Samostatné učení (anglicky „unsupervised learning“) představuje jeden z klíčových přístupů v oblasti strojového učení, což je důležitá součást širší vědecké disciplíny umělé inteligence (AI). Cílem samostatného učení je odhalení skrytých struktur nebo vzorů v datech, která nejsou nijak označena či kategorizována předem. Oproti často využívanému učení s učitelem (supervised learning), kde jsou modely trénovány na základě příkladů s jasně definovanými vstupy a výstupy, samostatné učení pracuje pouze s množinou nestrukturovaných vstupních dat. Tímto přístupem se algoritmy snaží najít obecné charakteristiky nebo souvislosti bez instrukcí, co konkrétně mají hledat.
Mezi nejčastěji používané metody samostatného učení patří shluková analýza (clustering) a dimenzionální redukce. Shluková analýza usiluje o rozdělení datových bodů do skupin (shluků) na základě jejich podobnosti, aniž by byly předem určeny konkrétní kategorie. Typickým příkladem je algoritmus k-means nebo hierarchické shlukování. Dimenzionální redukce, například pomocí Principal Component Analysis (PCA), pak umožňuje zjednodušení datového prostoru a usnadňuje analýzu dat tím, že nalézá nejvýznamnější vzory a odstraňuje šum. Samostatné učení tak nachází uplatnění mimo jiné při analýze obrazů, zpracování přirozeného jazyka nebo objevování skrytých vztahů v rozsáhlých databázích.
Význam samostatného učení v kontextu umělé inteligence stále roste, především díky narůstajícím objemům dat, které není prakticky možné ručně anotovat. Moderní aplikace AI, například detekce anomálií v bezpečnostních systémech nebo personalizace obsahu na základě uživatelského chování, využívají samostatné učení ke zvyšování adaptivity a efektivity modelů. Navíc se samostatné učení často kombinuje s dalšími přístupy, například polořízeným učením (semi-supervised learning), kde se využívá jak označených, tak neoznačených dat. Rozvoj samostatného učení tak přispívá k větší autonomii a schopnosti moderních inteligentních systémů analyzovat a využívat informace bez nezbytného dohledu člověka.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)