Strojové učení (machine learning) je podmnožina umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů umožňujících počítačovým systémům zlepšovat své výkony v určitém úkolu na základě zkušeností, aniž by byly explicitně naprogramovány. Základním konceptem strojového učení je schopnost počítače učit se z dat. Algoritmy strojového učení se používají k analýze velkých objemů dat, identifikaci vzorců a činění přesných předpovědí. Tento proces zahrnuje různé techniky, jako je klasifikace, regresní analýza, clustering a redukce dimenzionality.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a učení posilováním (reinforcement learning). Učení s učitelem využívá označené datové sady, kde každý vstupní datový bod je spojen s výstupním cílem. Algoritmus se učí, jak mapovat vstupy na správné výstupy, což se hodí například pro úlohy klasifikace a regrese. Naproti tomu učení bez učitele pracuje s neznačenými daty a snaží se identifikovat skryté struktury v datech. Typickými aplikacemi jsou clustering, kde se data dělí do skupin, a asociační pravidla. Učení posilováním je pak typické pro situace, kde agent učící se systém získává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo trestů a postupně optimalizuje své jednání tak, aby maximalizoval kumulativní odměnu.
Aplikace strojového učení jsou rozmanité a zasahují do mnoha oblastí lidské činnosti. V lékařství se využívá pro diagnostiku nemocí a personalizovanou medicínu, v ekonomii pro predikci tržních trendů a optimalizaci zásob, v průmyslu pro prediktivní údržbu a automatizaci výrobních procesů. V oblasti informačních technologií se strojové učení používá k detekci spamu, rozpoznávání řeči, překladu textů a vylepšení vyhledávacích algoritmů. Svět sociálních médií a marketingu těží z analýzy sentimentu a personalizace obsahu. S rozvojem výpočetní techniky a dostupností velkých datových sad se význam a možnosti strojového učení neustále rozšiřují, což otevírá nové horizonty pro inovace a zlepšení v mnoha odvětvích.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)