Strojové učení (anglicky machine learning) je dynamický obor informatiky, který se zabývá návrhem a vývojem algoritmů umožňujících počítačovým systémům „učit se“ z dat a zkušeností bez explicitního naprogramování všech kroků. Základním principem strojového učení je schopnost systému rozpoznávat vzory v datech a na základě získaných zkušeností zlepšovat své predikce či rozhodování. Toho se dosahuje pomocí matematických modelů, které jsou „trénovány“ na dostupných datech a následně aplikovány na nové, neznámé situace.
Strojové učení lze rozdělit do několika hlavních kategorií podle způsobu, jakým jsou data a výsledky prezentovány. Nejčastěji používané jsou učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a učení posilováním (reinforcement learning). Učení s učitelem spočívá v trénování modelu na datasetu, kde jsou známy vstupy i správné výstupy; model se pak učí přiřazovat správné výstupy novým vstupům. Učení bez učitele pracuje s daty bez předem daných výstupů a jeho cílem je nalézt struktury nebo vzory ve vstupních datech – například seskupování podobných položek (clustering). Učení posilováním je pak založeno na interakci agenta s prostředím, kde agent získává odměny nebo tresty na základě svých akcí a učí se optimalizovat své chování.
Aplikace strojového učení jsou rozsáhlé a stále se rozšiřují: od rozpoznávání obrazů a hlasu, přes automatický překlad jazyků, personalizaci obsahu na sociálních sítích, až po predikci finančních trhů či zdravotní diagnostiku. Moderní rozvoj v oblasti hlubokého učení (deep learning), což je poddisciplína strojového učení využívající umělé neuronové sítě s mnoha skrytými vrstvami, umožňuje řešit úlohy, které byly dříve považovány za příliš složité pro standardní algoritmy. Se zvyšující se dostupností výpočetního výkonu a narůstajícími objemy dat je strojové učení stále důležitějším nástrojem pro analýzu informací a automatizaci mnoha aspektů lidské činnosti.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)