**Машинско учење**

     Способноста на компјутерот да учи, без да биде експлицитно програмиран за тоа, е овозможена со област од вештачката интелигенција наречена машинско учење. Машинското учење ги проучува податоците  со помош на алгоритми кои што можат да учат а потоа прави предвидувања за нови податоци. Тие предвидувања се прават врз основа на научен модел, кој е трениран на одредени податоци (примероци).  
         Примени на машинско учење можеме да видеме во проблеми кои решаваат класифицирање на податоци, групирање, регресија и сл. Практично машинското учење е имплементирано и се користи во:
-	Компјутерска визија
-	Податочно рударење
-	Машинско преведување
-	Препознавање на шеми
-	Биомедицинска информатика
-	Пребарувачи
-	Музика,
и во многу други области и подгранки на овие области. Постојат повеќе методи за машинско учење. Некои од нив се: надгледувано учење, ненадгледувано учење, делумно-надгледувано учење, намалување на димензионалноста и др. Методот кој ќе биде претставен во овој труд е надгледувано учење со помош на вештачки невронски мрежи. Вештачките невронски мрежи се компјутерски системи кои се инспирирани од природата и не претставуваат алгоритам туку рамка по која алгоритмите за машинско учење работат.   Најпрво ќе дискутирам за рекурентни невронски мрежи, а потоа за посебен тип на рекуренти невронски мрежи наречен LSTM .