Strojové učení

Strojové učení, někdy označované také jako strojové učení, je podoblastí umělé inteligence (AI), která se zabývá vývojem algoritmů, které umožňují počítačům učit se a provádět úkoly bez explicitního programování. Tyto algoritmy se snaží najít vzorce v datech a na základě těchto vzorců předvídat výsledky nebo provádět rozhodnutí.

Existují tři hlavní typy strojového učení: dozorované učení, nesupervizované učení a zesilovací učení. Dozorované učení vyžaduje, aby byla data označena, takže algoritmus může najít vztahy mezi vstupními a výstupními daty. Například, pokud chceme stroji naučit rozpoznávat obrazy koček, dáme mu mnoho obrázků koček (vstupy) a řekneme mu, které obrázky jsou kočky (výstupy). Nesupervizované učení naopak nevyžaduje označená data a místo toho se pokouší najít skryté struktury nebo vzorce v datech samotných. Zesilovací učení se snaží naučit agenta, jak se chovat v prostředí tak, aby maximalizoval určitou míru odměny.

Strojové učení má široké spektrum aplikací, včetně rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, doporučovacích systémů, prediktivní analýzy a mnoho dalších. Je to také klíčový prvek pro rozvoj pokročilé AI a pro automatizaci řady úkolů, které byly dříve považovány za výhradně lidské, jako je například řízení aut.