Strojové učení je obor umělé inteligence, který se zabývá vývojem algoritmů a statistických modelů umožňujících počítačovým systémům zlepšovat své chování na základě empirických dat. Namísto explicitního programování každého kroku se systémy strojového učení učí a adaptují na nové informace prostřednictvím předchozích zkušeností. Základem strojového učení je využití matematických a statistických metod k nalezení vzorů či závislostí v datech, což počítačům umožňuje například rozpoznávat obrazce, předvídat budoucí hodnoty nebo třídit objekty.
Mezi základní typy strojového učení patří učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a učení posilováním (reinforcement learning). Učení s učitelem spočívá ve využití označených dat, kde algoritmus zná správné odpovědi a podle nich se učí modelovat vztah mezi vstupy a výstupy. Typickým příkladem je rozpoznávání rukopisu, kde jsou vstupními daty snímky písmen a výstupem je jejich identifikace. Učení bez učitele pracuje s neoznačenými daty a jeho cílem je najít skryté vzory nebo seskupení dat. Příkladem může být segmentace zákazníků na základě jejich nákupního chování. Učení posilováním se liší tím, že systém získává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo trestů v závislosti na svých akcích v konkrétním prostředí – typicky se používá například u autonomních agentů, kteří se učí hrát hry.
Aplikace strojového učení jsou v současnosti rozšířené v mnoha oborech, například v lékařství (diagnostika na základě obrazových dat), finančnictví (detekce podvodů), průmyslu (prediktivní údržba), dopravě (autonomní vozidla) nebo v analýzách textových dat (strojový překlad, rozpoznávání řeči). Výsledky a úspěšnost strojového učení však významně závisí na kvalitě, objemu a rozmanitosti trénovacích dat, ale také na vhodné volbě modelu a jeho parametrizaci. S rostoucími výpočetními možnostmi a dostupností dat se strojové učení stává nedílnou součástí moderních technologií a má zásadní dopad na řadu oblastí vědeckého výzkumu i praktického života.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)