Strojové učení je interdisciplinární vědní obor na pomezí informatiky, statistiky a matematiky, který umožňuje počítačům získávat znalosti a dovednosti na základě dat bez explicitního naprogramování konkrétního postupu řešení úlohy. Základní myšlenkou je, že stroj, respektive počítačový algoritmus, dokáže odvodit odpovídající pravidla či model ze zpracovávaných dat, a následně na jejich základě rozhodovat, předpovídat nebo klasifikovat nové neznámé příklady. Strojové učení je součástí širší oblasti umělé inteligence a stává se klíčovou technologií pro moderní aplikace od rozpoznávání obrazu, hlasu, přes automatický překlad až po personalizace doporučení na internetu.
Existuje několik hlavních typů strojového učení s různými přístupy podle povahy dat a cíle úlohy. Nejčastěji se rozlišuje učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a učení posilováním (reinforcement learning). Učení s učitelem vyžaduje trénovací data, která již obsahují správné odpovědi (tzv. značkovaná data); typickými úlohami jsou klasifikace textu, rozpoznávání obrazů či predikce hodnot. Učení bez učitele pracuje s neznačkovanými daty a snaží se v nich najít skryté struktury, vzory či seskupení, například prostřednictvím shlukování (clustering) nebo hledání asociací. Učení posilováním je založené na principu odměn a trestů za jednotlivé akce, což umožňuje rozvíjení strategie například v robotice nebo v herních aplikacích.
Základní stavební jednotkou strojového učení jsou takzvané modely, například rozhodovací stromy, neuronové sítě, podpora vektorových strojů (Support Vector Machines), nebo regresní analýza. Tyto modely se učí na trénovacích datech, optimalizují svoje parametry a vytvářejí zobecnitelné vzorce využitelné na nových, neznámých datech. V posledním desetiletí zaznamenalo strojové učení výrazný pokrok díky dostupnosti velkého množství dat a zvýšenému výpočetnímu výkonu, což vedlo k rozkvětu metod hlubokého učení (deep learning) umožňujících řešení dosud neřešitelných úloh. Strojové učení tak výrazně ovlivňuje nejen technologický sektor, ale také medicínu, finance, dopravu a další oblasti lidské činnosti.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)