Princip strojového učení

Umělá inteligence často využívá učení z dat, tzv. strojové učení. Vstupem strojového učení je velké množství dat (dataset), výstupem je naučený model pro řešení požadovaného úkolu. Máme-li dostatek dat popisujících vzhled a chování příšerek, můžeme naučit model, který bude pro nové příšerky odhadovat, zda jsou hodné, na základě jejich vzhledu.

Klíčovou ingrediencí pro strojové učení je velké množství dat. Jednotlivé příklady jsou typicky poměrně jednoduché (např. jedna fotka), ale je jich hodně (někdy i miliony). Aby byl model užitečný, nestačí, aby si zapamatoval trénovací data (memorizace), musí být schopen určovat správný výstup i pro příklady nové (zobecňování, generalizace).

Příkladem modelu je rozhodovací strom (na obrázku výše) nebo neuronová síť (model volně inspirovaný sítí neuronů v mozku). Strojové učení může v závislosti na množství dat trvat vteřiny i celé dny, pro urychlení se proto někdy využívají grafické procesory (GPU, graphics processing unit) a tenzorové procesory (TPU, tensor processing unit).

Strojové učení lze vnímat jako alternativu ke klasickému programování, při kterém programátor zapisuje posloupnost přesných instrukcí (např. if-then pravidla nebo heuristika na základě zkušenosti). Strojové učení bude vhodným přístupem zejména tehdy, když není jasné, jak by takový klasický program měl vypadat a přitom lze sehnat rozsáhlé množství příkladů (např. detekce spamu). Strojové učení spíše nebude vhodným přístupem pro kritická rozhodnutí, kde není tolerovatelná žádná chyba a potřebujeme vysokou předvídatelnost a transparentnost chování (např. bankovní převod).