Strojové učení je oblastí umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a technik umožňujících počítačovým systémům učit se z dat a zlepšovat své výsledky bez explicitního naprogramování. Hlavním cílem strojového učení je vytvořit modely, které dokáží generalizovat z tréninkových dat na nové, dosud neviděné příklady. Tento proces se obvykle skládá ze tří hlavních fází: výběru a přípravy dat, tréninku modelu a jeho testování a validace. Existují různé typy strojového učení, včetně učení pod dohledem (supervised learning), učení bez dozoru (unsupervised learning) a posilovaného učení (reinforcement learning), přičemž každý z nich se hodí pro různé typy úloh.
V učení pod dohledem jsou modelu poskytovány tréninkové datové sady, které obsahují vstupy a jim odpovídající výstupy. Model se učí mapovat vstupy na správné výstupy pomocí těchto dat. Tento přístup je často používán pro úlohy klasifikace a regresní analýzy. Například lze využít učení pod dohledem k rozpoznávání rukopisů nebo predikci cen nemovitostí na základě různých atributů. Naopak učení bez dozoru pracuje s daty, která nemají předem dané výstupy. Cílem je najít skryté vzory nebo struktury v těchto datech. Klasickým příkladem je shluková analýza (clustering), která se používá k segmentaci zákazníků do různých skupin na základě jejich chování.
Posilované učení je odlišné od předchozích dvou přístupů tím, že se model učí prostřednictvím interakce s prostředím. Namísto statických datových sad model zkoumá prostředí, přičemž dostává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo penalizací za své akce. Tento přístup je účinný zejména v situacích, kde rozhodování probíhá v sekvencích, jako například v robotice, řízení autonomních vozidel nebo hraní her. Strojové učení má široké uplatnění v mnoha oblastech včetně zdravotnictví, financí, marketingu a dokonce i v umění, což ukazuje jeho potenciál transformovat různé aspekty našeho života prostřednictvím efektivní analýzy dat a automatizace rozhodovacích procesů.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)