Strojové učení (Machine Learning) je podkategorií umělé inteligence (AI), která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů, které umožňují počítačovým systémům zlepšovat jejich výkon na určitých úlohách na základě zkušeností a dat, aniž by byly explicitně naprogramovány. Základním principem strojového učení je schopnost systémů učit se z dat, přizpůsobovat se změnám prostředí a činit rozhodnutí na základě analyzovaných informací. Tyto systémy využívají různé matematické modely a algoritmy, jako jsou lineární regrese, rozhodovací stromy, neuronové sítě a k-means clustering, k identifikaci vzorců a vztahů v datech.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a posilovací učení (reinforcement learning). Učení s učitelem zahrnuje trénování modelu na označených datech, kde model získává zpětnou vazbu ve formě správných odpovědí, což mu umožňuje postupně zlepšovat svůj výkon. Příkladem může být klasifikace e-mailů jako „spam“ nebo „ne-spam“. Učení bez učitele, na druhé straně, pracuje s neoznačenými daty a zaměřuje se na identifikaci skrytých struktur a vzorců. Typickým příkladem je clustering, kde model seskupuje data do různých skupin na základě jejich podobností. Posilovací učení pak zahrnuje agenty, kteří interagují s prostředím a učí se optimálním strategiím prostřednictvím pokusů a omylů, což je užitečné například při vývoji autonomních systémů.
Aplikace strojového učení jsou rozsáhlé a zasahují do mnoha oblastí lidského života. V medicíně může strojové učení pomoci při diagnóze nemocí na základě analýzy lékařských snímků nebo genetických dat. V oblasti financí se používá pro predikci cen akcií nebo detekci podvodných transakcí. Dalšími příklady aplikací jsou rozpoznávání řeči, autonomní řízení vozidel, personalizace doporučení na e-commerce platformách nebo analýza sentimentu v sociálních médiích. Díky neustálému vývoji a pokroku v oblasti výpočetní techniky a dostupnosti velkých dat se strojové učení stává stále více klíčovou technologií pro inovace a zlepšování efektivity v různých průmyslových odvětvích.
Mgr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)