Strojové učení je podoblast umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů, které umožňují počítačovým systémům učit se a zlepšovat své výkony na základě empirických dat. Na rozdíl od tradičního programování, kde je každý krok a rozhodnutí výslovně kodifikováno programátorem, strojové učení využívá statistické metody k tomu, aby se systém dokázal adaptovat na nové situace a optimalizovat své chování bez explicitního naprogramování. Mezi základní techniky patří učení s učitelem (supervised learning), při kterém je systém trénován na předem označených datech, učení bez učitele (unsupervised learning), kde se systém snaží najít vzory a struktury v neoznačených datech, a učení posilováním (reinforcement learning), které se zaměřuje na optimalizaci akčních strategií na základě zpětné vazby z prostředí.
Klíčovým prvkem strojového učení je schopnost generalizace, což znamená, že modely vytvořené na základě tréninkových dat musí být schopny dobře fungovat i na nových, neznámých datech. Toho je dosaženo pomocí různých metod, jako je regularizace, křížová validace a výběr vhodných hyperparametrů. Důležitou součástí procesu je také zpracování a příprava dat, které zahrnuje kroky jako čištění dat, škálování, kódování kategorických proměnných a extrakce relevantních rysů. K úspěšnému nasazení modelů strojového učení jsou často zapotřebí rozsáhlé výpočetní zdroje, zejména v případě komplexních modelů jako jsou hluboké neuronové sítě, které vyžadují velké množství dat a výpočetního výkonu.
Strojové učení má široké spektrum aplikací napříč různými obory. V oblasti zdravotnictví pomáhá při diagnostice nemocí a analýze lékařských snímků, v obchodě optimalizuje doporučovací systémy a předpovídá chování zákazníků, a v průmyslu zlepšuje prediktivní údržbu zařízení. Ve finančním sektoru se používá k detekci podvodů a predikci tržních trendů. Navíc se stává základem pro autonomní systémy, jako jsou samořídící vozidla nebo inteligentní robotika. S rozvojem technologií a dostupností dat se očekává, že strojové učení bude hrát stále důležitější roli ve společnosti, a to i přes výzvy spojené s etikou, ochranou soukromí a bezpečností těchto systémů.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)