Kao i sve simulacije iz ovog programa, i ova simulacije dostupna je u 2 oblika, u tiskanom obliku koji je na raspolaganju polaznicima radionica u Udruzi Zelene i Plave Sesvete te u interaktivnom obliku na ovim stranicama.
Načela strojnog učenja
Matematičari su desetljećima u svoje bilježnice ispisivali komplicirane matematičke izračune da bi pokušali predvidjeti ponašanje ljudi, životinja, oblaka, itd. Kada su konačno kupili računalo, nastalo je strojno učenje.
U redu, nije baš tako bilo ali pojavom snažnih računala po prvi put su seti izračuni mogli dovoljno brzo rješavati da budu korisni u svakodnevnoj primjeni.
| Prvo pravilo je da nema pravila Strojno učenje je vrsta programiranja kojoj nije cilj da unaprijed posložimo pravila, već da program sam pronađe najbolje rješenje. |
Umjetna inteligencija je strojno učenje koje rješava probleme na razini jednakoj prirodnoj inteligenciji.
Namjerno ovdje koristimo izraz “prirodnoj” a ne “ljudskoj”, jer iako je još daleko od razine ljudske inteligencije, SU već može uspješno koristiti procese učenja na razini nekih životinja.
Postoji mnogo podvrsta strojnog učenja i njihov način rada ovisi o problemu koji želimo riješiti.
No baš kao i kod prirodne inteligencije, da bi bilo koji od njih mogao “učiti”, prvo i osnovno mora mu biti jasno što je cilj te koja je razlika između uspjeha i greške. Nakon toga on može na sebi svojstven način pokušavati umanjiti tu grešku.
