Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů umožňujících počítačovým systémům zlepšovat své výkony při určité úloze na základě zkušeností. Na rozdíl od tradičního programování, kde programátor explicitně specifikuje každou instrukci, strojové učení umožňuje počítačům se „učit“ z dat. Klíčovou součástí tohoto procesu je identifikace vzorců a zákonitostí v datech, což umožňuje vytvářet predikční modely. Tento přístup našel uplatnění v široké škále aplikací, od rozpoznávání hlasu a obrazu po predikci chování uživatelů na internetu.
Existuje několik základních typů strojového učení, které se liší způsobem, jakým se algoritmy učí z dat. Nejznámější jsou učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a zesílené učení (reinforcement learning). Učení s učitelem spočívá v trénování modelu na datové sadě, která obsahuje vstupy i požadované výstupy, což modelu umožňuje se naučit vztah mezi nimi. Naproti tomu učení bez učitele pracuje s daty, která nemají žádné předem definované výstupy, a cílem je odhalit skryté struktury nebo vzory. Zesílené učení je inspirováno behaviorální psychologií a zahrnuje agenta, který interaguje s prostředím a učí se optimalizovat svou činnost na základě zpětné vazby.
Strojové učení má potenciál transformovat různé průmyslové odvětví a oblastí lidské činnosti. Například v medicíně se používá k analýze obrazových dat za účelem diagnostiky onemocnění nebo k personalizaci léčby pacientů. V obchodě může strojové učení pomoci optimalizovat zásoby nebo personalizovat marketingové strategie. Nicméně, s rostoucím nasazením strojového učení se objevují i etické a sociální otázky, jako je zajištění férovosti a transparentnosti algoritmů či ochrana soukromí. Je proto nezbytné pokračovat v interdisciplinárním výzkumu, který tyto výzvy adresuje a umožňuje bezpečné a efektivní využití strojového učení ve společnosti.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)