Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vytváření algoritmů umožňujících počítačům učit se z dat a zlepšovat své výkony bez explicitního programování konkrétních úkolů. Tento přístup je inspirován kognitivními procesy lidského mozku a zahrnuje různé techniky, jako jsou neuronové sítě, rozhodovací stromy, podpora vektorových strojů a klastrování. Klíčovým prvkem strojového učení je schopnost algoritmů nalézat vzorce a vztahy v datech, což umožňuje predikci budoucích výsledků nebo rozpoznávání různých kategorií.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a učení s posilováním (reinforcement learning). Učení s učitelem zahrnuje trénink algoritmů na základě označených dat, kde jsou známy vstupy a odpovídající výstupy. Příkladem může být klasifikace e-mailů na spam a ne-spam. Učení bez učitele pracuje s neoznačenými daty a snaží se najít skryté struktury nebo vzory, například segmentace zákazníků na základě jejich nákupního chování. Učení s posilováním se zaměřuje na výběr akcí, které maximalizují kumulativní odměnu v dynamickém prostředí, což je často využíváno ve hrách a robotice.
Strojové učení nachází uplatnění v mnoha oblastech, jako je zdravotnictví, finance, doprava, marketing a další. V medicíně umožňuje například diagnostikovat nemoci na základě analýzy lékařských obrazů nebo genetických dat. Ve finančním sektoru pomáhá při detekci podvodů a optimalizaci investičních strategií. Doprava těží ze strojového učení při navigaci autonomních vozidel a optimalizaci dopravních toků. Marketing využívá strojové učení pro personalizaci nabídek a předpovídání zákaznického chování. S rostoucím množstvím dat a výpočetní kapacity se očekává, že význam strojového učení bude nadále růst a přinášet stále inovativnější a efektivnější řešení napříč různými obory.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)