Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zabývá vývojem algoritmů umožňujících počítačovým systémům samostatně se učit na základě dat a zlepšovat svoje výkony v konkrétním úkolu bez explicitního naprogramování konkrétních pravidel. Klíčovým principem je schopnost modelu detekovat vzory, vztahy a struktury v dostupných datech, což mu umožňuje generovat přesnější předpovědi nebo rozhodnutí při aplikaci na nové, dosud neviděné případy. Typickými příklady strojového učení jsou rozpoznávání obrazů, zpracování přirozeného jazyka, predikce trendů v datech či doporučovací systémy.
Z hlediska metod lze strojové učení rozdělit na tři základní kategorie: učení s učitelem (supervised learning), učení bez učitele (unsupervised learning) a posilované učení (reinforcement learning). V učení s učitelem se model trénuje na sadě vstupních dat, kde ke každému vstupu známe i požadovaný výstup (například rozpoznání žánru písně podle jejích parametrů). Algoritmus tak optimalizuje svou funkci podle známých vzorů, což mu umožňuje následně správně klasifikovat nebo predikovat nové případy. Učení bez učitele naopak pracuje s daty, kde výstupy neznáme a hledáme v nich skryté struktury – typicky shlukování nebo redukci dimenzionality. Posilované učení využívá mechanismus zpětné vazby: model získává odměny za správné akce a tresty za špatné, a tím optimalizuje svou strategii v sekvenčních rozhodovacích procesech.
Pokrok strojového učení je v posledních letech podpořen zejména rozvojem výpočetní techniky, dostupností velkých datových souborů a rozšířením hlubokého učení (deep learning), které využívá vícevrstvé neuronové sítě schopné automaticky extrahovat sofistikovanější vzory z dat. Strojové učení nachází široké uplatnění v průmyslu, medicíně, dopravě, financích či kybernetické bezpečnosti, kde umožňuje efektivnější analýzu dat, automatizaci rutinních procesů a inovativní přístupy ke složitým problémům. Jeho další rozvoj je úzce spjat s etickými otázkami, transparentností algoritmů a zajištěním spravedlivého a bezpečného využití v praktickém životě.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)