Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů umožňujících počítačům učit se z dat. Namísto explicitního programování pravidel pro konkrétní úkoly, strojové učení využívá vzory a zkušenosti získané z velkých datových souborů k tomu, aby se systémy mohly přizpůsobovat a zlepšovat své rozhodování nebo předpovídání. Tato metoda nachází uplatnění v mnoha oblastech, od rozpoznávání řeči a obrazu až po doporučovací systémy a analýzu trhu.
Základní principy strojového učení zahrnují tzv. cvičení modelů na trénovacích datech, kde se algoritmus snaží minimalizovat chybu mezi skutečnými výstupy a těmi, které předpověděl. Existují různé typy strojového učení, mezi něž patří řízené učení (supervised learning), kdy jsou algoritmu poskytnuty jak vstupy, tak odpovídající výstupy, a cílem je naučit se mapovat mezi nimi. Naopak, v neřízeném učení (unsupervised learning) jsou k dispozici pouze vstupní data a algoritmus se snaží odhalit skryté struktury nebo vzory v datech. Další formou je posilované učení (reinforcement learning), kde agenti učí na základě odměn nebo trestů za své akce ve specifickém prostředí.
Strojové učení se rychle vyvíjí díky rostoucí dostupnosti velkých dat a výpočetního výkonu. To umožňuje vytvářet stále sofistikovanější modely, které mohou překonávat lidské schopnosti v určitých úkolech. Nicméně, výzvy jako transparentnost modelů, etické otázky a riziko předsudků v datech zůstávají aktuálními tématy výzkumu. Strojové učení má potenciál transformovat různé sektory, včetně zdravotnictví, dopravy a financí, a přinášet nové příležitosti pro inovace. Aby bylo možné plně využít jeho možnosti, je nezbytné pokračovat ve výzkumu a vývoji, stejně jako v diskusích o odpovědném a etickém využití této technologie.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)