Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence a zaměřuje se na vývoj algoritmů a modelů, které umožňují počítačům učit se z dat a zlepšovat své výkony v konkrétních úkolech bez explicitního naprogramování. Klíčovou myšlenkou strojového učení je vytvořit systém, který dokáže automaticky detekovat vzory v datech a předpovídat budoucí výstupy na základě těchto vzorů. Proces strojového učení obvykle zahrnuje tři hlavní kroky: příprava dat, trénování modelu a vyhodnocení modelu. Příprava dat zahrnuje sběr, čištění a transformaci dat do formátu vhodného pro analýzu. Trénování modelu pak spočívá v použití algoritmů, které se učí na datech. Nakonec je třeba model otestovat a vyhodnotit jeho přesnost a efektivitu.
Existují různé typy strojového učení, přičemž nejběžnější jsou učení s učitelem, učení bez učitele a posilované učení. Učení s učitelem vyžaduje, aby byly vstupní data označena správnými odpovídajícími výstupy, což umožňuje modelu se učit z těchto příkladů. Typické aplikace zahrnují klasifikaci a regresi. Učení bez učitele naopak pracuje s daty, která nejsou označena, a cílem je odhalit skryté struktury v datech, například prostřednictvím shlukování. Posilované učení je pak založeno na systému odměn a trestů, kde algoritmus učí optimální strategii akcí, které maximalizují určitou kumulovanou odměnu.
Aplikace strojového učení jsou široké a rozmanité, zahrnující oblasti jako rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, doporučovací systémy, finanční modelování, prediktivní analýzy či autonomní vozidla. Například v medicíně může strojové učení pomáhat při diagnostikování nemocí analýzou lékařských snímků či záznamů o pacientech. V obchodním světě mohou firmy využívat strojové učení pro analýzu zákaznického chování, personalizaci marketingu či optimalizaci dodavatelských řetězců. S ohledem na rychlý rozvoj této technologie je stále důležitější také řešit etické a sociální aspekty strojového učení, včetně otázky zkreslení dat, ochrany soukromí a transparentnosti modelů.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)