Strojové učení je dynamický a rychle se rozvíjející obor informatiky, který umožňuje počítačovým systémům získávat znalosti a dovednosti na základě empirických dat bez explicitního naprogramování každého kroku. Základem tohoto přístupu je nalezení vzorců a souvislostí ve velkých objemech dat, na jejichž základě systém dokáže predikovat budoucí události nebo rozhodovat s určitou mírou pravděpodobnosti. Typickým příkladem je klasifikace e-mailů na „spam“ a „ne-spam“ na základě textového obsahu, kdy algoritmus analyzuje velké množství již označených e-mailů, aby rozpoznal charakteristické znaky jednotlivých kategorií.
Metodiky strojového učení lze rozdělit do několika základních větví, mezi které patří učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a učení posilováním (reinforcement learning). Učení s učitelem využívá k trénování algoritmů sady vstupních dat spojených se správnými výstupy, což umožňuje modelu naučit se mapování mezi vstupy a výstupy – například rozpoznávání obrázků nebo předpovídání hodnot. Učení bez učitele naproti tomu pracuje s daty bez označených výstupů a snaží se najít skryté struktury či seskupení, například při segmentaci zákazníků v rámci marketingových analýz. Učení posilováním je založené na interakcích agenta s prostředím, kde je agent odměňován či penalizován za své akce a postupně optimalizuje své chování s cílem maximalizovat budoucí zisk.
Aplikace strojového učení jsou dnes všudypřítomné a sahají od rozpoznávání obrazu, automatického překladu textu, až po autonomní vozidla či doporučovací systémy v e-commerce. Úspěch těchto metod však závisí na kvalitě a množství vstupních dat, pečlivém výběru vhodných algoritmů a správné interpretaci výsledků. Strojové učení tak představuje klíčový nástroj moderní datové analýzy a automatizace, který zásadní měrou urychluje pokrok v celé řadě vědních a technických disciplín.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)