Co je to strojové učení?

Co je to strojové učení? Jaký je princip fungování a jaké jsou aplikace metody strojového učení? Pojďme společně s INVIAI najít podrobné odpovědi v následujícím textu!

Co je to strojové učení...?

Strojové učení (ML, také známé jako machine learning) je odvětví umělé inteligence (AI), které se zaměřuje na umožnění počítačům napodobovat způsob, jakým se lidé učí, aby automaticky plnily úkoly a zlepšovaly svůj výkon díky získaným zkušenostem z dat. Jednoduše řečeno, jedná se o obor, který umožňuje počítačům učit se samostatně bez explicitního programování, jak definoval odborník Arthur Samuel již v 50. letech 20. století. Tato definice platí dodnes: místo programování každého kroku poskytujeme data, ze kterých si počítač sám odvodí pravidla a postupně zlepšuje výsledky.

Dnes je strojové učení široce využíváno v každodenním životě. Mnoho online služeb, které běžně používáme – od internetových vyhledávačů, spamových filtrů, systémů doporučování filmů či produktů až po bankovní software detekující podezřelé transakce – je poháněno algoritmy strojového učení.

Tato technologie se také objevuje v mnoha mobilních aplikacích, například ve funkcích rozpoznávání hlasu, které umožňují virtuálním asistentům porozumět vašim příkazům. Díky schopnosti samostatného učení a zlepšování se strojové učení stalo základem většiny moderních AI systémů. Ve skutečnosti jsou většina pokroků v AI za posledních 5–10 let úzce spojena se strojovým učením, až někteří považují AI a ML za téměř synonymní pojmy.

Vztah mezi strojovým učením, AI a hlubokým učením

Umělá inteligence (AI) je široký pojem zahrnující všechny techniky, které umožňují strojům vykonávat „inteligentní“ chování podobné lidskému. Strojové učení je jednou z metod realizace AI, která umožňuje strojům učit se z dat místo detailního programování každého kroku. V rámci ekosystému AI má ML tak významnou roli, že mnoho AI systémů je ve skutečnosti postaveno na modelech strojového učení.

Hluboké učení (Deep Learning) je speciální podmnožinou strojového učení. Používá vícevrstvé umělé neuronové sítě (deep neural networks) k automatickému extrahování charakteristik z dat s minimálním zásahem člověka. Díky své vícevrstvé struktuře dokáže hluboké učení zpracovávat obrovské množství dat (například obrázky, zvuk, text) a samostatně se učit důležité rysy pro klasifikaci nebo predikci bez nutnosti předem definovaných charakteristik. To snižuje náročnost „učení“ stroje a umožňuje využít rozsáhlá data pro modely.

Naopak klasické ML algoritmy (bez hlubokého učení) často závisí na ručně navržených vstupních charakteristikách a vyžadují strukturovanější data pro dosažení dobrých výsledků. Dá se říci, že pokud je AI širokým souborem inteligentních technologií, strojové učení je jeho podmnožinou a hluboké učení je podmnožinou strojového učení, zaměřenou na hluboké neuronové sítě.

(Poznámka: Robotika a strojové učení jsou odlišné oblasti. Robotika se týká hardwaru a automatizace mechanických systémů, zatímco ML je převážně softwarový algoritmus. Nicméně moderní roboti mohou integrovat ML, aby byli „chytřejší“, například autonomní roboti využívají strojové učení k učení pohybu.)

Typy strojového učení

Existuje mnoho různých metod a algoritmů strojového učení. Základně lze ML rozdělit do čtyř hlavních kategorií podle způsobu, jakým systém učí se z dat:

Učení s učitelem (Supervised Learning)

Učení s učitelem je metoda tréninku modelu na označených datech. To znamená, že vstupní data již mají známý očekávaný výstup, což umožňuje algoritmu učit se na konkrétních příkladech. Model upravuje své parametry tak, aby předpovědi odpovídaly známým štítkům. Například pokud algoritmu poskytneme mnoho označených obrázků psů a koček, model se naučí přesně rozlišovat obrázky psů od ostatních. Učení s učitelem je nejrozšířenější formou strojového učení a používá se v mnoha úlohách, jako je rozpoznávání rukopisu, filtrování spamu nebo predikce cen nemovitostí.

