Strojové učení je podmnožina umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů umožňujících počítačovým systémům učit se a zlepšovat své výkony na základě datových vstupů bez explicitního naprogramování. Tento proces napodobuje způsob, jakým se učí lidé, a je založen na analýze velkých množství dat. Hlavním cílem strojového učení je umožnit systémům rozpoznávat vzory, predikovat budoucí události a automatizovat rozhodovací procesy na základě získaných zkušeností. Existují různé typy strojového učení, včetně učení pod dohledem, bez dohledu a posilovaného učení, z nichž každý je vhodný pro odlišné úlohy a aplikace.
Učení pod dohledem je typ strojového učení, kde je model trénován na datové sadě, která obsahuje vstupy a odpovídající správné výstupy. Cílem je naučit model přiřazovat nové, neznámé vstupy k správným výstupům. Příklady zahrnují klasifikační úkoly, jako je rozpoznávání obrázků, a regresní úkoly, jako je předpovídání cen nemovitostí. Na druhé straně, učení bez dohledu se snaží identifikovat skryté vzory nebo struktury v datech, kde nejsou k dispozici žádné výstupy pro trénink. To je užitečné v případech, jako je shlukování zákazníků podle jejich nákupního chování. Posilované učení, další kategorie, zahrnuje interakci agenta s prostředím, kde získává odměny nebo tresty na základě svých akcí, a cílem je optimalizovat rozhodování pro maximalizaci kumulativní odměny.
Různé algoritmy strojového učení, jako jsou rozhodovací stromy, neuronové sítě, náhodné lesy a podpora vektorových strojů (SVM), poskytují různé přístupy k rozpoznávání vzorů v datech. Pokroky v oblasti výpočetní techniky a dostupnosti rozsáhlých datových sad vedly k dynamickému rozvoji strojového učení v posledních letech, což umožňuje jeho široké aplikace v oblastech jako je zdravotnictví, finance, marketing a autonomní řízení. Nicméně, s tímto růstem přicházejí i výzvy, jako je potřeba zajistit transparentnost, interpretovatelnost a etiku algoritmů strojového učení, což jsou klíčové faktory pro jejich širokou akceptaci a důvěru ve společnosti.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)