Význam strojového učení
Strojové učení je oblast studia v umělé inteligenci, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů, které se mohou učit z dat a na základě těchto dat dělat predikce nebo rozhodnutí.
Hlavním cílem strojového učení je umožnit strojům automaticky se učit a zlepšovat se z vlastních zkušeností, aniž by byly explicitně naprogramovány.
Algoritmy strojového učení využívají statistické a matematické techniky k analýze a identifikaci vzorců v datech a používají tyto vzorce k predikci nebo rozhodování na nových, neviděných datech.
Strojové učení má široké spektrum aplikací v různých oblastech, jako jsou počítačové vidění, přirozené jazykové zpracování, systémy doporučování, detekce podvodů a autonomní vozidla
