Машинско учење: Истражувачка анализа, моделирање, тренирање, употреба

Abstract

Вештачката интелигенција (ВИ) е област на компјутерската наука која се занимава со создавање на
интелигентни агенти, кои се системи кои можат да расудуваат, учат и да дејствуваат автономно.
ВИ има значителни импликации за секојдневниот живот, вклучително и во областите како што се
транспортот, здравството, финансиите и производството. Експлозивниот раст на вештачката
интелигенција е еден од најзначајните случувања на нашето време. Напредокот во вештачката
интелигенција го трансформира начинот на кој работиме и живееме и помага да се решат некои
од најголемите предизвици во светот. Вештачката интелигенција, исто така, има потенцијал да ги
направи нашите животи попродуктивни и попријатни, како и да ги зајакне нашите социјални врски
и да ги унапреди иновациите и креативноста во нашето општество. Вештачката интелигенција е
тесно поврзана со машинското учење. Машинското учење користи алгоритми за да ги анализира
податоците и да прави предвидувања врз основа на неговите наоди. Во практична смисла, ова
значи дека компјутерите се способни да анализираат и да извлечат заклучоци од големи количини
на информации. На пример, алгоритмите за машинско учење се способни да идентификуваат
шаблони во множество податоци и потоа да прават предикции врз основа на информациите што
ги научиле. Компјутерите можат да користат техники за учење за да донесуваат одлуки и да ги
завршат задачите без да бидат експлицитно програмирани да го прават тоа.
Првата личност да го употреби терминот „вештачка интелигенција“ е професорот од Дартмут Џон
Мекарти во 1956 година. Сепак, идејата за вештачка интелигенција датира многу подалеку од ова,
со филозофи како Рене Декарт и Џон Лок кои зборуваат за можноста за создавање машини за
размислување во 17ти век. Терминот „Вештачка интелигенција“ беше измислен од компјутерските
научници Џон Мекарти и Херберт Сајмон во 1955 година, како дел од истражувачки проект за
потенцијалните апликации на компјутерската технологија. Тие го дефинираа како „наука и
инженерство за правење интелигентни машини“. Со текот на годините, полето еволуира за да
опфати широк спектар на дисциплини, вклучувајќи математика, психологија, биологија,
филозофија и инженерство. Компјутерските научници денес користат напредни техники како што
се невронски мрежи и генетски алгоритми за да развијат нови модели на вештачка интелигенција
кои се попрецизни и поефикасни од постарите модели. Истражувачите, исто така, работат на
начини како вештачката интелигенција да биде подостапна за повеќе луѓе преку развивање
системи кои вклучуваат емоционално и социјално разбирање.

Keywords:

моделирање, тренирање,машинско учење.