Strojové učení je oblast umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů umožňujících počítačům získávat a zlepšovat své dovednosti na základě dat. Namísto explicitního programování pravidel, strojové učení umožňuje systémům se „učit“ z příkladů a zkušeností. To zahrnuje široké spektrum technik, od jednoduchých lineárních regresí až po složité hluboké neuronové sítě. Hlavním cílem strojového učení je dosáhnout vysoké prediktivní přesnosti, což zahrnuje schopnost správně interpretovat nové a neznámé situace na základě predikce z tréninkových dat.
Základními typy strojového učení jsou tři: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a posilované učení (reinforcement learning). Učení s učitelem využívá tréninková data, která obsahují vstupy i odpovídající výstupy, což umožňuje systému se učit z těchto příkladů a generalizovat na nové situace. Příklady zahrnují klasifikaci a regresi. Učení bez učitele se naopak snaží najít skryté vzory nebo strukturu v datech bez předchozích známých výstupů. Typickými úlohami jsou shlukování (clustering) a asociační pravidla. Posilované učení je specifický typ, kde agent interaguje s prostředím a učí se pomocí zpětné vazby ve formě odměn a trestů, aby maximalizoval svou kumulativní odměnu.
Význam strojového učení je v dnešní době obrovský a roste s každým rokem. Aplikace zahrnují rozpoznávání obrazu a řeči, doporučovací systémy (například pro e-commerce nebo streamovací služby), prediktivní údržbu v průmyslu, finanční modelování, zdravotní diagnostiku a mnoho dalších. Strojové učení umožňuje analýzu a interpretaci obrovského množství dat, což by bylo pro lidské analytiky nepředstavitelně časově náročné nebo nemožné. Tímto způsobem strojové učení nejen zvyšuje efektivitu a přesnost v různých oblastech, ale také otevírá nové možnosti pro inovace a výzkum, které mohou zásadně změnit způsob, jakým vnímáme a využíváme technologie.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)