Strojové učení je odvětvím umělé inteligence, které se zabývá vývojem algoritmů a statistických modelů umožňujících počítačovým systémům zlepšovat své výkony na základě zkušeností, tedy na základě dat. Narozdíl od tradičního programování, kde vývojář explicitně stanovuje všechna pravidla a podmínky, u strojového učení systém identifikuje vzory a pravidelnosti sám přímo z datového souboru. Typickými aplikacemi strojového učení jsou rozpoznávání obrazu a řeči, doporučovací systémy (například v e-shopech nebo na streamovacích platformách), předpověď počasí či detekce podvodného chování v bankovnictví.
Existuje několik základních typů strojového učení. Prvním z nich je učení s učitelem (supervised learning), kdy jsou algoritmu předloženy vstupní data spolu se správnými výstupy a jeho úkolem je naučit se z těchto příkladů odhadovat výstupy pro nová, dosud neviděná data. Typickým příkladem je rozpoznávání rukopisu, kde se systém trénuje na sadě obrázků čísel s přiřazenými správnými hodnotami. Druhým typem je učení bez učitele (unsupervised learning), kde je algoritmus vystaven pouze vstupním datům bez známých výstupů a jeho cílem je objevit v datech skrytou strukturu, například seskupovat podobné objekty dohromady. Specifickou kategorií je také posilované učení (reinforcement learning), v němž agent získává odměny či tresty na základě svých akcí v prostředí a optimalizuje své chování, aby maximalizoval dlouhodobý zisk.
Strojové učení využívá řadu metod, mezi které patří například rozhodovací stromy, umělé neuronové sítě, shlukovací algoritmy či metody založené na pravděpodobnostním modelování. V posledních letech zažívá tento obor prudký rozvoj zejména díky dostupnosti velkých datových sad a rostoucí výpočetní kapacitě. Současné algoritmy strojového učení dosahují v některých úlohách, jako je rozpoznávání obrazu nebo přirozeného jazyka, výsledků srovnatelných či někdy i lepších než lidský výkon. Přesto zůstává výzvou zajistit transparentnost a pochopitelnost rozhodovacích procesů těchto systémů a bezpečnou integraci do společenských struktur. Strojové učení tak představuje nejen slibný technologický nástroj, ale i významné téma pro širší vědeckou i etickou diskusi.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)