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.