automatizovaným obchodováním. V dopravě se strojové učení používá pro vývoj autonomních vozidel a optimalizaci logistických tras. V marketingu se pak využívá k personalizaci doporučení, analýze sentimentu a segmentaci zákazníků. Díky neustále rostoucímu množství dat a zlepšujícím se výpočetním kapacitám je potenciál strojového učení obrovský a otevírá nové možnosti pro inovace a pokrok v různých odvětvích.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)