Se strojovým učením se dnes setkáte zejména v počítačových
systémech pro analýzu či pokročilou kompresi obrazu, pro rozpoznávání
řeči a hlasovou syntézu či třeba v pokročilých nástrojích pro analýzu
a zabezpečení síťového provozu.
Menu

Vyhledat

Vyhledat

# Vše, co jste chtěli vědět o strojovém učení

07. prosince 2017

Strojové učení je podoblast umělé inteligence, která pomáhá
počítačovým systémům k dalšímu zdokonalování se. Právě díky němu
dokážou dosáhnout lepších schopností, než jaké měli jejich vývojáři.
Jak to celé funguje a kde se můžeme se strojovým učením setkat?

## Co je to strojové učení

Strojové učení pomáhá strojům se učit, postupně se zdokonalovat.
Díky tomu provádějí identický úkol postupně lépe – buď rychleji, či
přesněji. Samotný pojem strojové učení vymyslel Arthur Samuel z IBM.
Přišel s ním v roce 1959, když pracoval v oblasti
počítačových her.

Strojové učení se dostalo ke slovu zejména díky snahám
o počítačové zpracování obrazu a o rozpoznávání jednotlivých
objektů, které jsou zachyceny na digitálních fotografiích či později
videích. Dnes ho v této oblasti masivně využívá například obrazový
vyhledávač Googlu na adrese images.google­.com, kde můžete hledat
podle slova či podle obrázku. V masivnější míře ho však v této
oblasti využívá i Microsoft, třeba pro své Azure Cognitive Services nebo
ve své betaverzi Seeing  
AI pro nevidomé.

IBM, kde se strojové učení zrodilo, jej dnes využívá třeba v oblasti
lékařské péče, kde IBM Watson  
Health doporučuje na základě anamnéz pacientů nejen možné diagnózy,
ale i optimální léčebné postupy třeba pro onkologicky nemocné.

Obecně však platí, že strojové učení je v těchto oblastech stále
ještě ve stadiu vývoje.

## Způsoby strojového učení

Existuje několik hlavních způsobů, jak se stroje mohou učit – tedy
jak mohou zdokonalovat své vlastní algoritmy. Tyto postupy se dají rozdělit
do několika obecných kategorií:

- Učení s učitelem, kdy stroji, či spíše
  počítačovému softwaru pomáhají lidé. Ti mu pomáhají označit
  nesprávně určené objekty na obrázcích či pojmenovat ty, které nedokázal
  sám rozpoznat. Na základě zásahu učitele pak dochází k přenastavení
  parametrů například umělých neuronových sítí, rozhodovacích stromů či
  asociativních pravidel.
- Učení bez učitele se používá tehdy, kdy není možné
  člověkem určit správný výstup. Tohoto přístupu se využívá třeba při
  behaviorální analýze v oblasti síťové bezpečnosti, kdy se stroj musí
  naučit rozpoznat útočníka od běžného uživatele na základě sbírání
  dat o typickém síťovém provozu a jejich porovnávání s netypickým
  chováním.
- Kombinace obou výše uvedených přístupů, která
  dokáže výrazně urychlit učení bez učitele. Například tím, že
  v předchozím případě jsou člověkem zpětně označeni skuteční
  útočníci a běžní uživatelé. Systém pak už sám provede novou analýzu
  odlišnosti chování označených útočníků od běžných uživatelů
  i přenastavení rozhodovacích algoritmů.
- Zpětnovazební učení(angl. reinforcement learning) je
  poslední z nejčastějších postupů strojového učení, který se opírá
  o poznatky behaviorální psychologie. Tohoto způsobu učení se využívá
  třeba u průmyslových strojů, jež se tak postupně samy naučí zrychlit a
  zpřesnit prováděné operace na základě analýzy jejich výsledku.

## Kde se setkáte se strojovým učením

Se strojovým učením se dnes setkáte zejména v počítačových
systémech pro analýzu či pokročilou kompresi obrazu, pro rozpoznávání
řeči a hlasovou syntézu či třeba v pokročilých nástrojích pro analýzu
a zabezpečení síťového provozu.

Stejně tak se se strojovým učením setkáte i v jeho kolébce, ve
hrách. A to už dávno ne pouze u speciálních systémů pro hraní šachů
či hry Go, které měly za úkol jediné – naučit se porazit člověka.
I běžné počítačové hry dnes obsahují chytré „boty“, jež se
přizpůsobují vašemu způsobu hry, takže je čím dál těžší je
porazit.

Strojové učení však v následujících dekádách zasáhne i do
řízení podniků. Tak jako dnes existují první specializované systémy,
které pomáhají lékařům s diagnostikou a léčbou onkologických
onemocnění, tak se postupně objeví i systémy, jež budou pomáhat
manažerům činit nejen operativní, ale časem i taktická a strategická
rozhodnutí. To vše na základě přesných dat i odhalených spojitostí,
které v tu dobu příslušný manažer třeba ještě nevidí.

V blízké budoucnosti se však strojové učení dostane stále více
i mimo svět počítačů. Ať už je řeč o autonomním řízení, kdy
například Tesla využívá pro svého Autopilota hardwarový systém pro
neuronové sítě přímo na palubě automobilu, nebo třeba o pomocníkovi pro
nevidomé, jehož se snaží vyvinout Microsoft, či o chytrých výrobních
strojích, které se postupně zdokonalují v přesnosti a rychlosti své
práce, podobně jako lidé. Ve všech případech však bude vždy platit, že
klíčem k úspěchu bude dostatečný výpočetní výkon, jenž je ve všech
těchto případech včetně Tesly zajištěn tisíce kilometrů daleko
v cloudu.

Pro strojové učení tak bude klíčová vysokorychlostní bezdrátová
konektivita a masivní výpočetní výkon, který by se dokázal postupně
vyrovnat i tomu nejvýkonnějšímu superpočítači, jejž dnes každý
z nás nosíme na svém krku.

### AVAplace

Rozšiřte si váš HELIOS o nové funkcionality.

Aplikace plně integrované pro váš ERP systém.

HELIOS PODCAST přivítal Jiřího Andrše, jednoho z majitelů pivovaru Clock.

## Nenechte konkurenci   žádný náskok

Ozvěte se nám s nezávaznou poptávkou.

E-mail *

Odeslat

### Jsme vám nablízku

#### Řešení

#### Produkty

#### Podpora

Vaše soukromí je pro nás důležité. Abychom mohli vylepšovat naše služby a poskytovat vám personalizovaný obsah, používáme soubory cookies na naších webových stránkách. Udělením souhlasu nám pomůžete vyhodnocovat vše, co děláme. Děkujeme!

Funkční cookies

Zprostředkovávají základní funkčnost stránky, web bez nich nemůže fungovat.

Analytické cookies

Počítají návštěvnost webu a sběrem anonymních statistik umožňují provozovateli lépe pochopit své návštěvníky a stránky tak neustále vylepšovat.

Marketingové cookies

Shromažďují informace pro lepší přizpůsobení reklamy vašim zájmům, a to na těchto webových stránkách i mimo ně.

Povolit nezbytnéNastavit preference Povolit vybranéSouhlasím a pokračovat