Strojové učení je poddisciplína umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů, které umožňují počítačovým systémům „učit se“ z dat. Tento proces zahrnuje automatickou detekci vzorců v datech a následné použití těchto vzorců k provádění predikcí nebo rozhodnutí bez explicitního naprogramování konkrétních pravidel. Strojové učení je široce aplikováno v mnoha oblastech, včetně rozpoznávání řeči, analýzy obrázků, prediktivní údržby a finančních trhů. Hlavním cílem strojového učení je zlepšit výkon systému na základě empirických dat.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení s učitelem, učení bez učitele a posilovací učení. Učení s učitelem vyžaduje, aby měl systém přístup k trénovací množině dat, která obsahuje vstupy a odpovídající výstupy. Algoritmy se snaží vytvořit model, který dokáže předpovídat výstupy pro nové, dosud neviděné vstupy. Typické aplikace zahrnují klasifikační problémy, jako je rozpoznávání emailů jako spam nebo ne-spam a regresní analýzy pro predikci ceny nemovitostí. Učení bez učitele naproti tomu nevyžaduje označená data. Cílem je najít skryté struktury v datech, například pomocí shlukové analýzy nebo asociační analýzy. Posilovací učení je další přístup, kde agenti učí prostřednictvím interakcí s prostředím a snaží se maximalizovat nějakou formu kumulativní odměny.
Metody a algoritmy strojového učení jsou neustále vylepšovány a rozšiřovány. Mezi populární algoritmy patří rozhodovací stromy, náhodné lesy, support vector machines (SVM), neuronové sítě a hluboké učení. Hluboké učení, které je inspirováno strukturou a funkcí lidského mozku, využívá hluboké neuronové sítě k analýze složitých datových struktur, jako jsou obrazy nebo text. Vývoj v této oblasti vede k vytvoření stále výkonnějších a efektivnějších systémů, které jsou schopny řešit stále složitější problémy. Významnou výzvou zůstává potřeba velkých množství kvalitních trénovacích dat a výpočetních zdrojů, což často omezuje aplikovatelnost těchto metod v praxi. Navzdory těmto výzvám strojové učení představuje jeden z nejrychleji se rozvíjejících a nejvlivnějších oborů moderní technologie.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)