Strojové učení, podmnožina umělé inteligence, je vědecká disciplína, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů umožňujících počítačovým systémům zlepšovat jejich výkon v určitých úlohách prostřednictvím zkušenosti. Namísto explicitního programování pro každý specifický úkol, strojové učení umožňuje systémům analyzovat velká množství dat a nalézat v nich vzory, které mohou být využity k predikci nebo rozhodování. Tato technologie je základem mnoha aplikací, od rozpoznávání obrázků a textu po autonomní řízení vozidel a personalizaci uživatelských doporučení.
Existuje několik hlavních přístupů ke strojovému učení, z nichž nejvýznamnější jsou učení s učitelem, učení bez učitele a posilované učení. Učení s učitelem je založeno na trénovacích datech, která obsahují jak vstupy, tak výstupy, a cílem je naučit model správně predikovat výstupy na základě nových vstupů. Učení bez učitele pracuje s daty, která nemají předefinované výstupy, a snaží se objevovat skryté struktury a vzory v těchto datech. Posilované učení, naproti tomu, zahrnuje interakci agentů s prostředím za účelem maximalizace určitého kumulativního zisku, což je obzvláště užitečné pro úkoly, kde rozhodování vyžaduje sérii kroků v dynamickém prostředí.
Strojové učení má obrovský dopad na nejrůznější odvětví, včetně zdravotnictví, financí, dopravy a mnoha dalších. Například v medicíně umožňuje analýza velkých datových souborů rychleji a přesněji diagnostikovat nemoci nebo navrhovat individuální léčebné plány. Ve finančním sektoru se strojové učení používá k analýze tržních trendů a řízení rizik. Přestože strojové učení nabízí mnoho výhod, jeho aplikace s sebou nese také výzvy, jako jsou otázky etiky, ochrany soukromí a zaujatosti dat, které je nezbytné řešit pro zajištění spravedlivého a zodpovědného využívání této technologie.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)