Learning automata - examples of model simulations

Tema ovog rada su automati sa svojstvom učenja. U radu je objašnjeno što je strojno učenje te metode i algoritmi strojnog učenja. Objašnjen je pojam automata i vrste učenja automata kao što su nenadzirano učenje, nadzirano učenje te djelomično nadzirano učenje. Također je opisan primjer učenja Q algoritmom koji spada u djelomično nadzirano učenje. U radu su opisani i grafički alati JFLAP i FSM simulator koji služe za vizualizaciju i lakše razumijevanje teorije automata. Dani su i primjeri izvođenja simulacija modela.Subject of this paper is learning automata. In this paper definition of machine learning is explained as well as machine learning algorithms and methods. The concept of automata and types of learning automata such as unsupervised learning, supervised learning and reinforcement learning are explained. An example of Q learning algorithm which is a part of reinforcement learning is described. The graphical tools JFLAP and FSM simulator, which helps in visualization and easier understanding of automata theory, are also described in this paper. Examples of model simulations are also given