Učení bez učitele (Unsupervised Learning)

Při učení bez učitele jsou vstupní data neoznačená. Algoritmus sám hledá vzory a skrytou strukturu v datech bez předchozích instrukcí. Cílem je, aby stroj objevil skupiny dat nebo skryté zákonitosti, které lidé nemusí znát. Například program pro učení bez učitele může analyzovat online nákupní data a automaticky seskupit zákazníky do segmentů s podobným nákupním chováním.

Tato segmentace pomáhá firmám lépe porozumět různým zákaznickým skupinám, i když předtím neexistovaly žádné konkrétní štítky „typ zákazníka“. Učení bez učitele se často využívá v analýze průzkumných dat, redukci dimenzionality a různých systémech doporučování.

Poloviční učení (Semi-supervised Learning)

Poloviční učení kombinuje označená i neoznačená data během tréninku. Obvykle máme k dispozici jen malé množství označených dat, zatímco většina dat zůstává neoznačená. Algoritmus polovičního učení využívá malou sadu označených dat k nasměrování klasifikace a extrakce charakteristik na větší neoznačené datové množiny. Tento přístup efektivně využívá rozsáhlá neoznačená data, aniž by vyžadoval náročné ruční označování.

Poloviční učení je zvláště užitečné, když je sběr označených dat obtížný nebo nákladný, a pomáhá zlepšit přesnost oproti čistému učení bez učitele.

Učení posilováním (Reinforcement Learning)

Učení posilováním je metoda, kdy algoritmus učí sám sebe prostřednictvím systému odměn a trestů při interakci s prostředím. Na rozdíl od učení s učitelem model nedostává předem známé páry vstup-výstup, ale zkouší různé akce a získává zpětnou vazbu (odměnu nebo trest) podle úspěšnosti těchto akcí.

Postupem času jsou akce vedoucí k lepším výsledkům posilovány, což umožňuje modelu naučit se optimální strategii pro dosažení stanoveného cíle. Učení posilováním se často používá k tréninku AI pro hraní her, řízení robotů nebo výuku autonomních vozidel.

Například model se může naučit hrát šachy tím, že si sám zahraje mnoho partií a získává body za výhru. Známým příkladem je systém IBM Watson, který využil učení posilováním k rozhodování, kdy odpovědět a jak vsadit, a díky tomu vyhrál soutěž Jeopardy! v roce 2011.

Jak strojové učení funguje

Strojové učení funguje na základě dat. Nejprve je potřeba shromáždit velké množství různorodých dat z různých zdrojů (senzory, transakční systémy, sociální sítě, otevřené databáze atd.). Kvalita dat je klíčová: pokud jsou data šumová, neúplná nebo nereprezentativní, model ML se může naučit nesprávné vzory a výsledky budou nepřesné.

Například čím více čistých a reprezentativních dat máme, tím efektivněji se model učí, ale data musí být předzpracována (čištěna, normalizována atd.) před samotným tréninkem.

1. Sběr a předzpracování dat: Nejprve je třeba definovat vstupní data a shromáždit je z důvěryhodných zdrojů. Poté se data čistí, odstraňují chyby, doplňují chybějící hodnoty a normalizují vstupní informace. Tento krok je časově náročný, ale zásadní pro konečnou přesnost modelu.
2. Výběr algoritmu a trénink modelu: Podle typu dat a cíle (klasifikace nebo predikce) se vybere vhodný algoritmus (např. lineární regrese, rozhodovací stromy, neuronové sítě atd.). Předzpracovaná tréninková data se pak použijí k učení optimalizací ztrátové funkce. Trénink upravuje parametry modelu tak, aby minimalizoval chyby na tréninkových datech.
3. Hodnocení a nasazení: Po tréninku se model testuje na nových datech (testovací sada) pro vyhodnocení kvality. Běžné metriky jsou přesnost (accuracy), Precision, Recall nebo F1-Score, v závislosti na úloze. Pokud výsledky splňují požadavky, model se nasadí do praxe (v aplikaci nebo službě), jinak se upraví data nebo algoritmus a trénink se opakuje.

