Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zabývá vývojem algoritmů a statistických modelů, jež umožňují počítačovým systémům zlepšovat své výkony v konkrétních úkolech na základě empirických dat. Namísto aby byly programovány explicitní instrukce, systémy strojového učení analyzují data, rozpoznávají vzory a učí se z nich, což jim umožňuje rozhodovat a předpovídat s rostoucí přesností. Tento proces je často porovnáván s lidským učením, kde zkušenosti vedou k získávání nových znalostí a dovedností.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení s učitelem, učení bez učitele a posilované učení. Učení s učitelem zahrnuje trénink algoritmů na značených datech, kde vstupní data jsou spojena s odpovídajícími výstupy. Tento přístup je užitečný například pro predikci hodnot, jako je cena domu na základě jeho charakteristik. Učení bez učitele, na druhé straně, pracuje s neznačenými daty a snaží se odhalit skryté struktury nebo vzory v datech, což je užitečné například pro segmentaci zákazníků. Posilované učení pak zahrnuje interakci agenta s dynamickým prostředím, kde agent získává zpětnou vazbu ve formě odměn a trestů a optimalizuje své chování k dosažení co nejlepšího výsledku, což je přístup využívaný například v robotice nebo hrách.
Význam strojového učení je v dnešní době obrovský, protože se nachází v srdci mnoha moderních technologických aplikací. Například rozpoznávání obrazu a řeči, doporučovací systémy, autonomní vozidla a detekce podvodů jsou oblastmi, kde strojové učení hraje klíčovou roli. S rostoucím množstvím digitálních dat a výpočetní kapacity se strojové učení stává stále sofistikovanějším a jeho aplikace pronikají do čím dál více odvětví, což přináší nové možnosti a výzvy pro vědecký a technologický pokrok.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)