Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zabývá návrhem algoritmů schopných se učit z dat. Základní myšlenkou je, že systém může identifikovat vzory a vztahy v datech, což mu umožňuje předpovídat budoucí výstupy nebo rozhodnutí bez explicitního naprogramování pro konkrétní úkol. Strojové učení je rozděleno do několika kategorií, mezi které patří učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a zesílené učení (reinforcement learning). Učení s učitelem zahrnuje algoritmy, které pracují s označenými daty, zatímco učení bez učitele se zabývá analýzou a shlukováním neoznačených dat. Zesílené učení se zaměřuje na optimalizaci akcí systémů prostřednictvím odměn a trestů.
Hluboké učení je specifickou oblastí strojového učení, která využívá umělé neuronové sítě inspirované lidským mozkem. Tyto sítě obsahují mnoho vrstev, což jim umožňuje modelovat složité nelineární vztahy v datech. Díky výpočetní síle moderních grafických procesorů a velkým objemům dat, které jsou dnes k dispozici, se hluboké učení stalo klíčovým nástrojem pro řešení výzev v oblastech, jako je obrazové rozpoznávání, přirozené zpracování jazyka a automatické řízení. Například konvoluční neuronové sítě (CNN) jsou velmi úspěšné v úlohách, které vyžadují analýzu obrazových dat, zatímco rekurentní neuronové sítě (RNN) jsou efektivní při práci s časovými řadami a sekvenčními daty.
Strojové učení má široké spektrum aplikací napříč různými obory. Ve zdravotnictví se používá pro diagnostikování nemocí na základě lékařských snímků nebo genetických dat. V oboru financí pomáhá při detekci podvodných transakcí či při algoritmickém obchodování. V personalizované reklamě umožňuje cílení reklam na základě uživatelského chování. Přestože strojové učení nabízí mnoho výhod, přináší také výzvy, jako je potřeba velkých objemů dat pro trénink modelů, otázky týkající se interpretovatelnosti výsledků a obavy o soukromí dat. Vědecká komunita i průmysl se však nadále snaží tyto problémy řešit a posouvat hranice toho, co je s pomocí strojového učení možné.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)