Praktické aplikace strojového učení

Strojové učení se používá v mnoha oblastech, od běžných každodenních nástrojů až po vyspělé technologické sektory. Níže uvádíme několik typických příkladů využití ML:

• Generativní AI (Generative AI): Jedná se o technologii ML umožňující automatickou tvorbu nového obsahu (texty, obrázky, videa, zdrojové kódy atd.) na základě požadavků uživatele. Generativní AI modely (například velké jazykové modely) se učí z obrovského množství dat, aby porozuměly požadavkům a automaticky vytvářely vhodný obsah. Příklad: ChatGPT je známá aplikace generativní AI, která dokáže odpovídat na otázky nebo vytvářet texty podle přání uživatele.

• Rozpoznávání hlasu: Strojové učení pomáhá počítačům rozumět lidské řeči a převádět ji na text. Technologie Speech Recognition využívá ML modely (často v kombinaci s zpracováním přirozeného jazyka) k rozpoznání a přepisu hlasu. Praktické aplikace zahrnují virtuální asistenty v telefonech (např. Siri, Google Assistant), kteří vykonávají hlasové příkazy, nebo funkce diktování textu pro pohodlnější ovládání zařízení.

• Chatboti a zákaznická podpora: Mnoho chatbotů na webových stránkách a sociálních sítích využívá strojové učení k automatickým odpovědím na často kladené dotazy (FAQ), poradenství ohledně produktů a 24/7 interakci se zákazníky. Díky ML chatboty rozumí záměrům uživatelů a poskytují relevantní odpovědi, dokonce se učí z každé konverzace a zlepšují se. To firmám šetří lidské zdroje a zároveň zvyšuje zákaznickou zkušenost (například virtuální asistenti a chatboti e-shopů pomáhají s doporučením produktů a okamžitým řešením dotazů).

• Počítačové vidění (Computer Vision): Oblast ML, která umožňuje počítačům „vidět“ a rozumět obsahu obrázků nebo videí. Algoritmy počítačového vidění často využívají konvoluční neuronové sítě (CNN) k rozpoznání obrazových charakteristik, což umožňuje detekci objektů, klasifikaci nebo rozpoznávání vzorů v obrazových datech. Aplikace jsou velmi rozmanité: od automatického označování fotografií na sociálních sítích, rozpoznávání obličejů v telefonech, přes diagnostiku lékařských snímků (např. detekce nádorů na rentgenových snímcích) až po autonomní vozidla (rozpoznávání chodců, dopravních značek apod.).

• Doporučovací systémy (Recommender System): Jedná se o ML algoritmy analyzující chování uživatelů a nabízející personalizovaná doporučení podle preferencí jednotlivců. Například na základě historie sledování filmů nebo nákupů systém doporučí filmy či produkty, které by vás mohly zajímat. E-shopy a streamovací služby (Netflix, Spotify atd.) využívají ML k personalizaci obsahu, což zlepšuje uživatelský zážitek a podporuje prodeje.

• Detekce podvodů: V oblasti financí a bankovnictví se strojové učení používá k rychlé detekci podvodných nebo neobvyklých transakcí. Modely ML lze trénovat na datech s označenými podvody (učení s učitelem) k rozpoznání typických znaků podvodných transakcí. Spolu s technikami detekce anomálií mohou ML systémy varovat před „abnormálními“ transakcemi odlišnými od běžného chování, které je třeba dále prověřit. Díky ML banky a společnosti vydávající kreditní karty včas odhalují podvody, čímž minimalizují ztráty a rizika pro zákazníky.

