Strojové učení, jako klíčová podmnožina umělé inteligence, se zaměřuje na vývoj algoritmů, které umožňují počítačovým systémům učit se z dat a zlepšovat svou výkonnost v čase bez explicitního naprogramování. Tento obor je založen na statistických modelech a matematických optimalizacích, které dovolují systémům identifikovat vzory a vztahy v datech. Strojové učení se dělí na několik základních typů: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning), učení s posilováním (reinforcement learning) a semi-supervised learning, které kombinuje prvky obou přístupů.
V učení s učitelem jsou modely trénovány na předem označených datech. Systém získává data vstupů a odpovídajících výstupů, což mu umožňuje předpovídat výstupy pro nová, neviděná data. Typickými aplikacemi jsou klasifikace (např. rozpoznávání obrazů a textů) a regresní analýza (např. předpověď cen akcií). Naopak učení bez učitele využívá neoznačených dat, kde algoritmy samy hledají skryté struktury. Příkladem je shlukování (clustering), které může být použito pro segmentaci zákazníků v marketingu, nebo redukce dimenzí, která pomáhá zjednodušit složitá data.
Učení s posilováním představuje jiný přístup, kde agent (program) interaguje s prostředím a učí se pomocí odměn a trestů, což je princip inspirovaný behaviorální psychologií. Tento přístup se ukázal být efektivní například ve hrách, kde algoritmy dokáží překonávat lidské šampiony, jako v případě šachů nebo Go. Strojové učení má široké uplatnění v mnoha oblastech – od zdravotnictví (diagnostika nemocí), přes finance (predikce rizik), až po autonomní vozidla a personalizované doporučovací systémy, což ukazuje na jeho rostoucí význam a potenciál měnit a zlepšovat náš každodenní život.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)