МАШИННЕ НАВЧАННЯ, ЯК ОСНОВА СТВОРЕННЯ КЕРУЮЧИХ АВТОМАТІВ

Анотація

У статті розкрито принципи машинного навчання, як основи створення керуючих автоматів.
Сформовано узагальнену блок-схему принципів машинного навчання керуючих автоматів, яка показує процес
взаємодії між головними блоками моделі, де із зовнішньої середи надходять сигнали, які класифікуються за
характеристиками та станом, та виводяться у відповідний блок. На основі узагальнених показників формується
база даних, яка є основою для навчання та прийняття рішення враховуючи набір правил керуючого автомата.
Описано принцип планування поведінки роботизованого пристрою на базі керуючих автоматів, в рамках якого
структуровано порядок взаємодії між основними складовими блоками враховуючи вплив штучної нейронної
мережі на процес моделювання поведінки. Запропоновано математичну модель реалізації машинного навчання у
процесі створення керуючих автоматів без необхідності калібрування моделі, що значно впливає на швидкість та
точність кінцевого результату управління. Підкреслено, що під автоматичним управлінням розуміється
автоматичне здійснення сукупності впливів, вибраних з безлічі можливих на основі певної інформації та
спрямованих на підтримку та покращення функціонування керованого об'єкта з використанням методів
машинного навчання. Обґрунтовано, що застосування машинного навчання у рамках керуючих автоматів є одним
зі способів проектування та реалізацій складних моделей поведінки, які особливо передбачають взаємодію із
невизначеним чи динамічним середовищем. Зазначається, що алгоритми машинного навчання здатні вивчати
складні навички дослідження з нуля та без цілеспрямовано розроблених траєкторій, що є фундаментальною
складовою у досягненні якісного результату вирішення першочергового завдання.