(Kromě toho má ML mnoho dalších aplikací, jako je automatizace řízení v průmyslových závodech (robotika), analýza dodavatelských řetězců, předpověď počasí, analýza genetických dat v biologii a další. Vývoj ML otevírá nové možnosti ve většině oblastí.)

Výhody a nevýhody strojového učení

Stejně jako jiné technologie má strojové učení výrazné přednosti, ale také určité omezení. Pochopení těchto aspektů nám pomáhá efektivně využívat ML a vyhnout se potenciálním rizikům.

Výhody

• Schopnost odhalovat vzory ve velkých datech: ML dokáže identifikovat skryté vzory a trendy v obrovských objemech dat, které by člověk těžko rozpoznal. Díky tomu mohou firmy vytěžit informace z „big data“ a činit přesnější rozhodnutí.

• Automatizace a snížení závislosti na člověku: ML systémy mohou samostatně učit a zlepšovat analytické algoritmy s minimálním lidským zásahem. Stačí dodat vstupní data a model si sám „sestaví“ a optimalizuje interní parametry pro nejlepší výsledky. To umožňuje automatizovat složité úkoly (např. klasifikaci, predikci) kontinuálně bez nutnosti ručního programování pro každý případ.

• Zlepšování v čase a personalizace zážitku: Na rozdíl od tradičního softwaru (s fixním výkonem) modely ML čím více dat mají, tím přesnější jsou. S každým dalším tréninkem model sbírá zkušenosti a lépe předpovídá. Díky tomu mohou ML systémy přizpůsobovat se jednotlivým uživatelům – například nabízet obsah stále více odpovídající vkusu – a zvyšovat uživatelský komfort v průběhu času.

Nevýhody

• Závislost na kvalitě dat: ML modely vyžadují velké množství kvalitních tréninkových dat, která musí být přesná, rozmanitá a nestranná. Pokud jsou data nekvalitní, výsledky budou špatné (princip „garbage in, garbage out“). Navíc sběr a zpracování obrovského množství dat vyžaduje výkonnou infrastrukturu a výpočetní zdroje, což může být nákladné a náročné na provoz.

• Riziko nesprávného učení nebo zkreslených výsledků: ML modely mohou selhat, pokud tréninková data nejsou dostatečná nebo reprezentativní. V některých případech může algoritmus najít matematicky „logický“ vzor, který je však v praxi zcela chybný. To vede k nesprávným nebo zavádějícím predikcím, které mohou negativně ovlivnit rozhodování. Proto je důležité pečlivě ověřovat spolehlivost výsledků, zejména pokud jsou vstupní data omezená.

• Nedostatek transparentnosti: Mnoho složitých ML modelů (zejména hluboké učení) funguje jako „černá skříňka“, což znamená, že je velmi obtížné vysvětlit, proč model dospěl k určité predikci. Například hluboká neuronová síť s miliony parametrů může dosahovat vysoké přesnosti, ale je těžké zjistit, které rysy vedly k rozhodnutí. Tento nedostatek vysvětlitelnosti je problém v oblastech, kde je nutné odůvodnit výsledky (např. finance, zdravotnictví). Naopak jednodušší modely (např. rozhodovací stromy) jsou snadněji ověřitelné a interpretovatelné, protože jejich rozhodovací logiku lze sledovat – což je výhoda, kterou „černé skříňky“ neuronových sítí nemají.

>>> Klikněte pro více informací:

Co je úzká AI a obecná AI?

Rozdíly mezi: AI, strojové učení a hluboké učení

Shrnuto, strojové učení (Machine Learning) je klíčovou technologií éry velkých dat. Umožňuje počítačům samostatně se učit a zlepšovat schopnost předpovídat v čase bez nutnosti detailního programování každého kroku. Díky tomu je ML široce využíváno v životě i průmyslu, od inteligentních virtuálních asistentů po pokročilé automatizované systémy.

Jak již bylo zmíněno, „strojové učení je nástrojem, který lidem pomáhá plně využít hodnotu dat v digitální éře“ a otevírá mnoho příležitostí pro chytré technologické aplikace v budoucnosti.