Strojové učení je interdisciplinární obor na pomezí informatiky, statistiky a matematiky, jehož cílem je naučit počítače rozpoznávat vzory a učit se ze zkušeností bez explicitního naprogramování. Vychází ze snahy simulovat lidské schopnosti učení, tudíž algoritmy strojového učení samostatně analyzují data a z nalezených souvislostí dokážou predikovat budoucí chování, rozhodovat nebo klasifikovat nové informace. Jedná se o klíčovou součást moderní datové analýzy i umělé inteligence, s využitím například v rozpoznávání obrazu a řeči, doporučovacích systémech, autonomním řízení vozidel či predikci nemocí.
Proces strojového učení obvykle probíhá ve třech krocích: sběru a přípravě dat, výběru a tréninku modelu a jeho vyhodnocení. Prvním krokem je získání kvalitních dat, která reprezentují daný problém. Následuje volba vhodného algoritmu, například rozhodovacích stromů, neuronových sítí, podpůrných vektorových strojů nebo metod shlukování. Po „trénování“ modelu na trénovacích datech je model testován na zvláštním, neznámém datasetu, čímž lze posoudit jeho schopnost generalizovat – tedy správně předpovídat výsledky i na nových datech. Přesnost modelu lze dále zvyšovat úpravami parametrů nebo struktury daného algoritmu.
Strojové učení se dělí podle způsobu trénování na tři hlavní typy: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a učení posilováním (reinforcement learning). První typ, častý v praxi, vyžaduje data označená správnými výstupy a učí model provádět předpovědi podobným vzorům. Učení bez učitele se využívá pro zkoumání skrytých struktur, například při segmentaci dat do skupin (shlukování). Učení posilováním pak imituje pokus-omyl, kde agent zkouší různé akce a získává odměny za správná rozhodnutí. Strojové učení nachází stále širší uplatnění v průmyslu, vědě i běžném životě, avšak s jeho rostoucím nasazením vyplývají i nové etické a společenské otázky, například ohledně transparentnosti algoritmů a zodpovědnosti za jejich rozhodnutí.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)