Machine learning

Machine learning (strojové učení) je podmnožina umělé inteligence, která se zabývá vývojem algoritmů a statistických modelů, jež umožňují počítačovým systémům učit se a zlepšovat své výkony na základě zkušeností nebo dat, aniž by byly explicitně naprogramovány pro konkrétní úkoly. Hlavním cílem strojového učení je vytvořit systémy, které se mohou autonomně učit a přizpůsobovat novým situacím.

Proces strojového učení začíná tréninkem, kdy model zpracovává tréninková data obsahující vstupní hodnoty a jejich odpovídající výstupy. Cílem tréninku je minimalizovat rozdíly mezi předpovězenými a skutečnými výstupy. Po tréninku se model testuje a ověřuje na nových datech, která doposud nebyla použita, aby se ověřilo, že model je schopný dobře fungovat i v neznámých situacích.

Aplikace strojového učení jsou velmi rozmanité a zahrnují rozpoznávání obrazů a zvuků, predikce a analýzu dat, doporučovací systémy, zpracování přirozeného jazyka či například diagnostiku v medicíně.